- Quantencomputer haben Potenzial in Logistik, Materialforschung und Finanzsektor. Das Projekt QUASIM hat einen benutzerfreundlichen Prototypen für industrielle Anwendungen entwickelt. Quantenalgorithmen optimieren industrielle Fertigungsprozesse, insbesondere Laserschneidprozesse. Durch die Kombination von Quantencomputing und maschinellem Lernen werden thermische Ausdehnungen während des Laserschneidens simuliert und optimiert. Das Tool soll ohne Fachwissen im Quantencomputing nutzbar sein und KMUs sowie Großunternehmen unterstützen.
Der Potenzialbereich für Quantencomputer ist vielfältig: Logistik, Materialforschung und der Finanzsektor, um nur einige zu nennen, gelten als besonders aussichtsreich. Doch für Endanwender bleibt es oft eine Herausforderung zu erkennen, wie und wo Quantencomputing konkret angewendet werden kann. Das Projekt QUASIM hat es geschafft, einen spezifischen Anwendungsfall für industrielle Nutzer aufzubereiten und als benutzerfreundlichen Prototyp zu demonstrieren.
Das Konsortium, bestehend aus dem DFKI, dem Forschungszentrum Jülich, dem Fraunhofer IPT, ModuleWorks und TRUMPF Werkzeugmaschinen, entwickelt Quantenalgorithmen zur Optimierung industrieller Anwendungen. Diese Technologie fokussiert sich darauf, Fertigungsprozesse zu verbessern. Durch den Einsatz von Quantencomputern können komplexe Simulationen in der Materialbearbeitung durchgeführt werden. Diese Simulationen sind wesentlich präziser und schneller als herkömmliche Methoden, was zu erheblichen Einsparungen an Ressourcen und Kosten führt und gleichzeitig die Qualität der Endprodukte steigert. Ein bedeutender Anwendungsfall des Projekts ist die Simulation von Metallschnitten mittels Laser, ein gängiger Prozess in der metallverarbeitenden Industrie Deutschlands.
Optimierte Laserschneidprozesse
Das Augenmerk liegt auf der Vorhersage der thermischen Ausdehnung während des Laserschneidens, welche zu Verkantungen der Werkstücke und folglich zu kostspieligen Maschinenausfällen führen kann. Das Konsortium hat es geschafft, diesen Prozess digital zu modellieren. Durch die Kombination von Quantencomputing und maschinellem Lernen, insbesondere Graph Neural Networks, werden die Laserschneidprozesse simuliert und optimiert. Dies ermöglicht es zukünftigen Anwendern, die optimalen Parameter für die Herstellung der Werkstücke zu wählen und somit Ausschuss und Fehler zu minimieren.
Um die Anwendung in der Industrie zu erleichtern, soll dieser Service als nutzerfreundliches Tool angeboten werden. Anwender benötigen kein Fachwissen im Bereich Quantencomputing, um das Tool nutzen zu können. Dies soll sowohl kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) als auch Großunternehmen helfen, die Effizienz und Genauigkeit ihrer Laserschneidsimulationen und Fertigungsprozesse zu steigern. Das Projekt geht somit zwei zentrale Herausforderungen an: die enorme Rechenzeit und -leistung, die bei traditionellen Computern für solche Simulationen erforderlich sind, und den Mangel an Fachkräften.
Zukunftspotenzial von Quantencomputing
Projekte wie QUASIM verdeutlichen bereits heute das enorme Potenzial, das im Quantencomputing steckt. Durch die enge Zusammenarbeit von Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Industrie leistet das Projekt einen wichtigen Beitrag zur Umsetzung dieser zukunftsweisenden Technologie in die Wirtschaft.
