IBM und ETH Zürich entwickeln Algorithmen für KI und Quantencomputing

Algorithmen sind das unsichtbare Gerüst moderner Technologien. Sie treiben wissenschaftliche Entdeckungen, wirtschaftliches Wachstum und technologischen Fortschritt voran – von der klassischen Datenverarbeitung bis zur heutigen KI-Revolution. Mit dem zunehmenden praktischen Nutzen des Quantencomputing für Wissenschaft und Industrie werden vollständig neue algorithmische Grundlagen sowie neue Wege zur Erfassung und Repräsentation von Daten erforderlich. In den kommenden zehn Jahren wollen IBM und die ETH Zürich neue Klassen von Algorithmen entwickeln. Diese sollen die klassische Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und Quantensysteme miteinander verbinden, um einige der drängendsten Herausforderungen von heute in der Wirtschaft zu bewältigen.

IBM wird zudem den Aufbau von Professuren und die Durchführung von Forschungsprojekten an der ETH Zürich unterstützen, mit dem Ziel, die Kompetenz der nächsten Generation von Fachkräften im Bereich der Algorithmen weiter auszubauen. In Forschung und Lehre stehen neue algorithmische Ansätze für KI- und Quantensysteme im Fokus, darunter hybride Ansätze, die klassische, KI-gestützte und Quantenberechnung kombinieren. Diese Ansätze sollen Herausforderungen in vier zentralen Bereichen adressieren: Optimierungs- und kombinatorische Probleme; Differentialgleichungen und dynamische Systeme; lineare Algebra und Hamiltonian Simulations; sowie die Modellierung komplexer Systeme. Diese mathematischen Grundlagen sind insbesondere an der Schnittstelle von KI und Quantencomputing von zentraler Bedeutung. Denn diese  neuen algorithmische Ansätze könnten schon bald helfen, den praktischen Nutzen heutiger Quantencomputer zu erschliessen und grundlegend  verändern, wie komplexe Probleme in Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft gelöst werden.