D-Wave startet Quanten-KI-Toolkit für ML-Integration

PALO ALTO, Kalifornien – 4. August 2025 – D-Wave Quantum Inc. (NYSE: QBTS) hat die Veröffentlichung eines neuen Open-Source-Quanten-KI-Entwickler-Toolkits und einer entsprechenden Demo bekannt gegeben, die darauf abzielen, Innovationen in der Quanten-Künstlichen Intelligenz und im Maschinellen Lernen zu fördern.

Das Toolkit, das ab sofort zum Download verfügbar ist, wurde entwickelt, um Entwicklern die Integration der Annealing-Quantencomputer von D-Wave in Machine-Learning-Architekturen zu ermöglichen. Die begleitende Demo veranschaulicht, wie Entwickler dieses Toolkit nutzen können, um mit D-Wave Quantenprozessoren für Aufgaben wie die Generierung einfacher Bilder zu experimentieren und so das frühe Potenzial der Quanten-KI-Fähigkeiten aufzuzeigen.

Das Ziel von D-Wave mit diesen neuen Tools ist es, die Anwendung von Annealing-Quantencomputern in einem wachsenden Spektrum von KI-Anwendungen zu beschleunigen. Das Quanten-KI-Toolkit, das Teil der Ocean-Software-Suite von D-Wave ist, bietet eine direkte Integration zwischen D-Waves Quantencomputern und PyTorch, einem weit verbreiteten, produktionsreifen Machine-Learning-Framework zum Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen. Insbesondere enthält das Toolkit ein PyTorch-Neuronales-Netzwerk-Modul, das die Verwendung eines Quantencomputers zum Erstellen und Trainieren eines Typs von Neuronalen Netzwerken, bekannt als Restricted Boltzmann Machine (RBM), ermöglicht.

Restricted Boltzmann Machines werden für generative KI-Aufgaben eingesetzt, einschließlich Bilderkennung und Arzneimittelentdeckung, indem sie Muster und Verbindungen aus komplexen Datensätzen lernen. Das Training von RBMs mit großen Datensätzen kann rechenintensiv und zeitaufwendig sein, was es zu einer potenziell geeigneten Aufgabe für das Quantencomputing macht. Durch die Integration mit PyTorch versucht D-Waves neues Toolkit, den Prozess für Entwickler zu vereinfachen, die mit Quantencomputing experimentieren, um diese rechnerischen Herausforderungen beim Training von KI-Modellen zu bewältigen.

Dr. Trevor Lanting, Chief Development Officer bei D-Wave, kommentierte die Veröffentlichung: „Mit diesem neuen Toolkit und der Demo ermöglicht D-Wave Entwicklern, Architekturen zu bauen, die unsere Annealing-Quantenprozessoren in eine wachsende Anzahl von ML-Modellen integrieren. Kunden fragen uns zunehmend nach Möglichkeiten, die Erforschung von Quanten und KI zu erleichtern, da sie das kollaborative Potenzial dieser beiden komplementären Technologien erkennen.“

D-Wave treibt seine Produkt-Roadmap für Quanten-KI weiter voran, liefert neue Lösungen und erweitert die Entwicklungsbemühungen durch Kooperationen. Das Unternehmen ist derzeit an explorativen Quanten-KI-Projekten mit mehreren Organisationen beteiligt:

• Japan Tobacco Inc. (JT): D-Wave schloss ein gemeinsames Proof-of-Concept-Projekt mit der Pharmasparte von JT ab, das D-Waves Quantencomputing-Technologie und KI auf den Arzneimittelentdeckungsprozess anwandte. Dieser Quanten-Proof-of-Concept zeigte eine überlegene Leistung im Vergleich zu klassischen Methoden für das Training von KI-Modellen in der Arzneimittelentdeckung.

• Jülich Supercomputing Centre am Forschungszentrum Jülich: Forscher nutzten D-Waves Quantentechnologie, um ein Machine-Learning-Tool zu entwickeln, das die Protein-DNA-Bindung mit größerer Genauigkeit vorhersagt als traditionelle klassische Computermethoden. Das Team erzielte verbesserte Ergebnisse über verschiedene Metriken hinweg, indem es Quantencomputing mit Support Vector Machines integrierte, wodurch die Klassifizierungsleistung erheblich verbessert wurde.

• TRIUMF: Kanadas Teilchenbeschleunigerzentrum veröffentlichte zusammen mit seinen Partnerinstitutionen kürzlich Forschungsergebnisse in npj Quantum Information. Das Papier hebt signifikante Beschleunigungen hervor, die mit D-Waves Quantencomputern gegenüber klassischen Ansätzen zur Simulation von Hochenergie-Teilchen-Kalorimeter-Interaktionen erzielt wurden. Diese Arbeit birgt das Potenzial, große Effizienzen in Szenarien zu schaffen, in denen KI-Modelle zur Generierung synthetischer Daten verwendet werden.

Organisationen, die an der Integration von Quantencomputing in ihre KI-Workloads interessiert sind, können sich für das Leap Quantum LaunchPad-Programm bewerben.

Kevin Chern, Senior Benchmarking Researcher bei D-Wave, wird das Toolkit und die Demo während seiner Präsentation mit dem Titel „Eine Einführung in Quanten-Annealer in Optimierung und Maschinellem Lernen“ auf dem AI Research Summit bei Ai4 2025 vorstellen. Die Präsentation findet am 13. August 2025 von 11:05 Uhr bis 11:25 Uhr PT statt.