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ZUR SOFORTIGEN VERÖFFENTLICHUNG Nr. 3560

TOKIO, 2. Dezember 2022 – Die Mitsubishi Electric Corporation (TOKIO: 6503) gab heute die Entwicklung einer Quanten-KI-Technologie (künstliche Intelligenz) bekannt, die automatisch Inferenzmodelle entwickelt und optimiert, um den Berechnungsumfang mit quanten-neuronalen Netzwerken zu verringern. Die neue Quanten-KI-Technologie kann für verschiedene Lösungen in herkömmliche Frameworks für maschinelles Lernen integriert werden.

Mitsubishi Electric hat bestätigt, dass die Technologie in die weltweit erste¹ Anwendung für Terahertz(THz)-Bildgebung integriert werden kann. Dabei werden Ultrahochfrequenzwellen² verwendet, um zerstörungsfreie Inspektionen durchzuführen, indem Eigenschaften wie die hohe Eindringtiefe von Funkwellen und die hohe Richtwirkung von Lichtwellen genutzt werden. Zudem kann die Technologie zur Überwachung von Innenräumen verwendet werden, in denen WLAN-Signale verwendet werden, um die Raumumgebung auf menschliche Bewegungen hin zu überwachen. Weitere Anwendungsbereiche sind ebenfalls möglich, z. B. die komprimierte Erfassung zum Abrufen von Originaldaten aus Mischmessung und die Biosignalverarbeitung für Gehirn-Computer-Schnittstellen.

Die neue Quantum-Machine-Learning(QML)-Technologie von Mitsubishi Electric realisiert kompakte Inferenzmodelle. Dafür wird die enorme Kapazität von Quantencomputern vollständig genutzt, um exponentiell größere Zustandsräume mit der Anzahl der Qubits auszudrücken. In einer Hybridkombination aus Quanten- und herkömmlicher KI kann die Technologie die Einschränkungen der herkömmlichen KI ausgleichen, um eine hervorragende Leistung zu erzielen und gleichzeitig den Umfang von KI-Modellen deutlich zu reduzieren, selbst bei Verwendung begrenzter Daten.

Die sich schnell entwickelnden Quantencomputer werden herkömmliche Computer voraussichtlich überholen. Sie nutzen die Quantenphysik, um den Zustand von Qubits hochgradig parallel zu beeinflussen. Große Durchbrüche werden in der Datenanalyse, der KI-Entwicklung usw. zu Zwecken wie groß angelegten Optimierungen und der Entwicklung neuer Materialien erwartet. Herkömmliche Technologien für maschinelles Lernen³, die auf Deep Learning⁴ basieren – dem Grundbaustein der aktuellen KI –, liefern hervorragende Ergebnisse. Allerdings erfordern sie kostspielige Computing-Ressourcen und können oft nicht das volle Potenzial ausschöpfen, wenn die Trainingsdaten⁵ oder Ressourcen begrenzt sind.

Mitsubishi Electric wird Teile seiner Quanten-KI-Technologie und die damit verbundenen Ergebnisse im Rahmen eines Tutorials auf der IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) 2022 vorstellen.

1. 1 Gemäß Forschungsergebnissen von Mitsubishi Electric vom 2. Dezember 2022
2. 2 Elektromagnetische Welle mit einer Frequenz von etwa 0,1–10 THz
3. 3 Maschinelles Lernen, das auf konventionelle Computer auslegt ist
4. 4 Methode für maschinelles Lernen zum Trainieren von Computern in Bezug auf Spracherkennung, Bilderkennung, Bewegungsprognose usw.
5. 5 Datensatz mit Signalen und/oder zugehörigen Kennzeichen, die KI-Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen zur Lösung von Aufgaben verwenden können

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