Das Quantum Lab von Ginkgo Analytics nimmt seine Arbeit auf Machine Learning und Quantencomputing in Hamburg

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Machine Learning, KI und Quantencomputing sind starke Wachstumsfelder der Zukunft, in denen Deutschland durchaus zu den Vorreitern zählt. Die Ginkgo Analytics GmbH will dabei sein und hat in Hamburg ein Quantum Lab eröffnet. Der Fokus liegt auf dem Quantum Machine Learning.

Das Quantum Lab der Ginkgo Analytics GmbH hat zum Ziel, praktische Anwendungsfälle für internationale Unternehmen zahlreicher Branchen in kürzester Zeit umzusetzen. Hierfür arbeiten zertifizierte Quantum-Entwickler auf einer von Technologiepartnern bereitgestellten Quanten-Infrastruktur und wenden Quantenalgorithmen auf Geschäftsdaten an.

Das Ergebnis sollen smarte Services sein, die einfach in bestehende Anwendungen integriert werden und Geschäftsprozesse oder Produkte verbessern. Steffen Maas, Geschäftsführer von Ginkgo Analytics, einem Spin-off des Beratungsunternehmens Ginkgo Management Consulting, beschreibt das so: „Quantum Machine Learning verändert den Bereich der Künstlichen Intelligenz. Mit unserem Quantum Lab können Entscheider Anwendungsfälle in ihrer Branche oder ihrem Unternehmen entdecken und herauszufinden, wie Sie von der Quantenrevolution profitieren können und so international wettbewerbsfähig bleiben.“

Das Quantum Lab steht zudem im Austausch mit der im Mai 2022 gegründeten Hamburger Quantencomputing-Initiative „Quantum Innovation Capital Hamburg“ (QUIC), die Akteure aus Wissenschaft, Wirtschaft und Politik vereint, um die Quantencomputing-Forschung schnell in Anwendung zu bringen.

Das Maschinelle Lernen mit Hilfe von Quantenmechanik ermöglicht Berechnungen in Lichtgeschwindigkeit und mit Algorithmen, die viel schneller sind als die klassischen Algorithmen für Machine Learning. Die Anwendungsfälle sind mannigfaltig:

• Energie und Versorgung: Bewältigung und Beschleunigung der Transformation zu erneuerbaren Energien, indem das Energienetz, das Angebot und die Nachfrage in Echtzeit optimiert werden.

• Finance: Optimierung von Finanzportfolios, Vorhersage von Trends, Automatisierung des Handels in Echtzeit und Aufdecken und Verhindern von Betrug.

• Pharma- und Lifescience: Beschleunigung der Entwicklung von Arzneimitteln durch die optimale Kombination von Substanzen und Rettung von Leben.

• Automotive: Optimierung großer autonomer Flotten im Design sowie im Betrieb. Der Einsatz zellulärer Simulationen kann zum Beispiel die Alterung von Batteriezellen verbessern und die Akzeptanz für Elektroautos erhöhen.

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• Logistik: Effizienz und Nachhaltigkeit, indem Lieferketten, Bestände, Routen und Verkehr in Echtzeit optimiert sowie das Allokations-Management erheblich verbessert werden können.

Das Quantum Lab ermöglicht Industrie-Unternehmen einen einfachen Zugang zur Quantentechnologie und deckt alle Phasen, von der Ideenfindung bis zur Umsetzung, ab. „Ich bin begeistert davon, was in diesem Bereich heute schon alles möglich ist“, sagt Alina Nizamutdinova, die das Quantum Lab leiten wird. „Quantum Machine Learning passiert genau jetzt und nicht erst in einigen Jahren“.

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