QuaRDS
Quantum Reservoir and Data Selection
Thema Quantencomputing und -simulation
Fördermaßnahme Anwendungsorientierte Quanteninformatik
Projektlaufzeit 01.11.2025 - 31.10.2028
Projektvolumen 951521
Förderquote zu 72,74 % durch das BMFTR gefördert
Beschreibung
Motivation
Die Analyse biomedizinischer Daten ist zentral für Fortschritte in der Arzneimittelentwicklung und der personalisierten Medizin. Gerade bei seltenen Erkrankungen oder kleinen Patientengruppen sind verfügbare Datensätze jedoch oft begrenzt und komplex. Klassische Methoden des maschinellen Lernens stoßen hier an ihre Grenzen. Das Verbundprojekt QuaRDS greift diese Herausforderung auf und nutzt Quantum Reservoir Computing (QRC), eine innovative Methode zur Nutzung von Quantum-Computing-Hardware, deren technische Eigenschaften zu dieser Problemstellung passen. Durch fortgeschrittene Analysemethoden, die auch den erreichten Quantenvorteil genau herausstellen, kann das Potenzial von QRC in einem medizinisch hochrelevanten Anwendungsfeld untersucht werden.
Ziele und Vorgehen
QuaRDS hat zum Ziel, die Eignung von QRC für die Analyse komplexer biomedizinischer Daten zu bewerten und in der Praxis zu erproben. Dabei stehen kleine, schwer interpretierbare Datensätze im Mittelpunkt – etwa zur Vorhersage molekularer Eigenschaften oder für personalisierte Therapieansätze. Durch die Kombination von Quantenalgorithmen, Visualisierungsverfahren und biomedizinischem Fachwissen soll ein leistungsfähiges Analyseframework entstehen. Die Ludwig-Maximilians-Universität München bringt Expertise in der Quanteninformatik ein, Merck KGaA stellt praxisnahe Anwendungsfälle und Daten bereit. Gemeinsam werden hybride quantenklassische Verfahren entwickelt, evaluiert und in bestehende Workflows integriert.
Innovation und Perspektiven
QuaRDS erschließt neue Möglichkeiten für die Datenanalyse in der Medizin, insbesondere dort, wo klassische Verfahren versagen. Der Einsatz von QRC kann langfristig zu schnelleren, genaueren Diagnosen und einer effizienteren Entwicklung neuer Wirkstoffe führen. Die Ergebnisse sind über die Medizin hinaus übertragbar – etwa auf Materialwissenschaften oder Finanzanalyse. Auch die erprobten Analysemethoden sind auf mehrere Techniken des Quantum Machine Learning (QML) übertragbar und können auch dort die weitere Forschung befeuern. Durch die enge Zusammenarbeit von Forschung und Industrie stärkt QuaRDS die Anwendungsreife von Quantentechnologien und damit die technologische Souveränität Deutschlands.
Koordinierender Projektpartner
Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien
E-Mail: linhoff@ifi.lmu.de
Projektpartner
Weitere Infos
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