<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>AI on QSysArch - Quantum Computer System Architecture</title><link>https://qsysarch.com/de/categories/ai/</link><description>Recent content in AI on QSysArch - Quantum Computer System Architecture</description><generator>Hugo</generator><language>de</language><lastBuildDate>Fri, 12 Sep 2025 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://qsysarch.com/de/categories/ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>KI zur Verbesserung von Quantensystemen</title><link>https://qsysarch.com/de/posts/using-ai-to-improve-quantum-systems/</link><pubDate>Fri, 12 Sep 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://qsysarch.com/de/posts/using-ai-to-improve-quantum-systems/</guid><description>&lt;img src='https://qsysarch.com/images/qcs-NN-tight-coupling.webp' style="width:420px;max-width:100%;float:right;padding-left:20px;"&gt;&#10;&lt;p&gt;Der Einsatz von KI, genauer gesagt von neuronalen Netzen (NN), ist nicht nur naheliegend, sondern im Jahr 2025 nahezu unverzichtbar für jedes System. Daher überrascht es nicht, dass zahlreiche Forschungsarbeiten zu diesem Thema veröffentlicht wurden. Die jüngsten Forschungsergebnisse haben die Grenzen des Machbaren jedoch auf eine neue Ebene gehoben, indem sie die hochleistungsfähige Integration neuronaler Netze in Quantenkontrollsysteme ermöglichen.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Dieser Artikel basiert auf der Arbeit des Singapore Centre for Quantum Technologies &lt;a href="https://www.cqt.sg/" class="external-link" target="_blank" rel="noopener"&gt;CQT/NUS&lt;/a&gt; und insbesondere auf den Forschungen von Arthur Strauss, mit dem ich die große Ehre hatte, während der letzten &lt;a href="https://www.sqa-conference.org/" class="external-link" target="_blank" rel="noopener"&gt;SQA&lt;/a&gt;-Veranstaltung Ideen auszutauschen.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>