{"id":37,"date":"2019-11-02T21:36:31","date_gmt":"2019-11-02T20:36:31","guid":{"rendered":"https:\/\/takatoa.net\/wp\/one-page-express\/"},"modified":"2025-10-09T15:41:59","modified_gmt":"2025-10-09T13:41:59","slug":"home","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/","title":{"rendered":"Home"},"content":{"rendered":"
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qai<\/h4>

erforscht, analysiert und bewertet vorhandene Strukturen und potentielle Entwicklungen. <\/p>

<\/span>qai trifft gis<\/a><\/div> <\/div> <\/div>
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lab<\/h4>

zeigt zukunfts\u00adorientierte Wege, um Analysen f\u00fcr nachhaltiges Wissen zu erstellen.<\/p>

<\/span>grundlagen<\/a><\/div> <\/div> <\/div>
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aside<\/h4>

enth\u00e4lt verschiedene Beitr\u00e4ge, die parallel zur Kernarbeit von takatoa entstanden sind.<\/p>

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\ntakatoa wurde im Fr\u00fchjahr 2021 als Startup gegr\u00fcndet, das sich mit der Nutzung von K\u00fcnstlicher Intelligenz unter Einbindung zukunftsweisender Quantentechnologien (Quantum Artificial Intelligence) zur Generierung gesch\u00e4ftsrelevanter Erkenntnisse aus raum-zeit-bezogenen Daten besch\u00e4ftigt. <\/span>\n

Das Kompetenzfeld Spatial Business Intelligence (SBI) realisiert dabei die Verbindung zwischen Geoinformationssystemen (GIS) und Business Intelligence (BI). SBI erm\u00f6glicht es, Systeme und Technologien aus beiden Bereichen zu integrieren, Ressourcen zu visualisieren, zu strukturieren und optimieren, Arbeitsabl\u00e4ufe zu rationalisieren, Risiken zu minimieren und die strategische Entscheidungsfindung nachhaltig zu gestalten.

takatoa hat sich entschlossen, die sich abzeichnenden Entwicklungen im Bereich Quantum Artificial Intelligence bereits zu einem sehr fr\u00fchen Zeitpunkt aufzugreifen und diese als zentrale Komponente des SBI m\u00f6glichst breit in ein weiterentwickeltes Location Management einzuf\u00fchren. \n

takatoa erarbeitet Konzepte, Strategien und L\u00f6sungen sowohl f\u00fcr Wirtschaft und Wissenschaft wie auch f\u00fcr Gesellschaft und Politik <\/span>indem vorhandenen Strukturen und potentielle Entwicklungen erforscht, analysiert und vorangetrieben werden. \n

Der Schwerpunkt der Arbeit liegt im Bereich \u201eQuantum Artificial Intelligence\u201c. <\/span><\/p> <\/div>

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\u201eThe electric light did not come from the continuous improvement of candles.\u201c<\/span>\ufeff<\/span><\/span>\ufeff<\/span><\/span>\ufeff<\/span><\/span>\ufeff<\/span><\/span>\ufeff<\/span><\/span><\/h2>

Oren Harari (30. Juli 1949 \u2013 10. April 2010)<\/span>\ufeff<\/span><\/span>\ufeff<\/span><\/span><\/p><\/div> <\/div> <\/div> <\/div>


Quantum Artificial Intelligence<\/span><\/h2>

Schwerpunkt der Untersuchungen von takatoa ist die Anwendung von Methoden der \u201eK\u00fcnstlichen Intelligenz\u201c im Bereich raum- und zeitabh\u00e4ngiger Fragestellungen unter Nutzung des Quantencomputings.\n

\n\u201eK\u00fcnstliche Intelligenz<\/span>\u201c besch\u00e4ftigt sich mit der Entwicklung von computerunterst\u00fctzten Rechensystemen, die Probleme in Anlehnung an biologische Gehirn- und Nervenstrukturen (Neuronale Netze) abarbeiten. 

\nK\u00fcnstliche Neuronale Netze<\/span> bilden Strukturen, in denen Zusammenh\u00e4nge von Nervensystemen mathematisch abgebildet werden. <\/span>Sie <\/span>teilen mit biologischen Neuronalen Netzen ein grundlegendes Konstruktionsprinzip. Die Funktionalit\u00e4t entsteht durch das Zusammenspiel sehr vieler, daf\u00fcr aber sehr einfacher, miteinander vernetzter Komponenten. Echte neuronale Strukturen sind jedoch wesentlich komplexer und die Neuronen in einer deutlich h\u00f6heren Anzahl vorhanden und sehr viel komplexer verschaltet als in den heute verwendeten K\u00fcnstlichen Neuronalen Netzen.\n

\nDer Begriff Intelligenz<\/span> im Kontext von \u201eK\u00fcnstlicher Intelligenz\u201c ist inhaltlich vollst\u00e4ndig von dem der biologischen \/ menschlichen Intelligenz zu unterscheiden. \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201c ist eine mit menschlicher Intelligenz entwickelte und realisierte Analysemethode wie viele andere, auch wenn diese mathematisch hochkomplex (\u201eBig Data\u201c) und tief strukturiert (\u201eDeep Learning\u201c) umgesetzt wird.\n\n

\nK\u00fcnstliche Neuronale Netze werden in ihrer Struktur bei der Programmierung<\/span> regelm\u00e4\u00dfig exakt definiert, es \u00e4ndern sich im Rahmen des Trainings bzw. der Nutzung lediglich die Parameter der mathematischen Formeln, aus denen sie aufgebaut sind. K\u00fcnstliche Neuronale Netze entwickeln sich nicht eigenst\u00e4ndig weiter, au\u00dfer in der Form, wie eine solche Entwicklung bereits in die Struktur des Netzes mit einprogrammiert ist.\n


\nComputersysteme beruhen heute regelm\u00e4\u00dfig auf der grundlegenden F\u00e4higkeit, Informationen zu speichern und zu manipulieren. Klassische Computer<\/span> f\u00fchren logische Operationen unter Verwendung der definierten Position eines physikalischen Zustands durch. Diese sind in der Regel bin\u00e4r, d.h. ihre Operationen basieren auf einer von zwei Positionen. Ein einzelner Zustand \u2013 wie an oder aus, oben oder unten, 1 oder 0 \u2013 wird als Bit bezeichnet.\n

\nQuantencomputer<\/span> dagegen f\u00fchren Berechnungen durch, die auf der Wahrscheinlichkeit des Zustands eines Objekts basieren. Sie nutzen quantenmechanische Ph\u00e4nomene um Informationen zu manipulieren. Die entsprechende Information wird \u00fcber Quantenbits (Qubits) bereitgestellt. Deren Zust\u00e4nde sind zun\u00e4chst die undefinierten Eigenschaften eines Objekts, bevor diese explizit ausgelesen werden, wie zum Beispiel als Spin eines Elektrons oder als Polarisation eines Photons. Damit haben Quantencomputer das Potenzial im Vergleich zu klassischen Computern erheblich mehr Informationsinhalte gleichzeitig zu verarbeiten.\n<\/p>

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Zur Berechnung unterschiedlicher Anwendungsf\u00e4lle kommen heute im wesetlichen folgende Quantenplattform<\/span> zum Einsatz (nach Dr Arit Kumar Bishwas, PricewaterhouseCoopers):
\nSupraleitende Qubits<\/span>: Ideal f\u00fcr die fr\u00fche algorithmische Entwicklung, Optimierung und Quantenchemie.
\nIonenfallen-Systeme<\/span>: Geeignet f\u00fcr Anwendungen, die eine hohe Genauigkeit mit weniger Qubits erfordern.
\nPhotonik<\/span>: Hervorragend geeignet f\u00fcr sichere Quantenkommunikation \u00fcber bestehende optische Netzwerke.
\nSiliziumbasierte Qubits<\/span>: Vielversprechend f\u00fcr Skalierbarkeit aufgrund der Kompatibilit\u00e4t mit der Halbleitertechnologie.
\nQuanten-Annealer<\/span>: Vielversprechend f\u00fcr die L\u00f6sung von Optimierungsproblemen.\n\n<\/p>

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Quantum Artificial Intelligence (QAI)<\/span> ist ein interdisziplin\u00e4res Gebiet, das sich mit der Entwicklung von Quantenalgorithmen im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz einschlie\u00dflich dem Teilgebieten des maschinellen Lernens befasst. Auf Grundlage der Ph\u00e4nomene der Quantenmechanik, Superposition und Verschr\u00e4nkung, und der damit verbundenen hohen Leistungsf\u00e4higkeit von Quantencomputern kann K\u00fcnstlichen Intelligenz effizienter betrieben werden als mit klassischen Computern.\n

Der Begriff Quantengest\u00fctztes Maschinelles Lernen (QML)<\/span> bezieht sich auf Quantenalgorithmen, die Aufgaben des maschinellen Lernens l\u00f6sen und dadurch klassische maschinelle Lerntechniken verbessern und oft beschleunigen. Solche Algorithmen erfordern in der Regel, dass man den gegebenen klassischen Datensatz in einer f\u00fcr einen Quantencomputer nutzbaren Form kodiert, um ihn selbst f\u00fcr die Quanteninformationsverarbeitung unmittelbar zug\u00e4nglich zu machen. Anschlie\u00dfend werden Quanteninformationsverarbeitungsroutinen angewendet und das Ergebnis der Quantenberechnung durch Messung des Quantensystems ausgelesen. Das Ergebnis der Messung eines Qubits gibt beispielsweise Aufschluss \u00fcber das Ergebnis einer bin\u00e4ren Klassifizierungsaufgabe. W\u00e4hrend viele Vorschl\u00e4ge f\u00fcr Algorithmen des maschinellen Lernens auf Quantenbasis noch rein theoretisch sind und einen universellen Quantencomputer in Originalgr\u00f6\u00dfe erfordern, um getestet zu werden, wurden andere auf kleinen oder speziellen Quantenger\u00e4ten umgesetzt.<\/p><\/div>

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Quantum Netzwerke<\/span><\/h2>

takatoa st\u00e4rkt seine Arbeiten zur Nutzung von Quanten\u00adtechnologien durch den direkten<\/span> <\/span>Austausch und das unmittelbare Zusammen\u00adwirken mit unterschied\u00ad\u00adlichen Partnern aus Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung sowie Politik und Gesellschaft, aber auch durch die Mitgliedschaft in verschiedenen \u00fcbergreifend agierenden Netzwerken.<\/p><\/div>

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Quantum Business Network<\/h4>

Mit \u00fcber 90 Mitgliedern weltweit ist das Quantum Business Network (QBN) das f\u00fchrende Netzwerk, das die Vernetzung, die Gr\u00fcndung von Unternehmen und die Entwicklung von Organisationen f\u00f6rdert, die im Bereich der Quanten\u00adtechnologien und ihrer Wert\u00adsch\u00f6pfungs\u00adketten t\u00e4tig sind. QBN f\u00f6rdert den Trialog zwischen Industrie, Wissenschaft und Politik.<\/span><\/p>

<\/span>QBN<\/a><\/div> <\/div> <\/div>
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PlanQK<\/h4>

PlanQK ist eine Plattform f\u00fcr quanten\u00adunterst\u00fctzte K\u00fcnstliche Intelligenz, die f\u00fcr einen einfachen Zugang zu den von der Community entwickelten Quanten\u00adl\u00f6sungen erarbeitet wurde. PlanQK wird von kleinen, mittleren und gro\u00dfen Unter\u00adnehmen sowie wissen\u00adschaftlichen Einrich\u00adtungen und Verb\u00e4nden begleitet und unterst\u00fctzt.<\/span><\/p>

<\/span>PlanQK<\/a><\/div> <\/div> <\/div>
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M\u00fcnchner Kreis<\/h4>

Der M\u00fcnchner Kreis gibt Orientierung, um die Heraus\u00adforderungen der digitalen Transformation zu gestalten. \n<\/span>
Mit vielf\u00e4ltigen Aktivit\u00e4ten werden fundierte Leitge\u00addanken zu den technischen, wirtschaftlichen, politischen und gesell\u00adschaftlichen Heraus\u00adforderungen im Spannungs\u00adfeld der digitalen und nachhaltigen Transformation entwickeln.<\/span><\/p>

<\/span>M\u00fcnchner Kreis<\/a><\/div> <\/div> <\/div> <\/div> <\/div><\/div>

Quantum\u00ad-Computing im Gartner Hype Cycle<\/span><\/h2>

Die nachstehenende Abbildung zeigt den Hype-Zyklus f\u00fcr die Themen K\u00fcnstliche Intelligenz. KI-Agenten und KI-f\u00e4hige Daten sind laut Gartner, Inc., einem Unternehmen f\u00fcr Business und Technology Insights, die beiden am schnellsten voranschreitenden Technologien. Diese vereinen zusammen mit anderen tiefgreifend technologischen Innovationen, z.B. aus dem Bereich Quantum KI (QAI) Wissenschaft, Forschung und Entwicklung sowie Technik, um komplexe Probleme zu l\u00f6sen und werden die Wirtschaft und Gesellschaft im n\u00e4chsten Jahrzehnt ver\u00e4ndern. 
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Quelle: \ufeffGartner, Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025<\/p> <\/div> <\/div> <\/div> <\/div>


Grund\u00ad\u00ad\u00ad\u00ad\u00ad\u00ad\u00adgedanken<\/span><\/h2><\/div> <\/div>
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Dimensionalit\u00e4t<\/h4>

Die Dimensionalit\u00e4t der Realit\u00e4t ist eine Primzahl.<\/p> <\/div> <\/div> <\/div>

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-\/-<\/font> = (+1) + (-1)<\/h4>

Von nichts kommt nichts, au\u00dfer in der Welt der Quanten.<\/p> <\/div> <\/div> <\/div>

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Primzahl-Postulat<\/h4>

R\u00e4ume muss man falten, bis sie nicht weiter reduzierbar sind!<\/p> <\/div> <\/div> <\/div>

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Zeit<\/h4>

Zeit ist als emergentes Ph\u00e4nomen eine Dimension, wie anderen auch.<\/p> <\/div> <\/div> <\/div>

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K\u00fcnstliche Intelligenz<\/h4>

K\u00fcnstliche Intelligenz ist auch nur eine technisch unterst\u00fctzte Methode.<\/p> <\/div> <\/div> <\/div>

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Teile des Ganzen<\/h4>

Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile (Aristoteles).<\/p> <\/div> <\/div> <\/div> <\/div> <\/div><\/div>

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LinkedIn<\/h4> R. Degelmann<\/a><\/div><\/div> <\/div>
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Mail<\/h4> info@takatoa.net<\/a><\/div><\/div> <\/div>
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Telefon<\/h4> +4915123536685<\/a><\/div><\/div> <\/div><\/div> <\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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