Maßgeschneiderte Quantenoptimierung zur Planung und Steuerung industrieller Fertigung (TAQO-PAM)

Schlussbericht

dc.contributor.authorGsell, Elke
dc.contributor.authorSchwitalla, Jürgen
dc.date.accessioned2025-12-11T19:01:35Z
dc.date.available2025-12-11T19:01:35Z
dc.date.issued2025-12-11
dc.description.abstractAufgabestellung von s+c/Eviden war, das Bindeglied zwischen industriellen Problemstellungen und klassisch-quantenbasierten Berechnungskomponenten bereitzustellen und den QC-Berechnungsteil in einem simulationsbasierten Co-Design-Ansatz zu optimieren. WP4 beinhaltete die zentralen Aufgaben von s+c/Eviden. WP4: Software-QPU-Co-Design (WP-Lead) Die ersten Use Case Lösungsansätze der TAQO-PAM Projektpartner mittels QAOA zeigten, dass die klassische Optimierung der QAOA-Parameter nur unzuverlässig funktioniert und insbesondere mit Echtzeitanforderungen unvereinbar ist. Als vielversprechendster Ansatz erwies sich LR (Linear Ramp) -QAOA. Hier werden QAOA-Parameter verwendet, die linear vom QAOA-Layer abhängen. So lässt sich die Parameteroptimierung vermeiden. Die QC-Rechenprimitive für die in TAQO-PAM relevanten Use Cases sind somit parametrisierte QAOA-Circuits.Daher konzentrierte sich s+c/Eviden in WP4 auf die Freiheitsgrade bei der Konstruktion der QAOA-Circuits im Wechselspiel mit unterschiedlichen Hardwareeigenschaften (Feedback-getriebene Optimierung).ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/27524
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/26755
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationscience + computing AG / Eviden
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc600 | Technik
dc.subject.otherQuantentechnologienger
dc.titleMaßgeschneiderte Quantenoptimierung zur Planung und Steuerung industrieller Fertigung (TAQO-PAM)ger
dc.title.subtitleSchlussbericht
dc.typeReport
dcterms.extent18, 2 Seiten
dtf.duration01. Januar 2022-30. Juni 2025
dtf.funding.funderBMFTR
dtf.funding.program13N16094
dtf.funding.verbundnummer01243924
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