{"id":12632,"date":"2022-04-21T15:53:45","date_gmt":"2022-04-21T13:53:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=16239"},"modified":"2022-07-30T15:15:09","modified_gmt":"2022-07-30T13:15:09","slug":"quantencomputing-neue-potenziale-fuer-automatisiertes-maschinelles-lernen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/it\/operational-excellence\/2022-04-21\/quantencomputing-neue-potenziale-fuer-automatisiertes-maschinelles-lernen\/","title":{"rendered":"Quantum computing: nuovo potenziale per l'apprendimento automatico delle macchine"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_16250\" class=\"wp-caption alignnone\" style=\"width: 680px\" aria-describedby=\"caption-attachment-16250\"><img class=\"alignnone wp-image-16250 size-full\" src=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/Quantencomputing-Neue-Potenziale-fuer-automatisiertes-maschinelles-Lernen_MQ.jpg\" alt=\"Calcolo quantistico\" width=\"680\" height=\"449\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-16250\" class=\"wp-caption-text\">Laboratorio di lavoro futuro. (Foto: Ludmilla Parsyak, Fraunhofer IAO usando nobeastsofierce - stock)<\/figcaption><\/figure>\r\nL'informatica quantistica consente di far progredire le tecnologie ad alta intensit\u00e0 di calcolo, come l'apprendimento automatico (ML). Nel progetto \"AutoQML\", otto partner della ricerca e dell'industria stanno quindi sviluppando approcci risolutivi che collegano l'informatica quantistica e il ML. Una piattaforma open-source consentir\u00e0 agli sviluppatori di utilizzare gli algoritmi di apprendimento automatico quantistico senza conoscenze specialistiche approfondite. L'Istituto Fraunhofer per l'ingegneria manifatturiera e l'automazione IPA \u00e8 coinvolto in modo significativo nel progetto e contribuisce con la sua esperienza nel calcolo quantistico e nei metodi convenzionali di ML.\r\n\r\nCome fanno le aziende a sfruttare il potenziale della digitalizzazione e a rimanere competitive? L'uso di tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI) pu\u00f2 aiutare a trarre vantaggio dalla trasformazione digitale nel miglior modo possibile. Il ML, in particolare, svolge gi\u00e0 un ruolo importante nella strategia di digitalizzazione di molte aziende e consente, tra l'altro, processi pi\u00f9 efficienti e nuovi modelli di business. Tuttavia, spesso manca la manodopera qualificata. Pertanto, l'implementazione di soluzioni di ML \u00e8 ancora spesso associata a un elevato carico di lavoro. Dall'acquisizione dei dati alla selezione degli algoritmi pi\u00f9 adatti e all'ottimizzazione dell'addestramento, \u00e8 necessaria una competenza dettagliata in ML.\r\n<h2>Nuovo approccio: il calcolo quantistico porta l'apprendimento automatico a un nuovo livello<\/h2>\r\nL'approccio dell'apprendimento automatico (AutoML) contrasta queste sfide e facilita l'utilizzo dell'IA da parte dei professionisti. In particolare, la scelta di algoritmi di ML concreti \u00e8 automatizzata. Gli utenti devono quindi occuparsi e conoscere meno il ML e possono concentrarsi maggiormente sui loro processi reali. In questo contesto, il calcolo quantistico segna una svolta verso una nuova era tecnologica, in quanto pu\u00f2 migliorare significativamente l'approccio AutoML. Inoltre, il calcolo quantistico fornisce la potenza di calcolo spesso necessaria per l'AutoML.\r\n\r\nIl progetto congiunto \"AutoQML\" prende spunto da questa innovazione e persegue due obiettivi principali: In primo luogo, si sta sviluppando il nuovo approccio AutoQML. Questo sar\u00e0 ampliato da algoritmi di ML quantistico di nuova concezione. In secondo luogo, l'informatica quantistica porta l'approccio AutoML a un nuovo livello, perch\u00e9 alcuni problemi possono essere risolti pi\u00f9 velocemente con l'aiuto dell'informatica quantistica che con gli algoritmi convenzionali.\r\n\r\nGuidato dal Fraunhofer Institute for Industrial Engineering IAO, il progetto offre agli sviluppatori un accesso semplificato agli algoritmi di ML convenzionali e quantistici tramite una piattaforma open-source. Oltre al Fraunhofer, partecipano al progetto le aziende GFT Integrated Systems, USU Software AG, IAV GmbH Ingenieursgesellschaft Auto und Verkehr, KEB Automation KG, TRUMPF Werkzeug-maschinen GmbH + Co. KG e Zeppelin GmbH. Le soluzioni sviluppate saranno testate sulla base di casi d'uso concreti del settore automobilistico e produttivo.\r\n<h2>Il meglio dei due mondi: Libreria software per soluzioni totali ibride<\/h2>\r\nIl consorzio del progetto integrer\u00e0 componenti del calcolo quantistico negli attuali approcci di soluzioni di apprendimento automatico per essere in grado di utilizzare i vantaggi di prestazioni, velocit\u00e0 e complessit\u00e0 degli algoritmi quantistici in un contesto industriale. Nella cosiddetta AutoQML-Developer Suite - una libreria software - i componenti e i metodi sviluppati di quantum ML devono essere riuniti sotto forma di un toolbox e resi disponibili agli sviluppatori in una piattaforma open-source. Questo permette agli utenti di utilizzare l'apprendimento automatico e l'apprendimento automatico quantistico e di sviluppare soluzioni globali ibride. Il progetto durer\u00e0 tre anni. L'ulteriore diffusione sul mercato da parte dei partner aziendali permette il trasferimento dell'alta tecnologia legata alla ricerca in un ampio ambiente industriale con l'obiettivo di rafforzare significativamente la Germania come sede industriale. Il progetto \u00e8 finanziato dal Ministero federale dell'economia e della protezione del clima.\r\n\r\n<em>Ulteriori informazioni: <a href=\"http:\/\/www.autoqml.ai\/\">http:\/\/www.autoqml.ai\/<\/a><\/em>\n<p class=\"syndicated-attribution\">Questo articolo \u00e8 apparso originariamente su m-q.ch - <a href=\"https:\/\/www.m-q.ch\/de\/quantencomputing-neue-potenziale-fuer-automatisiertes-maschinelles-lernen\/\" target=\"_blank\">https:\/\/www.m-q.ch\/de\/quantencomputing-neue-potenziale-fuer-automatisiertes-maschinelles-lernen\/<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quantencomputing erm\u00f6glicht es, rechenintensive Technologien wie das maschinelle Lernen (ML) weiterzubringen. 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