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Quantum Machine Learning nutzt die Vorteile zweier aktueller Themen: Quantum Computing und Machine Learning. Obwohl sich QML noch in der Entwicklung befindet, kann es bereits in hybriden Ansätzen verwendet werden, um Rechenprozesse zu beschleunigen und die Präzision zu erhöhen.
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White Paper
QUBO-Lösungen – ein Quantensprung für die Automobilindustrie
Digital, elektrisch und autonom: Automobilhersteller müssen auf diese Anforderungen nicht nur mit innovativen Konzepten, sondern auch mit effizienten und kostengünstigen Lösungen antworten. Nur so können sie im Wettbewerb bestehen. Wir zeigen, wie die Unternehmen dabei von Quantum-Technologien profitieren können.
Eine Branche im Umbruch
Die Automobilbranche durchlebt gerade einen tiefgreifenden Wandel. Hersteller müssen das Auto in vielerlei Hinsicht weiterentwickeln, geradezu neu erfunden. Ambitionierte Klimaziele machen alternative Antriebstechnologien notwendig. Gleichzeitig fordern veränderte Kundenerwartungen einen höheren Grad der Digitalisierung. Damit geht auch das autonome Fahren einher. Diese vielschichtige Transformation ist mit großem Aufwand und hohen Kosten verbunden.
Deshalb müssen die Automobilhersteller nicht nur innovative Ideen vorlegen, wie das Auto von morgen funktionieren soll. Die Unternehmen müssen effiziente und möglichst kostengünstige Konzepte für die Entwicklung und Produktion der Fahrzeuge erarbeiten.
Quantum Computing kann dabei künftig eine Schlüsselrolle einnehmen. Quanteninspirierte Algorithmen ermöglichen es mit gängiger Hardware, Situationen zu simulieren und so komplexe Optimierungsprobleme zu lösen. Dahinter steckt ein einfacher Ansatz: Was man ausrechnen kann, muss man nicht ausprobieren. Das spart Zeit und Ressourcen. Und so bergen Quantum-Technologien für die Automobilindustrie ein großes Potenzial. Besonders relevant sind dabei sogenannte QUBO-Modelle.
Das steckt hinter QUBO-Modellen
QUBO ist die Abkürzung für Quadratic Unconstrained Binary Optimization. Dabei handelt es sich um einen Ansatz zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme, bei dem im Gegensatz zu traditionellen Algorithmen das gesamte Modell in eine Matrix passt. So können QUBO-Modelle sehr schnell ein hohes Maß an Komplexität bewältigen und eine Lösung für das Optimierungsproblem bieten – auch mit Hilfe von konventionellen Computern. Der Vorteil: Das Modell muss für eine künftige Anwendung auf einem Quantencomputer nicht übersetzt werden.
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Der von Quanten inspirierte Beschleuniger MegaQUBO wurde entwickelt, um Quantenprobleme schneller zu lösen. Er ist sowohl On-Premesis als auch in der Cloud verfügbar.
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Data Reply unterstützt als Teil der Reply Gruppe Kunden darin, datengetrieben zu arbeiten. Data Reply ist in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen tätig und arbeitet intensiv mit Kunden zusammen, damit diese durch die effektive Nutzung von Daten aussagekräftige Ergebnisse erzielen können. Hierfür konzentriert sich Data Reply auf die Entwicklung von Data-Analytics-Plattformen, Machine-Learning-Lösungen und Streaming-Anwendungen – automatisiert, effizient und skalierbar – ohne Abstriche in der IT-Security zu machen.
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Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.
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