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Technik des Maschinellen Lernens
ange eine Spielwiese akademischer Forschung, so rückt
Lnun der Einsatz von Quantencomputing in den vielfäl- Eine häufige angewandte Technik des Maschinellen Lernens
tigsten Anwendungsfeldern immer näher. Der Grund ist die in diesem Bereich ist der Einsatz von so genannten Convolu-
stetige Zunahme an leistungsfähigeren Quantencomputern, tional Neural Networks (CNNs), also speziellen künstlichen
gerade in Bezug auf ihre Größe, aber auch im Hinblick auf ihre Neuronalen Netzen. Im Bereich des Quantencomputing besa-
Qualität. Erst kürzlich hat IBM einen Quantencomputer-Chip gen theoretische Arbeiten, dass CNN-Algorithmen um einen
mit 433 Qubits vorgestellt. Im vergangenen Jahr lag die Zahl Quanten-Algorithmus erweitert zu einem dateneffizienteren
noch bei 127 Qubits. Damit rückt die Lösung hochkomplexer Training führen sollten. Diese Quanten-CNN versprechen
Rechenaufgaben immer näher. Allerdings sind aktuelle Quan- somit einen KI-Algorithmus zur Verfügung zu stellen, der auch
tencomputer noch sehr anfällig für Rauschen und Störeffekte, mit wenig verfügbaren Bilddaten ein zuverlässiges Klassifika-
sodass die Berechnungsqualität noch nicht ausreicht, um sehr tionsergebnis liefert. Hierbei wird der Quanten-Algorithmus-
komplexe Probleme zu berechnen. Dennoch stellt sich jetzt Teil mit Berechnungen auf klassischen Computern kombiniert.
schon die Frage, in welchen Anwendungen Quantencomputing Bedauerlicherweise ist jedoch diese Iteration zwischen den
zielführend eingesetzt werden kann. klassischen Computern und Quantencomputern aktuell noch
Quantencomputer arbeiten mit sogenannten Qubits, die sehr langsam. Dennoch, perspektivisch hat dieser Ansatz das
im Gegensatz zu Bits im klassischen Computing nicht nur Potenzial, auch Situationen anzugehen, die aufgrund einer
Werte von 0 und 1 einnehmen können, sondern stattdessen mit Datenknappheit bislang kaum von klassischen KI-Algorithmen
einer Überlagerung von beiden Werten gleichzeitig arbeiten. gehandhabt werden konnten.
Dadurch ergibt sich die Möglichkeit, Zahlen auf einem Quan-
tencomputer wesentlich kompakter als auf einem klassischen Mit Quantencomputing menschliche
Computer darzustellen. Zusätzlich sorgen quantenmechani- Entscheidungen modellieren
sche Effekte wie Verschränkung und Interferenzen dafür, dass Ein komplett anderer Ansatz besteht darin, durch den Ein-
Korrelationen in den Daten effizienter ausgenutzt werden kön- satz von Quantencomputing menschliche Entscheidungen zu
nen. Somit können bestimmte Rechenoperationen und Pro- modellieren. Diese Technik kann beispielsweise zum Einsatz
blemlösungen perspektivisch deutlich schneller durchgeführt kommen, um einen Behandlungsplan für die Bestrahlung von
werden. Doch wie kann man sich diese Eigenschaften im medi- Tumoren zur Mitte der wochenlangen Behandlung zu modi-
zinischen Kontext zu Nutzen machen? fizieren. Wie ein Patient auf die Bestrahlung reagieren wird,
Ein gutes Beispiel hierfür ist die medizinische Bildgebung, hängt von vielen Faktoren ab, z.B. von der genetischen Dis-
wo etwa auf CT-Bildern Tumore identifiziert werden sollen. position neben klinischen Faktoren etc.. Somit treffen Ärzte
Schon längere Zeit wird in diesem Bereich daran geforscht, und Ärztinnen Entscheidungen unter Unsicherheiten, denn
Methoden auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) einzusetzen. meistens sind ihnen nicht alle Faktoren bekannt. in einer Studie
Ein Problem ist jedoch, dass KI-Algorithmen große Mengen an wurde gezeigt, dass sogenannte Reinforcement Learning-Algo-
Trainingsdaten benötigen, um zu einem verlässlichen Ergebnis rithmen kombiniert mit einem Quanten-Such-Algorithmus
zu gelangen. Diese großen Datenmengen stehen jedoch häu- in der Lage sein können, deutlich bessere Behandlungspläne
fig nicht zur Verfügung – aus Datenschutzgründen, weil die vorzuschlagen als etablierte Methoden. Interessanterweise
entsprechenden Untersuchungen teuer oder ethnisch proble- benötigen diese Algorithmen auch keine großen fehlerkorri-
matisch sind, oder einfach Fachleute fehlen, die die Bilddaten gierten Quantencomputer, sodass der Einsatz zu diesem Zweck
interpretieren könnten. möglicherweise schon in näherer Zukunft Wirklichkeit werden
könnte.

Krankenhaus-IT Journal 6 /2022
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