Projekte

Wir beauftragen Startups und die Industrie mit der Entwicklung von Quantencomputern und zugehörigen Technologien. Gleichzeitig entwickeln 19 DLR-Institute Anwendungsfälle, die sie auf unseren Quantencomputern umsetzen.

Unsere Hardware-Projekte

COMIQC

Customized Organic Molecules for Quantum Computing

Festkörper-Spin Quantencomputer

DIAQ

Diamantmaterial für Raumtemperatur-Quantencomputer

NV-Zentren Spin-enabling Technologien

DiNAQC

Digitaler Neutralatom-Quantencomputer

Neutralatome Quantencomputer

KompaQD

Kompakter Quantencomputing-Demonstrator

Festkörper-Spin Quantencomputer

Legato

Prototyp eines Quantencomputers mit gefangenen Ionen und vier miteinander verbundenen Modulen

Ionenfallen Quantencomputer

PiQ

Photonenquelle für integrierte Quantenprozessoren

Enabling-Technologien Photonen

QSea I

Quantencomputer-Demonstrator mit 10 Ionenfallen-Qubits

Ionenfallen Quantencomputer

QSea II

Modularer, skalierbarer Quantencomputer basierend auf gespeicherten Ionen-Qubits

Ionenfallen Quantencomputer

REDAC

Reconfigurable Discrete Analog Computer

Analogrechner Computer

SQuAp

Spin-Qubit-Analyseplattform für Farbzentren-basierte Quantenhardware

Enabling-Technologien NV-Zentren

StarQ

Surface Treatment at Atomic Resolution for Quantum Computing

Enabling-Technologien NV-Zentren

SuNQC

Quantencomputer auf Basis von NV-Zentren in Diamanten mit Schwefeldotierungen

NV-Zentren Quantencomputer

TeufIQ

Technologieentwicklung und –unterstützung für Ionenfallenbasierte-Quantencomputer

Enabling-Technologien Ionenfallen

Toccata

Skalierbarer Quantencomputer mit mindestens 50 Ionenfallen-Qubits

Ionenfallen Quantencomputer

UPQC

Universeller photonischer Quantencomputer mit bis zu 64 Qubits

Photonen Quantencomputer

XAPHIRO

Prototypischer Ionenfallen-Quantencomputer mit mindestens 50 Qubits

Ionenfallen Quantencomputer

XQi

Quantencomputer auf Basis von NV-Zentren in Diamanten

NV-Zentren Quantencomputer

Unsere Software- und Anwendungsprojekte

ALQU

Algorithmen für Quantencomputer-Entwicklung im Hardware-Software-Codesign

Anwendungen HW/SW-Codesign

AQuRA

Ein analoger Quantenrechenautomat

Analoger Quantenrechner Hardware-nahe Software

Attraqt’em

Algorithmen des Quantencomputing in der Energiesystem-Modellierung

Anwendungen Optimierung

BASIQ

Batteriematerial-Simulation mit Quantencomputern

Anwendungen Materialwissenschaften

CLIQUE

Classical Integration of Quantum Computers

Anwendungen QC-Fernzugriff

IQDA

Ionenfallen-basierte Quantencomputer mit Co-Design-Elementen

Anwendungen Hardware-nahe Software

1 offene Stelle

Klim-QML

Verbesserung von Klimamodellen durch Quantum-Machine-Learning

Anwendungen Quanten-Maschinelles-Lernen

NeMoQC

Neuromorphes Quantencomputing zur Vorhersage und Optimierung

Anwendungen Optimierung

QCMineral

Quantencomputing für mineralische Materialien

Anwendungen Materialwissenschaften

1 offene Stelle

QCMobility

Quantencomputer für Anwendungen in der Mobilität

Anwendungen Optimierung

1 offene Stelle

QCoKaIn

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

Anwendungen Quanten-Maschinelles-Lernen

QCOptSens

Quantum Computation for Optical Sensor Design

Anwendungen Optimierung

QI-TraSiCo

Quantum-Inspired Traffic Signal Control

Anwendungen Optimierung

QLearning

Quantenprozessoren für das bestärkende Lernen

Anwendungen Quanten-Maschinelles-Lernen

QMPC

Quantum Mission Planning Challenges

Anwendungen Optimierung

Offene Stelle

QUA-SAR

Quantencomputing für die Radarfernerkundung

Anwendungen Optimierung

Quant²AI

Quantifizierung von Quantenvorteilen von KI-Systemen

Anwendungen Quanten-Maschinelles-Lernen

QuantiCoM

Quantum Computing for Materials Science and Engineering

Anwendungen Materialwissenschaften

QUANTITY

Quantum-assisted Cryptanalysis

Anwendungen Quanten-Kryptanalyse

QuTeNet

Quantum Tensor Networks for Quantum Simulations and Artificial Intelligence

Anwendungen Quanten-Maschinelles-Lernen

R-QIP

Reliable Quantum Information Processing

Anwendungen Quantenfehlerkorrektur

ToQuaFlics

Towards Quantum Fluid Dynamics

Anwendungen Quanten-Maschinelles-Lernen