14. März 2023

Industriepartner für das QCI-Projekt BASIQ

Wir suchen Industriepartner für das QCI-Projekt BASIQ: Batteriematerial-Simulation mit Quantencomputern. Alle Details zur Ausschreibung finden Sie auf TED: 152228-2023. Die Einreichungsfrist endet am 13.04.2023, 14 Uhr Ortszeit. BASIQ unterstützt die Quantencomputer-Industrie bei der Entwicklung von innovativen Materialien und…
9. März 2023

Industriepartner für das QCI-Projekt QMPC

Wir suchen Industriepartner für das QCI-Projekt QMPC: Quantum Mission Planning Challenges. Alle Details zur Ausschreibung finden Sie auf TED: 140840-2023. Die Einreichungsfrist endet am 04.04.2023, 14 Uhr Ortszeit. Das Projekt QMPC zielt auf die Implementierung spezifischer operationeller Planungsprobleme…
2. März 2023

Industriepartner für das QCI-Projekt QCoKaIn

××× Die Ausschreibung ist beendet ××× Per Ausschreibung suchen wir Industriepartner für das QCI-Projekt QCoKaIn: Hybrides Quantum-High-Performance-Computing anhand von Kausaler Inferenz. Das Projekt QCoKaIn hat zwei Ziele: Es schafft zum einen softwareseitig eine Infrastruktur für hybrides Quantum-High-Performance-Computing. Zum…
15. Februar 2023

Industriepartner für das QCI-Projekt ALQU

××× Die Ausschreibung ist beendet ××× Per Ausschreibung suchen wir Industriepartner für das QCI-Projekt ALQU: Algorithmen für Quantencomputer-Entwicklung im Hardware-Software-Codesign. Das Ziel von ALQU ist die Entwicklung von maßgeschneiderten Kompilierungsstrategien für die Quantencomputer der DLR Quantencomputing-Initiative und maßgeschneiderte…
6. Januar 2023

Industriepartner für das QCI-Projekt QUA-SAR

Die Einreichungsfrist ist abgelaufen. Per Ausschreibung suchen wir Industriepartner für das QCI-Projekt QUA-SAR: Quantencomputing für die Radarfernerkundung. Das Ziel von QUA-SAR ist die Entwicklung von innovativen Prozessierungs-Konzepten und Quantenalgorithmen für Radaranwendungen, speziell für Synthetische-Aperturradar-Systeme für die Erdbeobachtung. Die…
8. November 2022

Industriepartner für das QCI-Projekt Quant²AI gesucht

Die Ausschreibung ist abgeschlossen. Wir suchen nach Industriepartnern für das QCI-Projekt Quant²AI: Quantifizierung von Quantenvorteilen von KI-Systemen. Werden Sie Teil der DLR Quantencomputing-Initiative und unterstützen Sie das Projekt unter anderem bei der Definition von Anforderungen für einen Quanten-KI-Benchmark, bei…
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…
31. Oktober 2022

BASIQ: Batteriematerial-Simulation mit Quantencomputern

Ziel Wir simulieren Batteriematerialien auf atomistischer Ebene und Batteriezellen auf Kontinuumsebene mit Quantencomputern der DLR Quantencomputing-Initiative und passen die Quantensimulation an spezifische Hardware an. Unser Ziel ist die Entwicklung von Materialsimulationen für gatterbasierte Quantencomputer im Hinblick auf Batteriematerialien. Dabei…
31. Oktober 2022

AQuRA: Entwicklung eines analogen Quantenrechenautomaten

Ziel Wir konzipieren einen neuartigen analogen Quanten-Rechenautomaten (AQuRA) auf Basis von kontinuierlichen Quantenvariablen. Dazu erstellen wir Quantenalgorithmen und entwickeln Software zur Simulation des AQuRA und der zugehörigen Algorithmen auf klassischen Computing-Systemen. Unser Ziel ist die Entwicklung des Funktionskonzept…
31. Oktober 2022

Quant²AI: Quantifizierung von Quantenvorteilen von KI-Systemen

Ziel Wir machen die komplette End-to-End-Pipeline von Quanten-KIs vergleichbar, quantifizieren eventuelle Quantenvorteile gegenüber klassischen Methoden, entwickeln einen Demonstrator und stoßen so eine Standardisierung im Quanten-KI-Umfeld an. Obwohl das Interesse an KI-Methoden auf Quantenhardware für praxisrelevante Anwendungen stetig steigt,…
31. Oktober 2022

QUA-SAR: Quantencomputing für die Radarfernerkundung

Ziel Wir nutzen Quantencomputing für Prozessierungs- und Optimierungsaufgaben in der Radarfernerkundung. Mit dem Projekt QUA-SAR verbinden wir klassische Forschungsfelder der Radarfernerkundung – speziell des Synthetischen Apertur Radar (SAR) – mit innovativen Konzepten der Quantentechnologien. Dazu haben wir sechs…