Quanteninformation und Quantencomputer
Quantum information and computation
Wissenschaftsdisziplinen
Informatik (25%); Physik, Astronomie (75%)
Keywords
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Quantum information,
Quantum computing,
Quantum machine learning,
Quantum optics
Unsere Welt wird zunehmend von künstlicher Intelligenz (KI) geprägt, die nicht nur unseren Alltag, sondern auch unser wissenschaftliches Arbeiten verändert. Das vorliegende Forschungsprojekt widmet sich der Entwicklung von erklärbarer und vertrauenswürdiger KI in der Grundlagenforschung. Dabei werden auch aktuelle Entwicklungen berücksichtigt, die KI mit Quantentechnologien verknüpfen. Unser Ziel ist es, neue Möglichkeiten dieser Technologien in der Wissenschaft zu erforschen, gleichzeitig aber auch Herausforderungen hinsichtlich ihrer Transparenz und Vertrauenswürdigkeit anzugehen. Das Projekt untersucht zwei Hauptfragen: 1. Können wir für die Grundlagenforschung eine KI entwickeln, die uns nicht nur Antworten, sondern auch Erklärungen liefern kann? 2. Welchen Einfluss haben Quantentechnologien auf die Entwicklung von (erklärbarer) KI? Für die Beantwortung der ersten Frage betrachten wir KI aus einer philosophischen Perspektive und vergleichen sie mit künstlichen Agenten, das heißt, künstlichen handlungsfähigen Systemen. Auf diese Weise können wir ihre Handlungen mit denen biologischer Systeme vergleichen und dadurch klassifizieren und beurteilen. Gerade beim Einsatz von KI in der Wissenschaft soll uns diese Sichtweise dabei helfen, Fragen zur möglichen Autonomie, Freiheit und Urheberschaft von KI zu beantworten. Darüber hinaus soll sie es uns ermöglichen, vertrauenswürdige und transparente KI-System zu entwickeln, deren Entscheidungen nachvollziehbar sind. Diese Untersuchungen verfolgen einen multidisziplinären Ansatz, der Physik, Verhaltensbiologie, KI und Wissenschaftsphilosophie umfasst. Für die Beantwortung der zweiten Frage untersuchen wir zunächst die Verwendung von Quantencomputern und Quantentechnologien für die Entwicklung von KI-Systemen. Dabei ist jedoch die Transparenz und Erklärbarkeit quantenbasierter KI-Systeme weiterhin ein offenes Problem. Daher widmen wir uns als Teil der zweiten Fragestellung nicht nur der Erklärbarkeit von klassischer KI, sondern auch quantenbasierter KI. Dieses Projekt vergleicht die moderne KI mit künstlichen handungsfähigen Systemen. Dieser Ansatz soll es uns erlauben, die Handlungen einer KI mit denen von biologischen Agenten zu vergleichen und dadurch besser verstehen und erklären zu können.
- Universität Innsbruck - 100%
Research Output
- 7 Zitationen
- 5 Publikationen
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2025
Titel Optimally Generating su(2N) Using Pauli Strings DOI 10.1103/physrevlett.134.200601 Typ Journal Article Autor Smith I Journal Physical Review Letters Seiten 200601 Link Publikation -
2025
Titel Interpretable representation learning of quantum data enabled by probabilistic variational autoencoders DOI 10.1103/cwb8-y25k Typ Journal Article Autor De Schoulepnikoff P Journal Physical Review A Seiten 062423 -
2025
Titel Minimally universal parity quantum computing DOI 10.1103/9q8k-5378 Typ Journal Article Autor Smith I Journal Physical Review A Seiten 032606 Link Publikation -
2025
Titel Learning to reset in target search problems DOI 10.1088/1367-2630/ae02bc Typ Journal Article Autor Muñoz-Gil G Journal New Journal of Physics Seiten 093701 Link Publikation -
2025
Titel Free Energy Projective Simulation (FEPS): Active inference with interpretability DOI 10.1371/journal.pone.0331047 Typ Journal Article Autor Pazem J Journal PLOS One Link Publikation