Medieninformation der Universität Innsbruck vom 25.03.2022

Optimierungsaufgaben in Logistik oder Finanzwesen gelten als erste mögliche Anwendungen von Quantenrechnern. Innsbrucker Physiker haben nun ein Verfahren entwickelt, mit dem Optimierungsprobleme auf heute bereits existierender Quanten-Hardware untersucht werden können. Sie haben dazu ein spezielles Quantengatter entwickelt.

Weltweit wird die Entwicklung von Quantencomputern vorangetrieben, und es gibt unterschiedliche Konzepte, wie das Rechnen mit den Möglichkeiten der Quantenwelt umgesetzt werden kann. Viele davon sind experimentell schon in Bereiche vorgestoßen, die auf klassischen Computern nicht mehr nachgeahmt werden können. Doch noch sind die Technologien nicht so weit, dass größere Rechenprobleme damit gelöst werden können. Die Wissenschaft sucht deshalb aktuell nach Anwendungen, die auf bereits existierenden Plattformen umgesetzt werden können. „Wir suchen nach Aufgaben, die wir auf der vorhandenen Hardware rechnen können”, sagt Rick van Bijnen vom Institut für Quantenoptik und Quanteninformation der Österreichischen Akademie der Wissenschaften in Innsbruck. Ein Team um Rick van Bijnen und Wolfgang Lechner schlägt nun ein Verfahren vor, mit dem Optimierungsaufgaben mit Hilfe von neutralen Atomen gelöst werden können.

Software-Lösung

Um in naher Zukunft wissenschaftlich und industriell relevante Anwendung für existierende Quanten-Hardware zu entwickeln, suchen Wissenschaftler nach speziellen Algorithmen, die strukturell mit den Stärken einer Quantenplattform übereinstimmen. „Durch dieses Co-Design von Algorithmen und experimentellen Plattformen funktionieren diese Systeme auch ohne die heute noch schwierige Fehlerkorrektur“, erläutert Wolfgang Lechner vom Institut für Theoretische Physik der Universität Innsbruck. Die Physiker setzen ihren Optimierungsalgorithmus auf neutralen Atomen um, die in optischen Pinzetten gefangen und angeordnet sind. Über die Wechselwirkung hoch angeregter Rydberg-Zustände können diese programmiert werden. Um die Grenzen bisheriger Ansätze zu vermeiden, implementieren die Physiker den Algorithmus nicht direkt, sondern verwenden die sogenannte Parity-Architektur, einen skalierbaren und problemunabhängigen Hardware-Entwurf für kombinatorische Optimierungsprobleme, den Wolfgang Lechner gemeinsam mit Philipp Hauke und Peter Zoller in Innsbruck entwickelt hat. Auf diese Weise sind für den Optimierungsalgorithmus nur problemabhängige Rechenoperationen auf einzelnen Quantenbits sowie problemunabhängige Operationen auf mehreren Quantenbits notwendig. Für diese Vier-Qubit-Operationen eine direkte und einfache Umsetzung zu finden, war die größte Herausforderung für die Innsbrucker Forscher. Sie haben dafür ein spezielles Quantengatter entwickelt. „Wir haben den Algorithmus direkt in der Sprache des Experiments umgesetzt”, erklärt Erstautor Clemens Dlaska. „So kann der Algorithmus auf aktueller Quanten-Hardware realisiert werden, indem einfach die Dauer von Laserpulsen in einer Rückkopplungsschleife optimiert wird“.

Beliebig erweiterbar

Mit dem vorgeschlagenen Konzept kann die Leistungsfähigkeit bestehender Quantenhardware bei der Lösung relevanter Optimierungsprobleme für Problemgrößen untersucht werden, die derzeit auf klassischen Supercomputern nicht simuliert werden können. Dass sowohl die Hardware-Plattform als auch die Software-Lösung ohne Modifikationen weitgehend beliebig erweitert werden kann, ist ein wichtiger Vorteil des neuen Verfahrens.

Das Innsbrucker Team hat sein neues Konzept nun in der Fachzeitschrift Physical Review Letters vorgestellt. Finanziert wurde die Forschung vom österreichischen Wissenschaftsfonds FWF, der Europäischen Union im Rahmen des PASQuanS-Projekts und der Hauser-Raspe-Stiftung.

Originalpublikation:
Quantum optimization via four-body Rydberg gates. Clemens Dlaska, Kilian Ender, Glen Bigan Mbeng, Andreas Kruckenhauser, Wolfgang Lechner, Rick van Bijnen. Phys. Rev. Lett. 128, 120503 – Published 24 March 2022

Externer Link: www.uibk.ac.at

Presseaussendung der TU Wien vom 14.03.2022

TU Wien und VR Motion Learning entwickeln gemeinsam einen virtuellen Tennistrainer. Dieser soll zukünftig nicht nur Bewegungsabläufe analysieren, sondern den Spielenden auch Feedback geben können.

Bislang fanden Trainingseinheiten im Tennis vorwiegend auf dem Tennisplatz statt. Mit der Entwicklung eines virtuellen Tennistrainers soll es künftig möglich sein, Zuhause zu trainieren. Bereits seit März 2020 arbeiten die Partner, TU Wien und VR Motion Learning, an der Entwicklung ihres virtuellen Tennistrainers. Während bislang vor allem die Erkennung und Bewertung von Bewegungsabläufen analysiert und automatisiert wurde, konzentriert sich das Team nun auf die didaktische Komponente, um den Nutzer_innen hilfreiche Rückmeldung zu geben. Gefördert wird dieses Vorhaben durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft FFG, welche die Projektverlängerung Ende Jänner bekannt gab.

Training der KI

Mit dem entwickelten „Tennis-Simulator“ (Tennis Esports) können Nutzer_innen virtuelles Tennis erleben und physikalisch richtige Schläge durchführen. Der darauf aufbauende Tennistrainer richtet sich an Personen, die neu in den Sport einsteigen oder ihre Technik verbessern möchten. Denn richtig ausgeführt bringt Tennis nicht nur mehr Spaß, es lassen sich auch Verletzungen verhindern. Damit die angehenden Tennisspieler_innen von einem virtuellen Trainer lernen können, muss dieser zunächst mit entsprechenden Fähigkeiten ausgestattet werden. Um zu analysieren, wie verschiedene Schläge wie Vorhand-Topspin, Rückhand-Slice oder Aufschlag korrekt ausgeführt werden, lud das Team zunächst erfahrene Tennisspieler_innen ein, um ihre Bewegungsabläufe – ebenso wie die Führung des Schlägers – mit Kameras aufzuzeichnen. Die so entstandene Datenbank an verschiedensten Schlägen konnte anschließend genauestens mit einer eigens entwickelten Künstlichen Intelligenz analysiert und verglichen werden.

„Am Ende der ersten Projektphase konnte der virtuelle Tennistrainer, basierend auf den als korrekt aufgezeichneten Schlägen, neue Bewegungsabläufe der Spieler_innen vollautomatisiert erfassen und bewerten“, sagt Hannes Kaufmann, Leiter der Gruppe Virtual und Augmented Reality und Professor für Virtual- und Augmented Reality an der TU Wien. „Die Herausforderung, vor der wir jetzt stehen, ist die Implementierung einer Feedbackfunktion. Schließlich soll der Simulator auch zu einer verbesserten Spielleistung beitragen“. Die Feedbackfunktion gilt es nicht nur technisch umzusetzen, es sind auch Überlegungen notwendig, wie Lern- und Trainingseffekte am größten ausfallen. „Ein Vorteil, den uns die virtuelle Umgebung dabei bietet, ist, dass dieselbe Situation mehrfach durchlebt werden kann. Das Feedback zu einem Schlag kann folglich direkt umgesetzt werden“, erklärt Peter Kán vom Forschungsbereich Computer Graphics der TU Wien. Wird virtuell trainiert, stehen die Spielenden auf einem (virtuellen) Tennisplatz, auf dem sie sich frei bewegen können.

Auf dem Tennisplatz oder Zuhause?

Das Programm kann als Erweiterung zum klassischen Training auf dem Tennisplatz gesehen werden. Die Idee ist, menschlichen Trainer_innen ein Werkzeug an die Hand zu geben, um den Spielenden das Trainieren abseits vom Platz, alleine oder auch zu zweit, an verschiedenen Orten zu ermöglichen. „Damit zukünftig aber auch Zuhause trainiert werden kann, entwickeln wir in der kommenden Projektphase eine Version, die die Schlaganalyse ausschließlich anhand von vorhandenen VR Sensordaten vornimmt. Ein zusätzliches Kamerasysteme zur Bewegungserkennung ist dann nicht notwendig“, berichtet Peter Kán. Die Spielenden würden dann nur noch ein VR-Headset sowie einen Tennisschläger benötigen – die zuvor benötigte Tiefenkamera würde überflüssig. Trainiert werden kann bereits auf einer Fläche von 2×2 Metern, die sich auf bis zu 10×10 Meter erweitern lässt.

Mit Entwicklung einer Version für Zuhause reagiert das Team auf Hemmnisse wie das Fehlen eines_einer Trainingspartner_in oder mangelnder zeitlicher Flexibilität. Wichtig ist dem Entwicklungsteam dabei, eine Anwendung für Personen zu schaffen, die sich für den Sport Tennis interessieren, nicht primär für E-Sports. Der virtuelle Tennistrainer soll bereits Ende des Jahres für die Oculus Quest verfügbar sein. (Sarah Link)

Externer Link: www.tuwien.at