Die Quantencomputer der Zukunft sollen nicht nur superschnell rechnen, sondern auch zuverlässig. Noch ist das eine grosse Herausforderung. Nun haben Informatiker unter dem Lead der ETH Zürich erste Schritte in Richtung zuverlässiges Quanten-Maschinenlernen gemacht.
Das ETH-Spin-off "Restor" will die Erfolgsrate bei Ökosystemwiederherstellungen und Schutzprojekten steigern, indem es Menschen mit besseren Datengrundlagen und Informationen vernetzt. Dafür kombiniert es Wissen aus der Praxis mit Daten von Ökosystemforschenden und Satellitenaufnahmen.
Die beiden ETH-Forscher Robert N. Grass und Wendelin Stark sind vom Europäischen Patentamt (EPA für den Europäischen Erfinderpreis 2021 als Finalisten in der Kategorie "Forschung" nominiert worden. Damit werde ihre Erfindung eines neuartigen Datenspeicherverfahrens gewürdigt, das in DNA-Codes verwandelte Informationen in winzigen Glaskugeln künstlich versteinert und so Daten für Tausende von Jahren auf kleinstem Raum sichert und erhält, heisst es.
Die ETH Zürich und das Paul Scherrer Institut (PSI) gründen ein gemeinsames Zentrum für die Entwicklung von Quantencomputern. Die ETH stellt dafür 32 Millionen Franken zur Verfügung. Am "Quantum Computing Hub" sollen rund 30 Wissenschafter arbeiten. An der ETH verfügen Forschende derzeit über Quantenrechner, die mit bis zu 17 Quantenbits, sogenannten Qubits, arbeiten. Sollen Quantencomputer dereinst ihr volles Potenzial ausspielen können, braucht es dazu jedoch Rechner mit tausenden, wenn nicht gar Hunderttausenden Qubits, wie die Hochschule mitteilte.
Methoden des maschinellen Lernens helfen bei der Entwicklung von Antikörper-Medikamenten, diese zu optimieren. Das führt zu Wirkstoffen mit verbesserten Eigenschaften, auch bezüglich Verträglichkeit im Körper.
Gemeinsam kommt man besser durch Krisen. Dies zeigt beispielhaft eine von ETH-Professor Dirk Helbing geleitete Untersuchung: Teilt man im Fall einer Katastrophe quasi die eigene Handyakkuladung mit anderen Menschen, könnte dies die Kommunikation länger aufrechterhalten und Leben retten.
Bei Geröll- und Schlammlawinen bleibt meistens wenig Zeit zu warnen. Mit seismischem Monitoring und maschinellem Lernen entwickelten Forschende der ETH Zürich und der WSL ein Alarmsystem, das bei Murgängen am Illgraben frühzeitig warnen kann.
Der von Forschenden der ETH Zürich entwickelte Roboterhund Barry lernt, sein Verhalten dem Untergrund anzupassen. Dabei spielt es keine Rolle, ob Schnee, Geröll, Wasser oder Gestrüpp vorherrscht - trittsicher wie ein Hund findet der Roboter seinen Weg auch durch schwierigstes Gelände.
Als Forscher und Dozent, Mitglied der Schulleitung und erster Delegierter für die weltweite Präsenz hat Gerhard Schmitt die Entwicklung der ETH Zürich massgeblich mitgeprägt. Nun ist der Professor für Informationsarchitektur emeritiert.
