Anwendertagung Quantum Photonics Quantencomputing und KI – eine technologische Symbiose

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Quantencomputer gelten als eine der größten technologischen Hoffnungen des 21. Jahrhunderts. Sie haben das Potenzial, komplexe Probleme zu lösen, an denen herkömmliche Superrechner scheitern. So verspricht Quantencomputing Durchbrüche in der Wissenschaft, Medizin und Werkstoffentwicklung.

Wo die Entwicklung der Quantencomputer steht und wie sich Quantencomputing und KI gegenseitig beflügeln, erläutern Expertinnen und Experten auf der Quantum Photonics – Anwendertagung mit begleitender Fachausstellung am 5. und 6. Mai 2026 in Erfurt. Die Stärke der künstlichen Intelligenz: Sie kann komplexe Themen gut vorstrukturieren und aufbereiten – bei der Analyse riesiger Datenmengen führt daher kein Weg an ihr vorbei.

Wechselspiel von KI und Quantencomputing

Dr. Wenko Süptitz, Fachverbandsleiter Photonik beim Deutschen Industrieverband für Optik, Photonik, Analysen- und Medizintechnik Spectaris, erklärt: „Doch braucht KI ausreichend Rechenpower, insbesondere wenn sie bestimmte Modelle oder Ideen durchspielen soll. Hier kommt das Quantencomputing ins Spiel.“ Denn die beiden Technologien dürften auf interessante, gewinnbringende Weise voneinander profitieren. So könnte die KI große Datenmengen auf herkömmlichen Computern vorstrukturieren – schließlich sind Quantenrechner anders als herkömmliche Computer keine Universalgeräte, sondern benötigen definierte Eingaben.

Die Quantenrechner wiederum dürften künftig auf äußerst energieeffiziente Weise komplexe Probleme berechnen können, an denen heutige PCs scheitern. Die KI übernimmt im Anschluss die Qualitätskontrolle. Kurzum: Quantenrechner sollen die KI energiesparender und schneller laufen lassen, die KI wiederum die Ergebnisse der Quantenrechner überprüfen. „Es ist ein Wechselspiel zwischen KI und Quantentechnologien, bei dem sich beide Technologien positiv bestärken“, bestätigt Süptitz.

Vorteile beim Bestärkungslernen und Machine Learning

Die Kombination von Quantencomputing und KI ist insbesondere für zwei Ansätze vorteilhaft. Zum einen für das Bestärkungslernen: Dabei erhält ein KI-Agent eine Aufgabe, etwa von Punkt A zu Punkt B zu gelangen. Für jeden Schritt in die richtige Richtung gibt es einen Bonuspunkt, entfernt er sich dagegen vom gewünschten Ziel, wird ein Bonuspunkt abgezogen. „Bestärkungslernen wird auf Quantencomputern besser funktionieren als auf herkömmlichen – das ist wissenschaftlich nachgewiesen. Man erzielt in kürzerer Zeit und mit weniger Testläufen ein besseres Ergebnis“, sagt Dr. Philipp Ranitzsch von der  Quantencomputing-Initiative des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR).

Der zweite Ansatz liegt im Quantum-Machine-Learning: Auf Quantenrechnern wird das Training deutlich effizienter sein. Es lässt sich also eine ähnliche oder gar bessere Performance in kürzerer Trainingszeit erzielen. Davon wird beispielsweise die Klimaforschung profitieren: Um die jahrzehntelange Entwicklung des Klimas besser analysieren zu können, wird die Atmosphäre in große Würfel aufgeteilt, die einzeln simuliert werden. Für einige Parameter wie die Temperatur funktioniert dies sehr gut, bei Parametern wie Niederschlag oder Luftdruck allerdings lassen die Ergebnisse Luft nach oben. „Ein Machine-Learning-Modell kann diese Simulationen verbessern. Quantencomputer dürften die Geschwindigkeit, Energieeffizienz und Präzision der Simulationen abermals nach oben treiben“, so Ranitzsch.

Ein weiteres interessantes Anwendungsfeld aus dem Machine-Learning-Bereich liegt in den „physics-informed neural networks“, bei dem man dem Netz bereits ein physikalisches Grundwissen mitgibt. Hilfreich ist dies etwa bei Flugdynamik-Simulationen, genauer gesagt bei der Optimierung der Aerodynamik. Wie muss das Flugzeug gestaltet sein, damit es effizienter und leiser fliegt? Für solche Fragen verbinden die Expertinnen und Experten vom DLR Künstliche Intelligenz und Quantencomputing mit klassischen Elementen.

Quantencomputing: Anwendungsbeispiele aus der Industrie

In der Pharmaindustrie werden ständig neue Wirkstoffe getestet, um Krankheiten besser bekämpfen zu können. Meist handelt es sich dabei um Makromoleküle, die sich bislang kaum simulieren lassen. Bislang werden die Moleküle daher näherungsweise simuliert, indem man jeweils nur bestimmte Teile betrachtet. Auch hier könnten Quantenrechner künftig neue Freiheitsgrade eröffnen. Die erste Hürde ist bereits genommen, der „Proof of Concept“ ist erbracht: Kleinere Moleküle lassen sich mit Quantencomputern schon simulieren, beispielsweise ein Wasserstoffmolekül mit den verschiedenen Vibrations-Rotationsmoden.

Zwar liegen die interessanten Moleküle bislang außerhalb der Reichweite – der Quantencomputer ist bislang über alle Anwendungen hinweg noch nicht besser als etablierte klassische Methoden. „Doch dürfte dieser Meilenstein als erstes im Bereich der Quantensimulation erreicht werden“, ist sich Ranitzsch sicher. „Es ist durchaus denkbar, dass man Makromoleküle mit Quantencomputern künftig vollumfänglich verstehen kann.“

Hoffnung in die Quantencomputer setzen auch Expertinnen und Experten aus dem Bereich der Energiewirtschaft: Hier geht es insbesondere um die Simulation von Batteriematerialien auf verschiedenen Größenskalen – von der molekularen Basis bis hin zum makroskopischen Verhalten der Batteriezellen. Vorteilhaft dürften die neuartigen Rechner auch für die Entwicklung besserer Elektrodenmaterialien für die Wasserelektrolyse sein, um Wasserstoff ökonomischer herstellen und Energie effizienter nutzen zu können.

„Im Bereich der Luftfahrt eröffnen Quantencomputer unter anderem bei der Turbinenentwicklung neue Möglichkeiten, schließlich sind die Umgebungsbedingungen in einer Turbine mit großer Hitze und hohen Drücken äußerst schwierig. Wir arbeiten daher am DLR auch mit Quantencomputern an der Entwicklung entsprechender Werkstoffe“, erläutert Ranitzsch.

Vielfalt der Quantencomputer macht Quantum Photonics erlebbar

Die Vielfältigkeit der Quantencomputer und ihrem Zusammenspiel mit der KI spiegelt sich auch auf der Anwendertagung mit begleitender Fachausstellung Quantum Photonics wider, die am 5. und 6. Mai 2026 in der Messe Erfurt stattfindet. Expertinnen und Experten aus Forschung und Industrie umreißen mögliche Anwendungen und Potenziale von Quantencomputing. „Eine zentrale Rolle spielt derzeit die Hardware-Entwicklung, schließlich ist eine hohe Leistungsfähigkeit der Quantencomputer essenziell. Doch wird es auch Slots für konkrete Anwendungsfälle geben, die beispielhaft verdeutlichen, was mit Quantencomputern perspektivisch möglich sein wird“, sagt Ranitzsch, Verantwortlicher für das Forum „Quantum for Computing & AI“. Besucherinnen und Besucher der Messe erhalten somit einen fundierten Eindruck, wo die Reise mit den Quantencomputern hingehen dürfte.

Thüringen – Drehscheibe für Quantencomputing- Technologien

Thüringen ist ein Traditionsstandort der Optik und Photonik, der sich zunehmend als Hotspot für die Quantentechnologien etabliert. Zugpferde sind einerseits das Fraunhofer IOF, das weltweit führende Lösungen für Quantenkommunikation und verschlüsselte Datenübertragung entwickelt, andererseits die Universität Jena, ein führendes Zentrum für Quantentechnologien in Deutschland. Als Standort für die Anwendertagung Quantum Photonics ist die Messe Erfurt somit optimal.

rapid.tech 3D zeigt Best Practices zu Additive Manufacturing

Die rapid.tech 3D, Event zu den vielfältigen industriellen Anwendungsmöglichkeiten des Additive Manufacturing, findet parallel zur Quantum Photonics vom 5. bis 7. Mai 2026 in Messehalle 2 statt. Da der Bereich der Additiven Fertigung insbesondere für viele optisch basierte Quantentechnologien Anwendung findet, wird die Verzahnung beider Kongress-, Foren- und Netzwerkbereiche Synergien für Aussteller und Besucher bringen.

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Quantum Effects 2025: Treffpunkt von Forschung, Industrie und Start-ups