Institut für KI-Sicherheit auf der QTML 2024 in Melbourne
Hybride Quanten-Tensor-Netzwerke: Neue Ansätze für Stabilitätsvorhersagen in der Aeroelastik
Das DLR-Institut für KI-Sicherheit präsentiert auf der Quantum Techniques in Machine Learning (QTML) 2024 in Melbourne, Australien, eine vielversprechende Innovation: Hybride Quanten-Tensor-Netzwerke zur präzisen Analyse komplexer physikalischer Systeme wie Flugzeugflügel oder Hochhäuser unter Windeinfluss.
Innovation durch Quanten-KI
Stabilitätsvorhersagen sind ein zentraler Bestandteil der Aeroelastik, einer Disziplin, die sich mit der Wechselwirkung zwischen aerodynamischen Kräften und elastischen Strukturen befasst. Mithilfe eines neuartigen, hybriden Algorithmus kombiniert das DLR klassische Tensor-Netzwerke mit Quantentechnologie. Dieser Ansatz ermöglicht es, Zeitreihen zu analysieren und frühzeitig Hinweise auf Stabilitätsprobleme zu liefern.
Ein herausragender Vorteil der Methode: Die lokale Optimierung umgeht das sogenannte Barren-Plateau-Problem, eine Herausforderung in der Quanteninformatik, die das Training von Quantenmodellen erschwert. So wird eine effiziente und zuverlässige Nutzung von Quantencomputern möglich.
Anwendungsorientierte Forschung
Der Algorithmus wurde mit Zeitreihendaten getestet, die aus Simulationen des DLR-Instituts für Aeroelastik stammen. Die Ergebnisse zeigen, dass hybride Quanten-Tensor-Netzwerke nicht nur das Schwingungsverhalten von Flugzeugflügeln vorhersagen können, sondern auch Potenzial für andere physikalische Systeme bieten, beispielsweise Hochhäuser oder Brücken unter dynamischen Belastungen.
Internationale Vernetzung und Förderung
Das Projekt wurde im Rahmen von ELEVATE und dem Quantum Fellowship Program gefördert und zeigt, wie interdisziplinäre Zusammenarbeit Innovationen in der Quanten-KI vorantreibt. Die Ergebnisse werden auf der renommierten Konferenz QTML 2024 vorgestellt, einer Plattform für wegweisende Forschung im Bereich Quantenmethoden und maschinelles Lernen.
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