16.07.2026
QUANTUMTECHNOLOGIE

ParityQC: Kooperation mit israelischem Quantensoftware-Spezialisten Classiq

Hierbei handelt es sich um eine gemeinsame Initiative im Rahmen der EUREKA-Ausschreibung Deutschland-Israel, die Classiq, ParityQC und die akademischen Partner – die Universität Hamburg und die Bar-Ilan-Universität – zusammenbringt, um kooperative und industrielle F&E-Projekte mit „starkem kommerziellem Potenzial“ zu fördern.
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Die beiden CEOs von ParityQC: Wolfgang Lechner und Magdalena Hauser. | © Günther Egger

ParityQC, der Quantenarchitekt aus Innsbruck, vermeldet eine Partnerschaft mit dem Quantensoftware-Unternehmen Classiq, um die Parity-Twine-Technologie der Tiroler in die Quantensoftware-Engineering-Plattform des Partners aus Israel zu integrieren. Dies soll Entwicklern und Unternehmen einen effizienteren Weg vom Entwurf von Quantenalgorithmen bis zur Ausführung auf Quantenhardware bieten.

ParityQC: Komplexität reduzieren

Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf eine zentrale Chance im Quantencomputing: die Übersetzung von High-Level-Quantencomputing-Anwendungen in Schaltkreise, die effizient auf Quantenhardware mit begrenzter Qubit-Konnektivität ausgeführt werden sollen. Das universelle Optimierungsprotokoll von Classiq und die algorithmusbewussten Techniken von ParityQC ergänzen sich dabei zu einer integrierten Methodik. Ziel ist es, die Komplexität der Schaltkreise und kostspielige SWAP-Operationen zu reduzieren – ein häufiger Engpass auf heutigen Quantencomputern. In anderen Worten: Es geht darum, ein zentrales Problem zu lösen und Quanteninformationen auf unterschiedlichen Hardware-Systemen effizient zu verbinden.

Die von ParityQC entwickelte Parity-Twine-Technologie soll, in anderen Worten, ein zentrales Problem beim Quantencomputing lösen: Wie Quanteninformationen auf unterschiedlichen Hardware-Systemen effizient verbunden und verarbeitet werden können.

„Hürde senken“

„Die Integration der Parity Tools in die Plattform von Classiq bringt hardwarebewusste Kompilierung direkt in die High-Level-Entwicklungsworkflows und senkt so die Hürde für die Erstellung nützlicher Quantenanwendungen“, sagt Wolfgang Lechner, Co-CEO von ParityQC.

Magdalena Hauser, Co-CEO von ParityQC, ergänzt: „Bedeutende Fortschritte im Quantencomputing basieren auf Zusammenarbeit, und die Zusammenführung unserer sich ergänzenden Stärken ist das, was das gesamte Feld voranbringt.“

Interoperabilität möglich machen

Darüber hinaus konzentriert sich die Initiative auf eine skalierbare Quantensoftware-Infrastruktur für aktuelle verrauschte Quantengeräte sowie für zukünftige fehlertolerante Quantensysteme. Die Zusammenarbeit soll hardwareunabhängige Ansätze stärken und die Interoperabilität über mehrere Quantenplattformen hinweg ermöglichen.

Ökosystem unterstützen

„Quantencomputing wird in großem Maßstab nur dann praxistauglich, wenn die Softwareschicht die Lücke zwischen der algorithmischen Absicht und den Einschränkungen realer Maschinen automatisch schließen kann“, sagt Nir Minerbi, Mitgründer und CEO von Classiq.

Da Unternehmen und Regierungen ihre Investitionen in das Quantencomputing erhöhen, wird erwartet, dass eine skalierbare Architektur und entsprechende Softwaretools als fehlendes Bindeglied zwischen den theoretischen Versprechungen der Technologie und ihrer einsatzfähigen Realität dienen. Das deutsche Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) unterstützt dieses Projekt aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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