28.09.2023

Planqc: Startup mit Tiroler Physiker holt Millionenauftrag zur Verbesserung von Klimamodellen

Mithilfe von Quantum-Machine-Learning sollen im Auftrag des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) Klimamodelle verbessert werden.
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planqc Co-Founder und CEO Alexander Glätzle | Foto privat
(c) privat - planqc Co-Founder und CEO Alexander Glätzle.

Gegründet wurde das Münchner Quantencomputer-Startup planqc im April 2022. Und holte bis heute mehrere namhafte Investoren an Bord, darunter Speedinvest, Apex Ventures und Amadeus Capital von Hermann Hauser, der auch Board Member wurde – der brutkasten berichtete.

Planqc mit zwei Österreichern

CEO ist der Tiroler Alexander Glätzle, der an den Unis Innsbruck und Oxford am Thema Quantencomputing geforscht hatte, bevor er am Münchner Max Planck-Institut für Quantenoptik seine drei Co-Founder Sebastian Blatt, Johannes Zeiher und Lukas Reichsöllner fand. Mit i5-Invest-Chef Markus Wagner, der sich um die Business-Strategie kümmert, ist noch ein weiterer Österreicher im planqc-Gründer-Team. Die sechste im Bunde ist TU München Wirtschaftsprofessorin Ann-Kristin Achleitner.

Im Mai dieses Jahres holte man sich den ersten Großauftrag und verkaufte einen Quantencomputer um 29 Millionen Euro an das Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Nun hat man erneut einen Deal an Land gezogen.

Zweiter Auftrag

Gemeinsam mit dem europäischen Beratungsunternehmen d-fine wurde man nun beauftragt, im Rahmen einer Quantencomputing-Initiative Klimamodelle mithilfe innovativer Quantum-Machine-Learning-Techniken zu verbessern. Der Auftraggeber ist erneut das DLR.

Der Auftrag ist mit rund einer Million Euro dotiert und zielt darauf ab, präzisere Klimavorhersagen zu ermöglichen und robuste Strategien zur Milderung der Auswirkungen des Klimawandels zu formulieren.

Gemeinsam werden planqc und d-fine als Teil der DLR Quantencomputing-Initiative Klimamodelle mithilfe quantenmaschineller Lernverfahren verbessern. Diese Arbeit soll die Unsicherheiten in Klimavorhersagen verringern, um belastbare Abschätzungen und Handlungsempfehlungen für diverse Anwendungsbereiche in Luftfahrt, Raumfahrt, Verkehr und Energie zu ermöglichen und die globale Klimakrise effizienter zu bekämpfen.

„Wir sind sehr stolz darauf, dass das DLR bei der Entwicklung von Quantenalgorithmen zur Klimasimulation auf planqc als Technologieführer im Bereich der neutralen Atome setzt. Dies unterstreicht unseren Anspruch, ein Full-Stack-Anbieter zu sein, der Algorithmen im Co-Design mit seiner Hardware entwickelt, um möglichst früh einen Quantenvorteil für unsere Kunden zu erreichen“, sagt Martin Kiffner, Head of Algorithms bei planqc.

Machine-Learning und Quantum Computing für Verbesserung von Klimamodellen

Kiffner gilt als einer der weltweit führenden Quantentechnologie-Experten und wechselte erst kürzlich von der University of Oxford zu planqc, wo er das Quantenalgorithmenteam leitet. Beratend zur Seite stehen Dieter Jaksch (Oxford University und Universität Hamburg) und J. Ignacio Cirac (Direktor am MPQ).

„Die Kombination von Machine-Learning und Quantum Computing zur Verbesserung von Klimamodellen ist ein hoch-innovatives Vorhaben mit gesamtgesellschaftlicher Relevanz. Die Tatsache, dass d-fine zusammen mit planqc ausgewählt wurde, um das DLR bei diesem ambitionierten Projekt unterstützen zu dürfen, bestätigt die Aktivitäten in diesen Disziplinen und deren Erfolge. So ist d-fine unter anderem Gründungsmitglied des PlanQK Konsortiums, welches 2020 gegründet wurde und vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert wird“, heißt es in der Aussendung.

Das d-fine Team entwickelt und implementiert Quantum Machine-Learning-Applikationen für diverse Anwendungsfälle. Präzisere Vorhersagen über die Klimaentwicklung würden dabei helfen, die potenziellen Auswirkungen verschiedener Aspekte der Klimakrise besser zu verstehen. Dies ermögliche fundierte Risikobewertungen bezüglich extremer Wetterereignisse, Meeresspiegelanstiege und anderer klimabedingter Veränderungen.

„Verbesserte Modelle sind entscheidend, um effektivere Anpassungs- und Mitigationsstrategien für eine bessere und nachhaltigere Zukunft zu entwickeln. Konkret soll in diesem ambitionierten Projekt die Modellierung der Atmosphäre verbessert werden, indem systematische Fehler in Klimamodellen durch maschinelles Lernen eliminiert werden“, erklärt das planqc-Team.

Quantencomputer als Designgeber

Dies wird unterstützt durch die Verwendung einer hochauflösenden Version des Ikosaedrischen Nicht-Hydrostatischen Modells (ICON), in dem komplexe Prozesse wie Wolkenbildung und Konvektion explizit dargestellt werden.

Zudem erhofft man sich eine signifikante Beschleunigung des Entwicklungsprozesses von Klimasimulationen. Quantencomputer gelten als die disruptive Technologie schlechthin, die in Zukunft die Möglichkeit bieten wird, Berechnungen und Simulationen in bestimmten Bereichen wesentlich schneller durchzuführen als klassische Supercomputer. Sie können beispielsweise für das Design neuer Materialien oder Medikamente sowie zur Lösung komplexer Probleme im Verkehrs- und Energiesektor oder im Finanzwesen eingesetzt werden, so die Hoffnung.

Planqc baut auf jahrzehntelange Forschung auf

Zur Erklärung: Das planqc-Gründerteam baut auf jahrzehntelanger Forschung und Technologieentwicklung am Münchner Max-Planck-Institut für Quantenoptik (MPQ) auf. Mithilfe optischer Gitter, einer in München entwickelten Technologie, können heute Tausende von Atomen in einem Lichtkristall gefangen werden, der von einem einzigen Laserstrahl erzeugt wird.

Quanteninformationen werden in den elektronischen Zuständen von Erdalkaliatomen gespeichert, den gleichen Zuständen, die aufgrund ihrer außergewöhnlich langen Kohärenzzeiten zum Bau der besten Atomuhren der Welt genutzt werden. Diese Kombination von Quantentechnologien habe das Potenzial, am schnellsten auf Tausende von Qubits mit Gatterqualität zu skalieren. Dies gilt als eine Voraussetzung für einen industriell relevanten Quantenvorteil.

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Die Adspresso-Geschäftsführer (v.r.) Daniel Muftić und Marcus Schnellinger © Adspresso

Rund 30 Stunden aktive Arbeitszeit fallen laut Adspresso bei der Besetzung einer offenen Stelle an. Diesen Aufwand will das Welser Startup auf unter eineinhalb Stunden senken, also um 95 Prozent. Erreichen wollen die Gründer Daniel Muftić und Marcus Schnellinger das mit TalentBlend, einer KI-Plattform für die Fachkräftegewinnung. Ein erstes Modul ist nun als Prototyp bei einem Testkunden im Einsatz.

Vom Agenturgeschäft zur Software

Hinter TalentBlend steht ein Verfahren, das Adspresso bisher als Agenturleistung manuell umsetzt. Unternehmen werben dabei Fachkräfte über Active Sourcing, Werbeanzeigen auf Meta, TikTok, Google und LinkedIn sowie ein kurzes Bewerbungs-Quiz an. Telefonisch werden die Kandidat:innen anschließend vorqualifiziert. Angesprochen werden sollen vor allem wechselbereite Fachkräfte, die nicht aktiv auf Jobbörsen suchen. Als Zielgruppe nennt Adspresso Industrie und Mittelstand. Ihr Know-how bringen Muftić und Schnellinger aus früheren Marketing- und Recruiting-Jobs bei Resch&Frisch und BRP-Rotax mit.

Ein Modul live, zwei in Entwicklung

Die Software besteht aus drei Bausteinen. Am weitesten ist die sogenannte „Creative Engine“. Sie soll aus der Stellenausschreibung sowie Foto- und Videomaterial des Betriebs automatisiert die Werbemittel einer Kampagne erstellen, inklusive CI-Vorgaben und arbeitsrechtlichen Anforderungen. „Was früher Tage an Abstimmung und Gestaltung gebraucht hat, entsteht heute aus Stellenausschreibung und Bildmaterial in einem automatisierten Ablauf“, sagt Schnellinger. Beim Testkunden, einem Industriebetrieb, verkürzt sich die Kampagnenerstellung laut Adspresso bisher um rund 40 Prozent.

Ein zweites Modul, eine Voice AI, soll innerhalb einer Minute nach Bewerbungseingang ein strukturiertes Erstgespräch führen. Fragen zu Alter, Herkunft oder Gesundheit sollen dabei technisch ausgeschlossen sein. Ein erster Prototyp konnte die Vorqualifizierung laut dem Unternehmen jedoch noch nicht verlässlich übernehmen. „Jetzt sind wir an einem Punkt, an dem wir noch einmal in die Grundlagenarbeit gehen müssen“, so Schnellinger. Ebenfalls in Entwicklung ist ein Dashboard, das Kandidat:innen nach Qualifikation aufbereiten soll.

Niedriger sechsstelliger Betrag gesucht

Finanziert wurden die bisherigen Prototypen aus dem laufenden Agenturgeschäft. Dessen Monatsumsatz liegt laut Adspresso bei rund 25.000 Euro. Für die weitere Entwicklung, insbesondere der Voice AI, benötigt das Startup nun zusätzliche Mittel. Kalkuliert wird mit einer niedrigen sechsstelligen Summe, Gespräche mit Förderstellen und Kapitalgebern laufen nach Angaben der Gründer bereits. Langfristig soll TalentBlend zu einem eigenständigen SaaS-Produkt werden, das Betriebe selbst bedienen können. Einen Termin für den Marktstart nennt Adspresso noch nicht, dieser hänge vom Verlauf der Finanzierung ab.

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