USU hat gemeinsam mit sieben Partnern das Forschungsprojekt AutoQML erfolgreich abgeschlossen. Gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) zielte das Projekt darauf, Methoden des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) mit den Möglichkeiten des Quantencomputings zu verbinden. Dabei wurde eine Open-Source-Plattform entwickelt, die Unternehmen den Zugang zu dieser zukunftsweisenden Technologie erleichtert.
AutoML vereinfacht die Entwicklung von KI-Modellen, indem es viele manuelle Schritte automatisiert. Durch die Integration von Quantencomputing können diese Prozesse noch effizienter und leistungsfähiger gestaltet werden. Die Plattform von AutoQML stellt dafür eine modulare Bibliothek bereit – mit klassischen und quantengestützten Verfahren, die auch ohne tiefes Fachwissen genutzt werden können.
USU brachte im Projekt seine Expertise in Softwarearchitektur und Benutzerführung ein. Das Unternehmen entwickelte zentrale Bestandteile des Frameworks, darunter eine Möglichkeit zur einfachen Konfiguration von ML-Anwendungen. Ziel war es, komplexe Technologien für mittelständische Unternehmen besser nutzbar zu machen.
Die Praxistauglichkeit wurde unter anderem durch Anwendungsfälle in der Produktion belegt – etwa bei der automatisierten Qualitätskontrolle oder der vorausschauenden Wartung von Maschinen. Dabei zeigte sich, dass AutoQML-Modelle die Leistungsfähigkeit klassischer Verfahren erreichen – und teils übertreffen, denn die Aufwände sind teilweise deutlich geringer.
Am Projekt beteiligt waren neben USU die Fraunhofer-Institute IAO und IPA sowie GFT Integrated Systems, IAV GmbH, KEB Automation KG, TRUMPF und Zeppelin GmbH. Gemeinsam wurde ein wichtiger Grundstein für den zukünftigen Einsatz von Quanten-KI in der Industrie gelegt.
AutoML vereinfacht die Entwicklung von KI-Modellen, indem es viele manuelle Schritte automatisiert. Durch die Integration von Quantencomputing können diese Prozesse noch effizienter und leistungsfähiger gestaltet werden. Die Plattform von AutoQML stellt dafür eine modulare Bibliothek bereit – mit klassischen und quantengestützten Verfahren, die auch ohne tiefes Fachwissen genutzt werden können.
USU brachte im Projekt seine Expertise in Softwarearchitektur und Benutzerführung ein. Das Unternehmen entwickelte zentrale Bestandteile des Frameworks, darunter eine Möglichkeit zur einfachen Konfiguration von ML-Anwendungen. Ziel war es, komplexe Technologien für mittelständische Unternehmen besser nutzbar zu machen.
Die Praxistauglichkeit wurde unter anderem durch Anwendungsfälle in der Produktion belegt – etwa bei der automatisierten Qualitätskontrolle oder der vorausschauenden Wartung von Maschinen. Dabei zeigte sich, dass AutoQML-Modelle die Leistungsfähigkeit klassischer Verfahren erreichen – und teils übertreffen, denn die Aufwände sind teilweise deutlich geringer.
Am Projekt beteiligt waren neben USU die Fraunhofer-Institute IAO und IPA sowie GFT Integrated Systems, IAV GmbH, KEB Automation KG, TRUMPF und Zeppelin GmbH. Gemeinsam wurde ein wichtiger Grundstein für den zukünftigen Einsatz von Quanten-KI in der Industrie gelegt.
