Quantengestützte Weltraumerkundung per Roboter

Quantencomputer bergen Potenzial für zahlreiche Anwendungsfelder – auch für die Robotik. Im nun abgeschlossenen Projekt Qinros ist es Forschenden des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und der Universität Bremen gelungen, bestärkende Lernverfahren mit Quantenalgorithmen erstmalig für die Roboternavigation im Kontext der Weltraumexploration einzusetzen. Im Mittelpunkt des im September 2020 gestarteten Projekts stand die Frage, ob und in welchem Ausmaß sich Rechenprozesse für robotische Navigationsaufgaben bereits heute auf Quantencomputer auslagern lassen. Die Verteilung von Rechenprozessen ist deshalb von besonderer Relevanz, weil die Rechenkapazität aktueller Quantencomputer noch nicht für eine vollständig quantenbasierte Verarbeitung ausreicht. Zudem wollten die Bremer Forschenden herausfinden, inwiefern die quantengestützte Ausführung maschineller Lernverfahren Vorteile gegenüber klassischen Verfahren birgt. 

Bild: DFKI, Florian Cordes

Das untersuchten die Wissenschaftler am Beispiel eines mobilen Turtlebot-Systems, dessen Aufgabe es ist, mithilfe von Reinforcement Learning eine unbekannte Umgebung eigenständig zu erkunden. Dabei erfasst der Roboter sowohl Sensorwerte der Umgebung als auch Informationen zu seinem internen Status, die als Datenbasis für das bestärkende Lernen dienen, das erwünschtes Roboterverhalten, wie das erfolgreiche Umfahren eines Hindernisses, belohnt. So lernt das System, sich nach und nach in der ihm fremden Umgebung zurechtzufinden.