Quanten-maschinelles Lernen für Roboter
Anspruchsvolle Szenarien
Insbesondere für anspruchsvolle Szenarien im Bereich der Weltraumrobotik müssen zukünftige langzeitautonome Roboter in der Lage sein, komplexe Verhalten in Interaktion mit anderen robotischen Systemen zu lernen und gegebenenfalls anzupassen. Das Projekt QuMAL-KI (Quantenbeschleunigtes Multi-Agenten Lernen für langzeitautonome Roboter) zielt darauf, Verfahren des bestärkenden maschinellen Lernens sowohl für mehrere robotische Systeme als auch für mehrere Quantencomputer, die in einem verteilten Setting ein bestimmtes Verhalten optimieren oder lernen sollen, zu beschleunigen. Dazu wollen die Forschenden zunächst existierende Quantenalgorithmen evaluieren, um anschließend neue Verfahren zu entwickeln, die sie mit mindestens zwei Robotern erproben wollen.
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