Künstlicher Diamant
13. März 2023

DIAQ: Diamantmaterial für Raumtemperatur-Quantencomputer

Ziel Wir entwickeln Diamant-Qubit-Systeme für Quantencomputer, die bei Raumtemperatur betrieben werden können. Dazu erzeugen wir unter kontrollierten Bedingungen künstliche, hochreine, störquellenfreie Diamanten. In diesen platzieren wir nanometer-genau einzelne Atome und Stickstoff-Fehlstellen (NV-Zentren), die wir per Spin-Qubit-Analyse charakterisieren. Die…
8. Februar 2023

SQuAp: Spin-Qubit-Analyseplattform für Farbzentren-basierte Quantenhardware

Ziel Wir entwickeln ein Qualifizierungssystem mit dem die Funktionalität und die Eigenschaften von Spin-Qubits in Festkörpern analysiert werden kann. Quantencomputer lassen sich mit einer Vielzahl an physikalischen Systemen aufbauen, darunter Fehlstellen im Kristallgitter von Festkörpern. So wird aus…
27. Januar 2023

QSea I: Quantencomputer-Demonstrator mit 10 Qubits auf Ionenfallen-Basis für Remote-Zugriff

Ziel Wir bauen einen Quantencomputer-Demonstrator mit 10 Qubits auf Basis der Ionenfallen-Technologie mit einer Steuerungs-Software für den Remote-Zugriff und, in einem zweiten Schritt, die Automatisierung des Betriebs und der Sicherstellung der Verfügbarkeit für Anwendungen beim DLR. Dieser Demonstrator…
27. Januar 2023

QSea II: Modularer und skalierbarer Ionenfallen-Quantencomputer

Ziel Wir bauen einen modularen und skalierbaren Quantencomputer auf Basis von gespeicherten Ionen-Qubits. Dieser Quantencomputer ist eine modulare und skalierbare Weiterentwicklung des QSea-Demonstrators. Er beruht auf mehreren modularen MAGIC-Quantenprozessoren mit ParityQC-Architektur, die miteinander verbunden sind. Mit ihm zeigen…
19. Januar 2023

Legato: Prototypischer Multichip-Quantencomputer mit bis zu 100 Ionenfallen-Qubits

Ziel Wir bauen einen vollständig skalierbaren Quantencomputer auf Ionenfallen-Basis, der vier Quantencomputer-Module miteinander vernetzt. Ein Weg zu Quantencomputern mit Millionen von Qubits besteht darin, einen Grundbaustein zu entwickeln, der alle wesentlichen Quantenoperationen ausführen kann und dann viele solcher…
4. Januar 2023

SuNQC: Quantencomputer auf Basis von NV-Zentren in Diamanten mit Schwefeldotierungen

Ziel Wir bauen einen Quantencomputer auf der von Ionen-implantierten NV-Zentren in Diamant und entwickeln eine Skalierungstechnologie für weit mehr als 50 Qubits. Wir entwickeln die NV-Technologie für den Bau eines skalierbaren und fehlerkorrigierbaren Quantencomputers. Dazu nutzen wir Qubits…
18. November 2022

Toccata: Fehlerkorrigierter Quantencomputer mit mindestens 50 Ionenfallen-Qubits

Ziel Wir bauen einen nutzungsfreundlichen, zuverlässigen und skalierbaren Quantenprozessor mit mindestens 50 Qubits auf Ionenfallentechnologie. Für die DLR Quantencomputing-Initiative bauen wir einen Ionenfallen-Quantencomputer mit einem elektronischen Quantencomputer-Modul auf Basis von Silizium-Halbleiter- und Ionenfallen-Chiptechnologie. Quantengatter für die Berechnung können nutzungsfreundlich…
17. November 2022

Photonischer Quantencomputer mit bis zu 64 Qubits

Ziel Wir entwickeln einen universellen und fehlerkorrigierbaren photonischen Quantencomputer mit 64 Qubits. Im Laufe des vierjährigen Projekts entwickelt QuiX Quantum im Auftrag des DLR in mehreren Ausbaustufen einen photonischen Quantencomputer für universelles Quantencomputing. Bereits im ersten Jahr liefert…
16. November 2022

REDAC: Reconfigurable Discrete Analog Computer

Ziel Wir bauen einen klassischen Computer nach den Paradigmen des Quantum Inspired Classical Computing und wollen durch Analogiebildung Analog Supremacy nachweisen, also die Überlegenheit analogen Rechnens. Unser Ziel ist außerdem, ein Software-Ökosystem zur Steuerung von Simulationen und Lösung…
14. November 2022

Xaphiro: Prototypischer Ionenfallen-Quantencomputer mit mindestens 50 Qubits

Ziel Wir entwickeln im Projekt Xaphiro einen mikrofabrizierten Quantencomputer-Prototyp auf Basis der Ionenfallen-Technologie mit mindestens 50 voll funktionsfähigen Qubits. In diesem Projekt entwickeln und betreiben wir einen leistungsstarken Quantencomputer auf Basis der Ionenfallen-Technologie. Als Herzstück kommt dabei ein…
4. November 2022

ALQU: Algorithmen für Quantencomputer-Entwicklung im Hardware-Software-Codesign

Ziel Wir entwickeln maßgeschneiderte Kompilierungsstrategien für die Quantencomputer der DLR Quantencomputing-Initiative und maßgeschneiderte Quantenalgorithmen für schwere, industrierelevante Rechenprobleme. Durch unsere Forschungs- und Entwicklungsarbeit unterstützten wir das Ökosystem Quantencomputing bei der Entwicklung von innovativen Produkten und Anwendungen. Dabei konzentrieren…
31. Oktober 2022

R-QIP: Reliable Quantum Information Processing

Ziel Wir verbessern die Zuverlässigkeit Quanten-Informationsverarbeitung zum Beispiel mithilfe von Fehlermodellen, Simulatoren für Quanten-Fehlerkorrekturalgorithmen und neuen Decodern für die Quantenfehlerkorrektur. Quantencomputer der NISQ-Ära (Noisy Intermediate Scale Quantum Computer) sind anfällig für Fehler, die Berechnungen unbrauchbar machen. Für bestimmte…
31. Oktober 2022

QMPC: Quantum Mission Planning Challenges

Ziel Wir lösen Missionsplanungsprobleme mithilfe dreier Quantenalgorithmen und erstellen eine Schnittstelle zwischen einem klassischen Planungssystem und Quantencomputern. Wir betrachten drei Herausforderungen aus dem Raumfahrtbetrieb und implementieren diese auf skalierbare Art und Weise für Quantencomputer: Neben der Rufbereitschaftsplanung geht…
31. Oktober 2022

QLearning: Quantenprozessoren für das bestärkende Lernen

Ziel Wir untersuchen die Eignung von Quantenprozessoren aus der DLR Quantencomputing-Initiative für die Implementierung von Quantenalgorithmen für das bestärkende Lernen. Maschinelles Lernen und insbesondere bestärkendes Lernen wird in der digitalen Welt immer wichtiger. Beim bestärkenden Lernen führt ein sogenannter…
31. Oktober 2022

QCoKaIn: Hybrides Quantum-High-Performance-Computing anhand von Kausaler Inferenz

Ziel Wir bauen softwareseitig eine Infrastruktur für hybrides Quantum-High-Performance-Computing auf und entwickeln, nutzen und evaluieren hybride Algorithmen zur Anomaliedetektion auf Basis von kausaler Interferenz. Unser Thema ist hybrides Quantum-High-Performance-Computing (Q-HPC): Die Kombination von Elementen des klassischen HPC mit…
31. Oktober 2022

KLIM-QML: Verbesserung von Klimamodellen durch Quantum-Machine-Learning

Ziel Wir verbessern Klimamodellen mithilfe von Quantum-Machine-Learning für robuste Technologiefolgenabschätzung und Mitigationsempfehlungen. Dazu nutzen wir das Potenzial des Quantencomputings bei der Verbesserung von Klimamodellen mithilfe maschineller Lernverfahren und deren effizienten und umfangreichen Evaluierung mit Erdbeobachtungsdaten für die Ziele…