Team des Imperial College London gewinnt Deloittes Quantum Climate Challenge 2024: Quantum Machine Learning (QML) zur Verbesserung von Flutprognosen
- Internationale Challenge zur Erforschung der Potenziale von Quantencomputern
- Gewinnerteam sind PhD-Studenten des Imperial College London
- Daten der Wupper in Deutschland als Modell genutzt
München | Düsseldorf, 24. Mai 2024 – Deloittes Quantum Climate Challenge 2024 zielte darauf ab, das Potenzial von Quantencomputern zur Verbesserung von Flutprognosen und damit zur Erhöhung der Klimaresilienz auszuloten. Als Modellfluss diente dazu die Wupper in Nordrhein-Westfalen, deren Wasserstandsdaten aus den vergangenen 30 Jahren mithilfe von Quantum Machine Learning (QML) ausgewertet werden sollten. Die Teams hatten während der Challenge Zugang zu verschiedenen funktionsfähigen Quantencomputern von IBM, D-Wave und AWS sowie einem GPU-Cluster von NVIDIA zur Simulation von Quantum Hardware.
Team „ImperialQTSoc“ vom Imperial Collage in London hat die Jury mit seinen innovativen Ansätzen, basierend auf Quantum Convolutional Neural Networks (QCNNs) und Quantum Support Vector Machines (QSVMs), überzeugt. Den endgültigen Ausschlag hat ein erfolgreicher Pitch beim großen Finale der Challenge in Düsseldorf gegeben. Besonders beeindruckt war die Jury von der Interdisziplinarität des Teams, das aus zwei Quantum Computing PhDs und zwei Water Management und Environmental Engineering PhDs besteht. Dadurch wurden nicht nur technisch innovative Quantum-Machine-Learning-Modelle aufgesetzt, sondern die Daten und Ergebnisse in einen größeren Kontext des Flutmanagements eingeordnet.
Interdisziplinarität und Auswahl der richtigen Daten führt zum Erfolg
QCNNs und QSVMs sind Varianten von klassischen CNNs bzw. SVMs, die durch den Einsatz von Quantum-Layern in den Modellen spezielle Eigenschaften erlangen. Aktuell erforschen viele Wissenschaftler und Entwickler weltweit, für welche Arten von Problemstellungen diese Quantum-Varianten heute schon Vorteile gegenüber ihren klassischen Pendants bieten oder zukünftig bieten können, wenn die Quantum-Hardware leistungsfähiger geworden ist.
Team ImperialQTSoc hat bei seinem QCNN-Modell einen Quantum-Layer zur Feature-Extraction eingesetzt und im QSVM-Modell Quantum Kernel Learning (QKL) anstatt eines klassischen Kernels verwendet. Im direkten Vergleich mit den klassischen Modellen konnte das QCNN-Modell Hochwasserereignisse präziser vorhersagen. Allerdings konnte dazu nur ein Teil der zur Verfügung gestellten Daten verwendet werden, da die Modelle sonst zu lange zur Berechnung benötigt hätten. Die Auswahl, welche Daten verwendet wurden, wurde mithilfe der Fachexpertise der Water Management PhDs getroffen.
Das heißt, das Team hat eine fundierte Datenselektion und anschließend ein Data Preprossessing durchgeführt. Abschließend hat es abgeschätzt, welche Weiterentwicklungen der Quantum-Hardware notwendig sind, um in Zukunft auch größere und noch komplexere Datenmengen auf Quantencomputern verrechnen zu können.
„Ich gratuliere Team ImperialQTSoc zum verdienten Gewinn der Quantum Climate Challenge. Angesichts des zunehmenden Klimawandels und der damit einhergehenden Zunahme extremer Wetterereignisse wird die präzise Vorhersage von Katastrophen immer dringlicher. Team ImperialQTSoc ist diese Anforderung innovativ angegangen “, sagt Dr. Barbara Wellmann, Director und Leiterin des Innovationsinstituts Quantum.Link bei Deloitte in Deutschland.
„Team ImperialQTSoc“ hat sich durch den Gewinn der Challenge den 1. Platz und ein Preisgeld von 5.000 € gesichert. Auf Platz 2 kam „HHRI Team QC“ und auf Platz 3 „Tokenizers“.
Kontakt Dennis Pyzik Media Manager dpyzik@deloitte.de +49 152 388 634 90
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Original Quelle Presseportal.de
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