24.11.2023

Quantum Connect: Neues Ö-Konsortium für KI im Quanten-Computing

Mehrere Player wollen mit Quantum Connect eine Community für die Forschung an und Entwicklung von Quantum-Machine-Learning-Anwendungen aufbauen.
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Quantum Connect
© James Thew / AdobeStock

Durchbrüche beim Quanten-Computing werden immer wieder verkündet. Noch ist die Technologie aber nicht im Alltag angekommen, sondern bleibt in erster Linie ein Forschungsgegenstand. Die große Erwartung: Durch die potenziell massiv überlegene Rechenleistung von Quantencomputern gegenüber klassischen Supercomputern entstehen in der Künstlichen Intelligenz (KI) ganz neue Möglichkeiten. Mit Quantum Connect wurde in Österreich nun ein neues Konsortium gebildet, das sich diesem Themenbereich widmet.

„Österreichs erste nationale Quantum Machine Learning Initiative“

Dazu arbeiten das Wiener Machine Learning-Unternehmen Gradient Zero, das deutsche Quanten-Startup Anaqor, das deutschen Quanten-Cloud-Unternehmen QMware und und das Wiener Beteiligungsunternehmen PQML zusammen. Quantum Connect sei „Österreichs erste nationale Quantum Machine Learning Initiative“, heißt es in einer Ausendung: „Die Initiative zielt darauf ab, eine aktive Community aufzubauen, die sich der Erforschung und Entwicklung von Quantum-Machine-Learning-Anwendungen für den zukünftigen Einsatz in verschiedenen österreichischen Industrien sowie der öffentlichen Verwaltung widmet.“

Quantum Connect: „Kombination von Fähigkeiten ist für einzelne Unternehmen nur schwer zu erreichen“

Die Entwicklung von Machine Learning-Anwendungen, die von Quantencomputing profitieren können, erfordere nicht nur Machine Learning-Fachwissen, sondern auch Kenntnisse über die spezifischen Quanten-Hardwareplattformen und die Verbindung von Infrastruktur, Quantenmathematik und Machine Learning, heißt es von Quantum Connect weiter. „Diese Kombination von Fähigkeiten ist für einzelne Unternehmen nur schwer zu erreichen, was die Notwendigkeit einer interdisziplinären Zusammenarbeit aller Stakeholder unterstreicht, um einen breiteren Zugang zu Quantum Machine Learning zu ermöglichen.“

Anaqor stellt dazu seine Community-betriebene Quanten-Computing-Plattform PlanQK zur Verfügung. Von QMWare kommt der Zugang zur Quanten-Rechenleistung in der Cloud. Gradient Zero steuert seine Machine Learning-Expertise bei. So biete man „Machine Learning-Entwicklern direkten und einfachen Zugang zu einem voll funktionsfähigen Quanten-System“.

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Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz © Andritz Group

Allein in Österreich könnten zukünftig rund 220.000 Tonnen davon besser verwertet werden. Bisher scheitert eine echte Kreislaufwirtschaft jedoch an der Praxis: „Wirkliches Faser-zu-Faser-Recycling, also sprich aus Abfällen wirklich wieder ein Kleidungsstück zu machen, das liegt im Bereich von 1% und weniger“, zieht Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, im Gespräch ernüchternde Bilanz. Der Großteil der Altkleider wird deponiert oder verbrannt.

Vorhersage statt bloßer Materialbestimmung

Hier setzt die neue Technologie „teXscan“ an, die Andritz gemeinsam mit der französischen Tochtergesellschaft Laroche entwickelt. Während bestehende Nahinfrarot-Systeme lediglich die reine Materialzusammensetzung bestimmen können, soll die neue Lösung erstmals die konkrete Rezyklierfähigkeit zerstörungsfrei vorhersagen.

„Die Innovation dabei ist, dass man erstmals nicht nur Farbe oder Zusammensetzung messen, sondern eine Vorhersage treffen kann, wie gut etwas recycelbar ist.“, so Waupotitsch. Das System ordnet den Textilien einen Score von 0 bis 100 zu, der auf Kriterien wie der Faserlänge und dem Kurzfaseranteil basiert. Waupotitsch betont jedoch im Gespräch, dass es sich hierbei um „keinen industriellen Standard“, sondern primär um eine „Entscheidungshilfe“ für Sortier- und Recyclingbetriebe handelt.

Der teXscan © Andritz

Bislang nur weiße Baumwolle identifizierbar

Bislang beschränkt sich die Analysefähigkeit des Prototyps ausschließlich auf weiße Baumwollfasern. Die größte Herausforderung im Massenmarkt stellen jedoch Mischgewebe und gefärbte Stoffe dar, die den Großteil heutiger Fast Fashion ausmachen. Andritz plant, bis Ende des Jahres verlässliche Aussagen über farbige Baumwolle zu treffen; Mischgewebe sollen als nächstes folgen.

Aktuell existiert das System als Tischgerät. Um industriell relevant zu werden, soll die Technologie zu Handheld-Geräten oder vollautomatisierten Online-Sensoren für Förderbänder weiterentwickelt werden, erklärt der Textil-Recycling-Experte.

teXscan als strategischer „Door Opener“

„Recycling von Textilien steht im Wettbewerb mit extrem günstigen Frischfasern“, merkt Waupotitsch im Gespräch an. Man müsse das gesamte wirtschaftliche System beachten und vorsichtig sein sich in dieser Hinsicht nicht selbst zu belügen, denn „unterm Strich muss es sich auch rechnen“, so der Experte. Zudem fehlen in Europa flächendeckende, genormte Sammelsysteme, wie man sie vom Altpapier kennt.

Für den Technologiekonzern ist der Scanner ohnehin nicht das primäre Endprodukt sondern eine Möglichkeit der Zusammenarbeit. Andritz versteht sich als Maschinen- und Anlagenbauer. Das Messgerät soll vielmehr als „Door-Opener“ fungieren, um letztlich großskalierte mechanische und chemische Recyclinganlagen zu vertreiben.

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