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Workshop 2.2 – Hybrid Quantum Computing via QMware Cloud
6. Dezember 2021 @ 8:00 am - 5:00 pm UTC+0
Der state–of–the–art der Technik bei lärmenden Quantengeräten im mittleren Maßstab ist zwar unvollkommen, ermöglicht aber Rechenaufgaben, die eindeutig über die Fähigkeiten moderner klassischer Supercomputer hinausgehen. Allerdings beschränken sich die derzeitigen Quantenberechnungen auf die Erforschung spezifischer vereinfachter Protokolle, während die Implementierung umfassender Quantenalgorithmen zur Lösung konkreter großer Probleme bei der Datenanalyse und numerischen Modellierung eine Herausforderung bleibt.
Wir etablieren die hochmoderne Quanten-Cloud QMware, die klassisches Hochleistungsrechnen, hybrides Quantencomputing und maschinelles Lernen miteinander verbindet. Wir nutzen die beeindruckende Leistung der QMware-Hardware und -Software und zeigen, dass wir in der Lage sind, große Probleme zu lösen.
Probleme im großen Maßstab zu lösen.
Wir werden mehrere hochmoderne hybride Quanten/Klassik-Algorithmen vorstellen, die für die NISQ-Ära geeignet sind. Zunächst demonstrieren wir, wie Optimierungsprobleme wie MAX-CUT auf der Grundlage eines hybriden Algorithmus namens Quantum Approximation Optimization Algorithm (QAOA) gelöst werden können.
In einer zweiten Demo zeigen wir einen hybriden Quanten/Klassik-Algorithmus zur Lösung eines der drängendsten Probleme, nämlich linearer Gleichungssysteme, der die Quantenphasenschätzung, eines der beispielhaften Kernprotokolle für das Quantencomputing, nutzt. Der Demo-Teil endet
mit einer kurzen Erklärung/Demo, wie maschinelles Lernen durch hybride Quantenalgorithmen genutzt werden kann.
Die betrachteten Algorithmen zeigen deutlich die Vorteile der hybriden Quanten-Datenverarbeitung.
Ziele des Workshops
Konzeptuelles Verständnis von hybriden Quantenalgorithmen und ihrer Rolle bei der Lösung relevanter
Probleme von heute. Zeitplan des Tutorials
2:00-2:20 Einführung
2:20-3:00 QMware-Cloud-Vorschau, Software-Stack und High-Level-Architektur Workshop 2.2 bei EQTC2021, Irland
3:00-3:30 Entwicklung eines hybriden QAOA-Algorithmus zur Lösung von Optimierungsproblemen
3:30-4:00 Demo eines Lösers für lineare Gleichungen
4:00-4:30 Vorführung eines Beispiels zur Integration von Quantenschaltungen in klassische ML-Algorithmen
4:30-5:00 Q&A