QUICS auf der CVPR 2026

Mitglieder des QUICS-Teams waren auf der CVPR 2026 (3.–7. Juni 2026) in Denver, einer der weltweit führenden Konferenzen für Computer Vision und Mustererkennung. Neben dem Kernprogramm zur Bildverarbeitung bot die Veranstaltung in diesem Jahr auch einen Einblick in das Zusammenspiel von Quantencomputing und maschinellem Lernen.

Invited Talk: Quantum-Centric Supercomputing

Ein Highlight war der Invited Talk „Transform computing with quantum-centric supercomputing“ von Jerry Chow (IBM Fellow, CTO of Quantum-Centric Supercomputing). Der Vortrag zeigte, wie die enge Verknüpfung von Quantenprozessoren, klassischem Hochleistungsrechnen und KI erweitern kann, was rechnerisch möglich ist.

Chow ordnete die praktischen Möglichkeiten einigen zentralen Bereichen zu, in denen Quantencomputing hilft: Hamiltonsimulation, Optimierung, maschinelles Lernen und Differentialgleichungen, wobei wir die ersten beiden in früheren Blogbeiträgen praktisch erprobt haben.

Für die Vision- und ML-Community war der relevanteste Aspekt die Übersicht der QML-Pfade (Quantum Machine Learning): quantenverstärkte Repräsentationen, quantengestützte KI für die Wissenschaft und KI-entdeckte Quanten-Workflows. Einige dieser Bereiche, und ein realistischer Blick darauf, was Quantencomputing kann und was nicht, behandeln wir ausführlicher. Jeder Pfad zielt auf konkrete Anwendungen ab, von Klassifikation und Zeitreihen bis hin zu Chemie, Materialwissenschaft und Vielteilchenphysik.

Diese Richtungen decken sich eng mit dem Ziel von QUICS: Quantentechnologien praktisch nutzbar und zugänglich zu machen, insbesondere für kleine und mittelgroße Unternehmen.

Links:

• Invited Talk: Transform computing with quantum-centric supercomputing
• QUICS
• CVPR 2026