In den letzten Jahren haben verschiedene Branchen die Anwendung von Quantum Computing ausgeweitet, insbesondere in den Bereichen des Finanz- und Gesundheitswesens, der Telekommunikation, Cybersecurity und Logistik.
Viele Unternehmen stehen vor komplexen Herausforderungen, insbesondere bei der Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung. Quantum Computing, das unter anderem Effekte wie Superposition und Verschränkung nutzt, verspricht schnellere Lösungen als das herkömmliche Computer. Machine Learning hat sich zwar bewährt, erfordert aber oft umfangreiche Daten und Ressourcen, was manchmal zu suboptimalen Ergebnissen oder Einschränkungen bei der Anwendung in Unternehmen führt. Nun zeichnet sich eine Synergie zwischen Quantum Computing und Machine Learning ab und Quantum Computing bietet die Möglichkeit, ML-Lösungen durch schnelleres Training von Modellen und bessere Mustererkennung von Daten zu verbessern.
Quantum Machine Learning (QML) verbindet Quantencomputer und maschinelles Lernen mit dem Ziel, die Rechengeschwindigkeit und Präzision zu erhöhen. Durch die Kombination der Stabilität klassischer Computer mit Quanteneffekten wie Superposition und Verschränkung zeigen hybride Ansätze wie Variationsalgorithmen das Potenzial, Hardwareprobleme wie Dekohärenz zu überwinden. Diese Algorithmen lassen sich gut mit den in Kürze verfügbaren NISQ-Geräten einsetzen und bieten verbesserte Lösungen für Machine Learning und Optimierung.
Moderne Quantenentwicklungsbibliotheken, die mit Standardprogrammiersprachen kompatibel sind, erleichtern das Testen von Quantenschaltungen und lassen sich auf verschiedenen Plattformen einsetzen, auch in der Cloud. Während sich der Bereich des QML mit Beiträgen aus der Wissenschaft rasch weiterentwickelt, erfordert seine effektive Anwendung in der Wirtschaft Fachwissen, da Benchmarks und optimale Kombinationen von Tools noch nicht ausgereift sind.
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