Quantenunterstütztes Reinforcement Learning ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Industrie und Fabrik 4.0. Dabei handelt es sich um eine neue Methode für Maschinen und Computer, um schneller und klüger zu lernen, indem sie die besonderen Fähigkeiten von Quantencomputern nutzen.
Reinforcement Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei der eine künstliche Intelligenz durch Versuch und Irrtum lernt, schlauer zu werden – ähnlich wie Kinder oder Tiere aus ihren Erfahrungen lernen. Beim quantenunterstützten Ansatz werden bestimmte Rechenprozesse auf Quantencomputern ausgeführt. Diese Computer können viele Möglichkeiten gleichzeitig durchspielen und beschleunigen dadurch die Lernprozesse erheblich.
Stellen Sie sich vor, ein Roboter in einer Fabrik soll lernen, wie er effizienter Bauteile zusammensetzt. Mit klassischer Technik dauert das Lernen viele Tage, weil jede Möglichkeit einzeln getestet werden muss. Mit quantenunterstütztem Reinforcement Learning kann der Roboter viele Kombinationen gleichzeitig ausprobieren und lernt in Stunden, was sonst Tage dauern würde. Das führt zu schnelleren Verbesserungen, höherer Produktivität und geringeren Kosten.
Gerade für Unternehmen, die auf Automatisierung setzen, bietet Quantenunterstütztes Reinforcement Learning großes Potenzial, Prozesse weiter zu optimieren.
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