Kurzbeschreibung
Dieses Praktikum vermittelt die Fähigkeit, Anwedungsfälle aus den Bereichen der Optimierung un dem maschinellen Lernen für Quantencomputer zu modellieren und darüber hinaus einen Einstieg in die praktische Arbeit mit existierenden Quantencomputern. Dafür stehen im QAR-Lab derzeit vier Rechner zur Verfügung: Das IBM Q System Two, der IonQ Forte, der Fujitsu DAU und der D-Wave Advantage2.0. In Kooperation mit namhaften Partnern aus der Industrie (BASF, BMW, SAP und Siemens) werden Aufgabenstellungen mit starker Relevanz für praktische Anwendungen vergeben. Bis zu 24 Studierende haben in Gruppen die Möglichkeit, je eine Aufgabenstellung auf verschiedenen Rechnern auszuführen und zu vergleichen. Das Praktikum schließt mit einer Präsentation der Ergebnisse vor unseren Industriepartnern ab.
Diese Veranstaltung findet in Kooperation mit dem BMWK geförderten Projekt QCHALLenge statt.
Veranstalter |
Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien, Dr. Thomas Gabor Für alle Fragen bzgl. Verlauf und Anmeldung melden Sie sich bitte bei danielle.schuman@ifi.lmu.de. |
Hörerkreis |
Studierende der Informatik und Medieninformatik im Hauptstudium, |
Umfang |
6 SWS zzgl. Heimarbeit (v.a. in der Projektphase) (siehe Einschränkungen DHP) 12 ECTS (Achtung: Ob diese im eigenen Studiengang angerechnet werden können, ist beim Prüfungsamt zu erfragen. In der Vergangenheit war eine volle Anrechnung für den o.g. Hörerkreis allerdings stets möglich.) |
Termin(e) |
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Betreuer |
Daniëlle Schuman
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Prüfung |
Prüfer: TBD Prüfungsform: Projekt-Abgabe und Präsentation. |
Aktuelles
- 13.02.2024: Die Seite zu dieser Veranstaltung ist ab sofort online.
Inhalt des Praktikums
Quantencomputing ermöglicht effizientere Ansätze zur Lösung zentraler Probleme der Informatik durch die Nutzung quantenmechanischer Effekte. Mit der zunehmenden Größe und Qualität aktueller Quantencomputer ist es bereits heute möglich diesen Quantenvorteil in der Praxis nachzuweisen. Die Herausforderung besteht im Allgemeinen darin mit den im Quantencomputing zusätzlich zur Verfügung stehenden algorithmischen Bausteinen Lösungsverfahren zu entwickeln, die einen anwendungsrelevanten Quantenvorteil ermöglichen.
Dieses Praktikum stellt eine Einführung in den anwendungsorientierten Einsatz von Quantencomputing dar. Hierbei werden Ansätze aus dem Bereich Quantenoptimierung zur Lösung praxisrelevanter Probleme konzipiert, implementiert und analysiert. Dabei kommt „echte“ Quantenhardware der Hersteller IBM, IonQ, Fujitsu und D-Wave Systems zu Einsatz.
Eine Auswahl der behandelten Themen lautet:
- Grundlagen des Quantencomputings
- Mathematische Modellierung
- Optimierung
- Quantum Annealing
- Quantenoptimierungsalgorithmen
- Einführung in verschiedene QC-Plattform SDKs
Ablauf
Das Praktikum gliedert sich in zwei Phasen: In der dreiwöchigen Theoriephase werden Grundlagenkenntnisse vermittelt, während in der Praxisphase (startend ab der vierten Woche) in Gruppen an jeweils einer Aufgabenstallung gearbeitet wird. Die Gruppeneinteilung und Themenvergabe findet voraussichtlich Ende der 3. Semesterwoche statt. Im Rahmen der Projektphase wird pro Gruppe eine ca. zehnseitige wissenschaftliche Arbeit erstellt, die insbesondere die eigene Methodik und erzielte Ergebnisse beinhaltet.
Ein genauer Ablaufplan folgt baldmöglichst.
Anmeldung
Die Bewerbung für das Praktikum findet über die Zentralanmeldung für Masterpraktika via Moodle statt. Bitte schickt die unten angegebenen zusätzlichen Informationen bzw. Dokumente per E-Mail an danielle.schuman@ifi.lmu.de.
Grundsätzlich sind folgende Punkte zur Bewerbung zu beachten:
- Bewerbungen die nach dem TBD eingehen, sind lediglich für das Nachrückverfahren relevant
- Im Rahmen der Bewerbung soll die eigene Motivation für dieses Praktikum dargelegt werden. Hierbei soll auch auf mögliche Vorkenntnisse eingegangen werden.
- Konkret sollen folgende Fragen beantwortet werden:
- Warum interessiere ich mich für QC?
- Was bzw. wie kann ich meiner Einschätzung nach zum Erfolg der Projekte im Praktikum beitragen?
- Folgende Vorkenntnisse werden im Kontext der Bewerbung besonders berücksichtigt: Quantencomputing, Optimierung, Lineare Algebra, Maschinelles Lernen und Programmierung mit Python.
- Die Einreichung eines aktuellen Transcripts of Records ist freiwillig aber erwünscht (alternativ kann auch ein Zeugnis des letzten akadmischen Grads eingereicht werden).
Die Teilnahme am Praktikum ist nach dem TBD um 23:59 Uhr verbindlich. Danach wird das Praktikum bei Abbruch mit einer 5,0 bewertet und es wird ein Malus für die Bewerbung auf zukünftige Praktika vergeben.
Material / Literatur
Folien, Übungsblätter und zugehörige Lösungen werden über Moodle zur Verfügung gestellt. Es findet keine Korrektur oder Besprechung der Übungsaufgaben statt, Nachfragen bitte direkt an die Betreuer stellen.
Literatur
Als Begleitliteratur werden die folgenden Bücher und Paper empfohlen:
- Nielsen & Chuang (2010). Quantum Computation and Quantum Information (2nd ed.). Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-1-107-00217-3.
- Schuld & Petruccione (2021). Supervised Learning with Quantum Computers. Springer Interational Publishing. doi:10.1007/978-3-030-83098-4.
- Homeister (2015). Quantum Computing verstehen. Springer Fachmedien Wiesbaden. ISBN 3-658-10455-4.
- Albash (2018). Adiabatic Quantum Computation. American Physical Society (APS). doi:10.1103/revmodphys.90.015002.
- McGeoch (2014). Adiabatic Quantum Computation and Quantum Annealing: Theory and Practice. Morgan & Claypool Publishers. ISBN 978-1-62705-592-5.
- Venegas-Andraca (2018). A cross-disciplinary introduction to quantum annealing-based algorithms. Contemporary Physics, 59(2), 174-197. doi:10.1080/00107514.2018.1450720.
Disclaimer
Ggf. werden Termine dieser Veranstaltung nach Absprache online abgehalten. Für diese Termine gelten zudem einige Regeln, die im realen Leben ohnehin selbstverständlich wären, auf die wir hier aber explizit hinweisen möchten:
- In Live-Veranstaltungen bitten wir um einen disziplinierten Umgang mit Audio (normalerweise aus) und Bandbreite (Video nach Bedarf).
- Die Aufzeichnung oder Weiterleitung von Veranstaltungen durch Teilnehmer sind nicht erlaubt.
- Die Verteilung von Inhalten (Video, Audio, Bilder, PDFs, etc.) in anderen Kanälen als den vom Autor vorgesehenen ist nicht erlaubt.
Wer eine dieser Regeln verletzt, muss damit rechnen, von der fraglichen Veranstaltung ausgeschlossen zu werden und wir behalten uns weitere Schritte vor.
