QUANTENRADAR – Ein Technologie-Podcast des iit

Nicht nur in Form von Lasern und Halbleitern kann die Quantenphysik für industrielle Anwendungen nutzbar gemacht werden: Auch für das Quantencomputing können physikalische Effekte wie Verschränkung und Superposition genutzt werden. Der Quantenradar Podcast widmet sich aktuellen technischen Entwicklungen und den Personen, die die Entwicklung von Quantentechnologien vorantreiben. Welche Technologien sind bereits im industriellen Einsatz – welche Anwendungsfälle gibt es? Diese und viele weitere Fragen sowie wichtige aktuellen Ereignisse rund um das Thema Quantentechnologie werden in dem Podcast diskutiert. Moderiert wird der Podcast von den Quanten-Enthusiasten des Instituts für Innovation und Technik (iit) Christoph Grzeschik und Benedict Wenzel. Der QUANTENRADAR ist ein Podcast-Angebot des Instituts für Innovation und Technik (iit).

Weitere Informationen zum Podcast auf www.quantenradar.de

QUANTENRADAR – Ein Technologie-Podcast des iit

Neueste Episoden

#11 Quanten-Technologien 2.0: Ein Ausbildungsthema?

#11 Quanten-Technologien 2.0: Ein Ausbildungsthema?

69m 15s

Getrieben durch hohe staatliche und private Investitionen in Quantentechnologien in den vergangenen Jahren, steigt der Bedarf an Forschenden und Ingenieuren in den Bereichen Sensorik und Metrologie sowie Kommunikation und Computing – eine weltweite Talentlücke scheint sich zu bilden. Die Quantentechnologien 2.0, die auf der Kontrolle und Manipulation einzelner Quantensysteme basieren, werden mittlerweile an verschiedenen Universitäten in Deutschland als Masterstudiengang angeboten. Zusammen mit unserem Gast Prof. Dr. Artur Widera, der an der Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU) als wissenschaftlicher Direktor den im Wintersemester 2024/25 startenden Fernstudiengang „Quantum Technologies“ verantwortet, diskutieren wir über Quantentechnologien der zweiten Generation als Ausbildungsthema, inkl. Lerninhalten und...

#10 Quantum Machine Learning: Können Quantenmaschinen lernen?

#10 Quantum Machine Learning: Können Quantenmaschinen lernen?

59m 54s

Die Begriffe Maschinelles Lernen und KI sind dieser Tage in aller Munde. Der technologische Fortschritt, Computer mit Blick auf das Lösen bestimmter Aufgaben zu trainieren, ist atemberaubend. Zum aktuellen Stand beim Trainieren von Quantencomputern sprechen wir in der neuen Podcastfolge mit dem theoretischen Physiker Daniel Scherer vom Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS. Wir diskutieren unter anderem, wie verschiedene Lernverfahren oder Algorithmen auf derzeit verfügbarer Quantenhardware implementiert werden und welche Herausforderungen und Perspektiven damit verbunden sind.

#09 Qubits hinter Gittern: Gefangene Atome als Technologieansatz für Quantencomputer

#09 Qubits hinter Gittern: Gefangene Atome als Technologieansatz für Quantencomputer

40m 30s

Lange Vision, heute Realität: Schon der Physik-Nobelpreisträger aus dem Jahr 1965 Richard Feynman plante einen Quantensimulator zur Untersuchung komplexer Quantenmaterie. Dies ist mit Hilfe von ultrakalten Atomen in optischen Gittern möglich: Mit Laserstrahlen können künstliche Lichtkristalle erzeugt werden, die Atome in einem Gitter aus mikroskopischen Lichtfallen fangen. So entstehen künstliche Modellsysteme für echte Festkörper, die man auf völlig neue Weise kontrollieren und untersuchen kann. Diese Kontrolle einzelner Atome kann auch Grundlage für den Bau eines Quantencomputers sein. Welche Herausforderungen es dabei gibt und wie eine Hardwareplattform auf Basis neutraler Atome im Vergleich beispielsweise zu Supraleiter-basierten Quantencomputern performt, ist Fokus dieser...

#08 Quantum Annealing: Wenn Quanten zum Glühen gebracht werden

#08 Quantum Annealing: Wenn Quanten zum Glühen gebracht werden

59m 43s

Annealing – zu Deutsch „Glühen“ – ist ein Vorgang in der Werkstoffkunde, bei dem durch Anwärmen, Durchwärmen und anschließendem Abkühlen von meist metallischen Werkstücken diese in einen gewünschten Zustand überführt werden können. Beim Quantum Annealing wird ein ähnliches Prinzip verwendet: Quantenzustände werden derart manipuliert, dass mit ihnen bestimmte Algorithmen ausgeführt werden können. Diese ermöglichen es, mathematische Probleme – beispielsweise aus der Optimierung – zu lösen. Wie weit ist dieser technologische Ansatz? Wie unterscheidet er sich vom üblichen gatterbasierten Quantencomputing? Welche Anwendungsfälle sind geeignet und welche Herausforderungen bestehen derzeit? Diese und viele weitere Fragen besprechen wir in unserer neuen Folge mit...