Quantum Computing birgt ein vielversprechendes Rechenpotenzial, das in Kombination mit gezielt eingesetzten Machine-Learning-Methoden neue Möglichkeiten für eine Vielzahl Anwendungen eröffnet. Anhand ausgewählter Use Cases aus unseren Kundenprojekten wird demonstriert, wie Quantum Computing bereits heute in den Bereichen Security – durch kryptografische Verfahren – sowie Machine Learning erprobt werden kann. Darüber hinaus wird aufgezeigt, welche Lösungsansätze sich für Unternehmen abzeichnen. Dabei werden sowohl die technologischen Umsetzungsmöglichkeiten als auch die Voraussetzungen für einen erfolgreichen Einstieg beleuchtet.
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Agenda
| Zeit | Inhalt |
|---|---|
| 08:30 | Registrierung & Networking |
| 08:55 | Begrüßung Leena Tharwat (d-fine) |
| 09:00 | Security Analysis of Quantum Machine Learning Cedric Brügmann (d-fine) Kilian Tscharke (Fraunhofer AISEC) |
| 09:45 | Breakfast & Networking |
| 10:30 | Anomalieerkennung im Schienenverkehr mit QML Dr. Florian Geißler (Fraunhofer IKS) Finn Hoehne (d-fine) |
| 11:00 | Closing |
Speaker
Cedric Brügmann, Experte für Quantum Machine Learning und Kryptografie
d-fine
Kilian Tscharke, Experte für Quantum Machine Learning zur Anomalieerkennung
Fraunhofer AISEC
Dr. Florian Geißler, Experte in Quantum Enhanced AI
Fraunhofer IKS
Finn Hoehne, Experte in Quantum Machine Learning
d-fine
