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Technology Review

Quantencomputer erobern die Künstliche Intelligenz

Die Superrechner sollen das Maschinelle Lernen massiv voranbringen. Pionier D-Wave will mit einem ersten Projekt zeigen, was möglich ist.

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Quantencomputer erobern Künstliche Intelligenz

Prozessor von D-Wave Systems mit 2000 Qubits

(Bild: D-Wave Systems Inc.)

Quantencomputer könnten ein großes Hindernis aktueller KI-Algorithmen beheben: Bisher sind riesige Datenmengen nötig, um sie zu trainieren. Soll ein KI-System beispielsweise automatisch erkennen, ob Röntgenbilder krankhafte Veränderungen zeigen, müssen ausgebildete Mediziner in mühsamer Kleinarbeit die Bilder vorher genau auszeichnen. Gleiches gilt für viele weitere Anwendungen – von der Erkennung von Radfahrern in autonomen Autos bis hin zur automatischen Analyse von Qualitätsmängeln in der Industrieproduktion.

Um das Problem zu lösen, will Quantencomputer-Pionier D-Wave nun das Maschinelle Lernen auf seine Quantenrechner bringen. Das Versprechen: Deep Learning mit viel weniger Daten. "Quanten-Prozessoren können mit viel kleineren Modellen rechnen", sagt Sheir Yarkoni, Data Scientist bei D-Wave.

Das kanadische Unternehmen stellt spezielle Quantenchips zur Lösung von Optimierungsproblemen her, wie zum Beispiel die Berechnung optimaler Routen zur Stauvermeidung. Nun hat D-Waves neu gegründete Geschäftseinheit Quadrant Software entwickelt, die mit Hilfe so genannter generativer Modelle arbeitet. Der Nutzer kann solche Modelle mit nur sehr wenigen gelabelten – also von Hand ausgezeichneten – und zusätzlichen nicht gelabelten Daten trainieren. Solche Modelle können deutlich effizienter klassifizieren, ob ein Datenpunkt falsch oder richtig ist – ob also beispielsweise ein Bild einen Radfahrer enthält oder nicht. Mit klassischen KI-Algorithmen geschieht das über aufwändige Wahrscheinlichkeitsrechnungen. In Quantencomputern hingegen ist diese Rechnung gewissermaßen physikalisch hinterlegt. "Es geschieht auf natürliche Weise", umschreibt Yarkoni den Prozess.

Ein erster Beweis für die Überlegenheit des Prinzips glückte dem Unternehmen gemeinsam mit dem Medizintechnik-Anbieter Siemens Healthineers 2017. Das Team hatte an der Cataract Medical Imaging Grand Challenge teilgenommen. KI-Algorithmen traten gegeneinander an, um Operationsbesteck in einem Video zu identifizieren. Gefilmt wurde eine Augen-OP, um den Grauen Star zu beseitigen. Das Team belegte den ersten Platz.

Die Anwendung "ist sehr theoretisch", gibt Yarkoni zu. Bisher läuft der Quanten-Teil dieses Algorithmus zudem noch auf klassischer Hardware. Aber als Proof-of-Concept dafür, dass Quantencomputer das Maschinelle Lernen deutlich voranbringen, sei sie durchaus geeignet. Schon bald will D-Wave die Anwendung aber auch auf seinem neusten Quantenchip zur Verfügung stellen.

Veranstaltungshinweis: Treffen Sie Sheir Yarkoni von D-Wave am 20. und 21. November auf dem "Innovators Summit AI" von Technology Review.

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