{"id":41015,"date":"2025-10-08T15:45:41","date_gmt":"2025-10-08T13:45:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=41015"},"modified":"2025-10-10T15:40:37","modified_gmt":"2025-10-10T13:40:37","slug":"resourceq","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/research-at-l3s\/all-projects\/resourceq\/","title":{"rendered":"ResourceQ"},"content":{"rendered":"
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Start:<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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01.04.2024<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Ende:<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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31.03.2027<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Webseite:<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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https:\/\/www.resourceq.eu\/home<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Resource Q<\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Vereinheitlichung und Optimierung von Ressourcen f\u00fcr Quantencomputing<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Quantencomputer haben das Potenzial, unsere Welt zu revolutionieren. Um dieses Potenzial auszusch\u00f6pfen, m\u00fcssen wir jedoch viele Herausforderungen bew\u00e4ltigen, von grundlegenden Fragen der Quanteninformationstheorie bis hin zu den extremen technischen Anforderungen der Hightech-Ingenieurswissenschaft. Auf der theoretischen Seite ist eine der seit langem offenen Fragen, welche Quantenressourcen genau f\u00fcr die Vorteile der Quantenberechnung relevant sind. Dies ist ein Hindernis bei der Entwicklung von Algorithmen und Anwendungen, die die Leistungsf\u00e4higkeit des Quantencomputings voll aussch\u00f6pfen k\u00f6nnen. Ohne dieses Wissen k\u00f6nnen wir nur sehr ungenaue Vorgaben machen, was wir letztendlich von den Ingenieuren erwarten.\n\n\u00dcbersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)<\/p>\n

In ResourceQ gibt es zwei wesentliche Aspekte dieses Problems, mit denen wir uns befassen m\u00f6chten. Der erste Aspekt ist, dass bislang viele scheinbar unterschiedliche Ressourcen als f\u00fcr die Quantenbeschleunigung verantwortlich identifiziert wurden, wobei die Frage, welche davon tats\u00e4chlich relevant sind, offenbar davon abh\u00e4ngt, welches Berechnungsmodell man zugrunde legt. Wir m\u00f6chten herausfinden, ob es eine zugrunde liegende Ressource gibt, die all diesen Ressourcen zugrunde liegt, d. h. wir m\u00f6chten eine modellunabh\u00e4ngige Ressource finden, die f\u00fcr die Beschleunigung verantwortlich ist.\n\n\u00dcbersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)<\/p>\n

Der zweite Grund ist, dass es eine gro\u00dfe Kluft zwischen den Arten von Ressourcen gibt, die als grundlegende Quantenressourcen angesehen werden, und denen, die in einer bestimmten experimentellen Umsetzung typischerweise relevant sind. Beispielsweise werden Nichtlokalit\u00e4t und Kontextualit\u00e4t oft als die grundlegendsten Merkmale der Nichtklassizit\u00e4t der Natur angesehen, aber (zumindest f\u00fcr Ger\u00e4te der nahen Zukunft) sind typischerweise Dinge wie Quantenvolumen, Clusterzust\u00e4nde, die Anzahl der T-Gatter oder die Tiefe des Quantenschaltkreises relevanter. Wir wollen diese Kluft \u00fcberbr\u00fccken, indem wir verstehen, wie diese grundlegenden und praktischen Ressourcen miteinander in Beziehung stehen. Die wichtigsten Werkzeuge f\u00fcr ResourceQ werden aus folgenden Bereichen stammen und zu deren Weiterentwicklung beitragen: (i) strukturelle Methoden (z. B. grafische Sprachen) aus der Logik und der theoretischen Informatik, die sich gut f\u00fcr die Behandlung von \u00dcberlegungen wie der Kompositionalit\u00e4t eignen, von der wir wissen, dass sie den Kern der Unterschiede zwischen Quanten- und klassischen Theorien und Ph\u00e4nomenen bildet; (ii) Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere des verst\u00e4rkenden Lernens, die sich gut f\u00fcr die Zuweisung und Optimierung komplexer Gr\u00f6\u00dfen wie Quantenressourcen eignen; und (iii) allgemeine Methoden aus der Quanteninformationstheorie, insbesondere die Untersuchung von Quantenressourcentheorien.<\/p>\n

ResourceQ wird durch zwei Industriepartnerschaften verankert. Einerseits wird die Zusammenarbeit mit Quandela den Fokus auf photonische Technologien f\u00fcr Quantencomputing legen, wo noch viel weniger \u00fcber die zugrunde liegenden Quantenressourcen bekannt ist. Andererseits werden uns unsere Berater bei TWT zu einem bestimmten Anwendungsfall f\u00fchren, n\u00e4mlich der Optimierung von Ressourcen f\u00fcr die Simulation komplexer Strukturen und Materialien mittels partieller Differentialgleichungen.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n \n \n F\u00f6rderprogramm<\/span>\n
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Geldgeber: DFG, NCN, ANR, EU F\u00f6rderprogramm: Quantera<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

\n \n \n Projektpartner<\/span>\n
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