Was ist die Definition von KI laut Oxford dictionary? (Und skript)
„die Fähigkeit von Computern oder anderen Maschinen, intelligentes Verhalten zu zeigen oder zu simulieren; das Forschungsfeld, das sich damit befasst“
Wann wurde das erste mal der Begriff der KI eingeführt?
auf einer akademischen Konferenz , die 1956 vom Informatiker John McCarthy organisiert wurde
Was ist der Turing Test?
Alan Turing aus dem Jahr 1950
eine:n menschliche:n Juror:in, der:die in einem textbasierten Gespräch mit zwei verborgenen Teilnehmenden interagiert (eine maschine ein mensch)
Turing schlug vor, dass eine Maschine, die den:die Juror:in regelmäßig dazu bringen kann, zu glauben, dass sie menschlich ist, als intelligent angesehen werden sollte.
Kritiker:innen behaupten, dass der Turing-Test eher täuschendes Verhalten belohnt, wie durch verschiedene Tricks von Teilnehmenden am Loebner-Preis deutlich wird
Was sind die 3 Arten der KI?
Künstliche „schmale“ bzw. schwache Intelligenz (artificial narrow or weak intelligence – ANI),
Künstliche allgemeine bzw. starke Intelligenz (artificial general or strong intelligence – AGI) und
Künstliche Superintelligenz (artificial super intelligence – ASI).
Was ist die schwache KI?
Schwache KI bezieht sich auf Intelligenz in einem spezifischen Bereich. ZB Schachspiel, der Bilderkennung oder der Inhaltsgenerierung.
ChatGPT auch schwache KI
Was ist die Künstliche allgemeine bzw. starke Intelligenz
Im Gegensatz zu Maschinen verfügen Menschen über eine allgemeine Intelligenz, also die Fähigkeit, intelligent in vielen Bereichen zu handeln und diese miteinander zu verbinden.
Was ist die Vision der starken KI laut John Haugeland?
Das grundlegende Ziel dieser Forschung ist nicht einfach, Intelligenz zu imitieren oder ein geschicktes Ergebnis zu produzieren. Ganz und gar nicht. KI will nur das Echte: Maschinen mit Verstand im vollen und wörtlichen Sinne“
Was ist die Super KI?
Super-KI übertrifft die menschliche Intelligenz und kann jede Aufgabe besser als Menschen ausführen. Selbstverständlich ist ihre Existenz hypothetisch. Angesichts der erheblichen Auswirkungen, die die Entwicklung von starker und Super-KI auf alle Aspekte des menschlichen Lebens haben könnte, ist sie zu einem bedeutenden Thema zeitgenössischer Diskussionen in den Bereichen Technologie, Philosophie, Ethik und Politik geworden
Was ist einer der prominentesten Anwendungsbereiche von ML im Gesundheitswesen?
die klinischen Entscheidungsfindungen, unterstützt durch klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (clinical decision support systems [CDSS]) und computergestützte Diagnosen (CAD).
CDSS integrieren häufig Gesundheitsanalytik bzw. healthcare analytics. Healthcare analytics ist ein Teilgebiet der Data Science. Welche vier grundlegenden Ausrichtungen werden in der ML einsetzt:
Deskriptive Analysen dienen dem Verständnis vergangener Ereignisse, etwa: „Wie viele Patient:innen wurden letzten Monat im Krankenhaus behandelt?“
Diagnostische Analysen klären, warum etwas geschehen ist, beispielsweise: „Warum wurden letzten Monat so viele Patient:innen ins Krankenhaus eingeliefert?“
Prädiktive Analysen zielen darauf ab, die Zukunft vorherzusagen, zum Beispiel: „Welche Patient:innen haben das höchste Risiko für eine Hospitalisierung?“
Präskriptive Analysen haben das Ziel, einen optimalen Handlungsverlauf zu bestimmen, beispielsweise: „Was sollte geschehen, um eine Hospitalisierung zu verhindern?“
Nenne ein paar Anwendungsbereiche des DL:
Die natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing [NLP]) und der
Bilderkennung (Computer Vision [CV]) unter Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs).
Heutzutage wird Deep Learning neben
Health Analytics,
NLP- und CV-Anwendungen weitreichend in der
Arzneimittelforschung,
Genomik und
Präzisionsmedizin eingesetzt.
Was ist NLP? (Natürliche Sprachverarbeitung?
Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI)
Befasst sich mit menschlicher Sprachverwendung
Herausforderungen: Mehrdeutigkeit und Unschärfe der Sprache
Traditionelle maschinelle Lernansätze (z.B. logistische Regression) hatten begrenzten Erfolg
Jüngste Fortschritte im Deep Learning führten zu erheblichen Verbesserungen (Reddy, 2021)
Automatische Spracherkennung: Umwandlung gesprochener Sprache in Text
Sprachsynthese: Umwandlung von Text in gesprochene Sprache
Sentimentanalyse: Bestimmung des emotionalen Tons eines Textes
Entitätenerkennung: Identifizierung und Kategorisierung von Entitäten im Text
Automatische Textzusammenfassung
Automatische Fragebeantwortung
Automatische Textklassifizierung
Maschinelle Übersetzung
Anwendungen in verschiedenen Bereichen, einschließlich Gesundheitswesen (Reddy, 2021)
Wie unterscheiden sich Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen und Bestärkendes Lernen?
Definition: Lernmethode, bei der der Algorithmus mit gelabelten Daten trainiert wird.
Daten: Jedes Trainingsbeispiel besteht aus einem Input und einem bekannten Output (Label).
Ziel: Eine Funktion oder Regel ableiten, um neue, ungekennzeichnete Daten korrekt zu klassifizieren oder vorherzusagen.
Beispiel: Klassifikation von E-Mails als „Spam“ oder „Nicht-Spam“, Vorhersage von Immobilienpreisen basierend auf historischen Daten.
Definition: Lernmethode, bei der der Algorithmus mit ungelabelten Daten arbeitet.
Daten: Nur Input-Daten, ohne bekannte Outputs oder Labels.
Ziel: Strukturen, Muster oder Gruppen in den Daten erkennen und verstehen.
Beispiel: Clusteranalyse zur Kundensegmentierung, Dimensionsreduktion zur Datenvisualisierung.
Definition: Lernmethode, bei der ein Agent durch Interaktionen mit seiner Umgebung lernt.
Daten: Kein explizites Set an Input-Output-Paaren; der Agent erhält Belohnungen oder Strafen basierend auf seinen Aktionen.
Ziel: Strategien entwickeln, um langfristige Belohnungen zu maximieren.
Beispiel: Ein Roboter, der lernt, ein Labyrinth zu durchqueren, Spiele wie Schach oder Go spielen.
Überwachtes Lernen: Notwendigkeit von gelabelten Daten; Vorhersage und Klassifikation.
Unüberwachtes Lernen: Kein Bedarf an gelabelten Daten; Mustererkennung und Strukturentdeckung.
Bestärkendes Lernen: Lernprozesse basierend auf Belohnungen und Bestrafungen; Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung.
Was ist das Deep learning?
Definition: Deep Learning (DL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens (ML), inspiriert von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns.
Vergleich zu ML: Besser geeignet für unstrukturierte Daten durch automatische Merkmalsextraktion aus Rohdaten, während traditionelle ML-Algorithmen manuelle Anpassungen benötigen.
Geschichte: Forschung begann in den 1940er-Jahren mit künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN), heute als „Deep Learning“ bekannt.
KNN Struktur:
Besteht aus künstlichen Neuronen (Knoten), organisiert in Schichten.
Enthält eine Eingabeschicht, eine oder mehrere versteckte Schichten und eine Ausgabeschicht.
„Deep“ bezeichnet Netzwerke mit mehr als drei Schichten.
Wie unterscheiden sich das Neuronales Netzwerk und das Neuronales Netzwerk des Deep Learning
Neuronales Netzwerk
Neuronales Netzwerk des Deep Learning
Was ist die Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?
Wie wird Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Gesundheitswesen genutzt?
Digitalisierung klinischer Informationen aus handschriftlichen Notizen oder Video-/Audio-Daten
Extraktion entscheidender Informationen aus umfangreichen digitalen Gesundheitsdaten, z.B. elektronischen Patientenakten
Zeitersparnis bei der Analyse umfangreicher Dokumente durch automatische Textzusammenfassung
Sentimentanalyse
Einsatz in Unternehmen zur Analyse von Kundenfeedback (einschließlich sozialen Medien)
Anwendung im Patientenmanagement und Gesundheitsmarketing zur Patientenerfahrungsanalyse
Einsatz in Gesundheitsversorgung (computergestütztes Wohnen, Prävention, Gesundheitsmanagement)
Beispiel: WHO's Florence 2.0 (digitale Gesundheitsberaterin, unterstützt gesunden Lebensstil, Beratung zu Stressbewältigung, Substanzverzicht, Covid-19-Impfungen) (World Health Organization, 2022f)
Verwendung weniger komplexer Chatbots in Prävention, Pflege, psychischer Gesundheit, Gesundheitsmanagement
Exponentieller Anstieg der Verwendung im Bereich psychische Gesundheit
Potenzielle Lösung für Mangel an Psychotherapeuten
Begrenzte klinische Evidenz zur Wirksamkeit (Abd-Alrazaq et al., 2020)
Welche Arten von KI gibt es?
Was ist die Computer Vision (CV)?
Definition: Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der die menschliche Fähigkeit des Sehens nachahmt
Ziel: Erkennung und Interpretation von Bildern und Objekten mittels Bild- und Videodaten
Komplexität: Sehkraft scheint mühelos für Menschen, aber komplex für Computer
Haupttechnologie: Deep-Learning-Algorithmen, speziell Convolutional Neural Networks (CNN)
Analyseprozess:
Grundlegende Merkmale (Punkte, Linien, Kanten) in den ersten Schichten
Komplexere Merkmale und Kategorisierung in den tieferen Schichten (Goodfellow et al., 2016; Reddy, 2021)
Was sind Anwendungsgebiete des CV im Gesundheitswesen?
Gesichtserkennung: Reproduktion menschlicher visueller Fähigkeiten
Erweiterte visuelle Fähigkeiten: Innovative Anwendungen
Bildinterpretation:
Röntgenaufnahmen, CT-Scans, MRTs, Fundoskopie, Histopathologie
Pneumonie- und Tumorerkennung, oft effektiver als Radiologen (Ardila et al., 2019)
Dermatologie: Unterstützung bei der Diagnose von Hautkrebs
Gesichtserkennung in klinischen Studien:
Überwachung der Medikamenteneinnahme durch Patient
mittels AiCure-App
Echtzeit-Analyse: Operative Videos und Bilder zur Unterstützung von Chirurg
Anwendungen: Ausbildung, automatische Bluterkennung bei laparoskopischen Operationen (Hua et al., 2022)
Umgebungswahrnehmung: Identifizierung von Objekten ähnlich der menschlichen Sehkraft
Einsatzgebiete: Fertigung, Logistik, Gesundheitswesen, eigenständiges Agieren von Robotern in verschiedenen Umgebungen
Was ist die KI gestützte Robotik?
Definition: Entwicklung von Maschinen, die komplexe Aufgaben bewältigen und von Computern gesteuert werden
Welche 2 Einsatzumgebungen gibt es in der KI gestützten Robotik?
Feste Roboter: Klare, definierte Umgebungen (z.B. Industrieroboter)
Mobile Roboter: Unsichere und weniger vorhersehbare Umgebungen
Wie können KI-gestützt robotik im Gesundheitswesen eingesetzte werden?
Chirurgie: Verwendung in Operationen
Krankenhäuser: Unterstützung bei nicht-klinischen Aufgaben
Pflegeeinrichtungen: Unterstützung älterer Menschen
Kinderbetreuung: Einsatz bei psychischen Störungen wie Autismus (Kyrarini et al., 2021)
Was sind die Hauptgruppen von Robotern im Gesundheitswesen
Pflegeroboter:
Überwachung und Unterstützung älterer Erwachsene
Aufgaben: Überreichen von Objekten, Unterstützung beim Essen, Unterhaltung
Krankenhaus-Service-Roboter:
Nicht-klinische Aufgaben (z.B. Bereitstellung von Gegenständen)
Rehabilitationsroboter:
Unterstützung bei therapeutischen Übungen
Meist nicht KI-basiert
Assistenzroboter für Menschen mit körperlichen Beeinträchtigungen:
Unterstützung im Alltag bei verschiedenen Aktivitäten (Kyrarini et al., 2021)
Wie unterscheidet sich Konventionelle vs. KI-unterstützte Chirurgie?
Konventionelle robotergestützte Chirurgie:
Chirurg
steuert manuell robotische Arme
Seit den 1980er-Jahren verbreitet
KI-unterstützte Chirurgie:
Automatisierte oder halbautomatisierte Operationen
Noch in der Forschungsphase
(ZUM LESEN) Pflegeroboter INFO
Demografischer Wandel: Zunehmende ältere Bevölkerung und Personalmangel in Pflegeeinrichtungen
Humanoide Roboter:
Sophia (2016): KI-basierter Roboter mit Staatsbürgerschaft Saudi-Arabiens
Grace (2022): Humanoide Krankenschwester zur Unterstützung von Gesundheitsfachkräften
Aufgaben: Unterstützung bei Diagnosen, einfache Behandlungen, Unterhaltung, Gesprächstherapie
Pilotprojekt in Kanada (2022):
Ziel: Untersuchung der Wirkung von Grace auf Einsamkeit älterer Menschen
Intensive öffentliche Diskussion über ethische Implikationen
Psychologische und ethische Risiken beim Einsatz von Robotern in traditionellen menschlichen Bereichen (Jonas, 2022)
Was ist die Algorithmische Voreingenommenheit (Bias)? und der AUtomatisierungsbias?
Definition von Bias:
Neigung oder Vorliebe für oder gegen etwas, die unbewusst (implizit) oder bewusst (explizit) sein kann (VandenBos, 2007).
Automatisierungsbias:
Übermäßiges Vertrauen in maschinelle Entscheidungen, wobei widersprüchliche Informationen ignoriert werden.
Algorithmen sind nicht neutral und ihre Ergebnisse hängen stark von der Qualität der Daten ab ("garbage in, garbage out").
Was sind die Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens (ML) im rahmen des Bias?
Stereotypen und Vorurteile in Daten:
Maschinen reproduzieren Stereotypen aus den Trainingsdaten.
Beispiel: Ein Algorithmus für Textanalyse könnte Geschlechterstereotypen wie „Mann – Chirurg, Frau – Krankenschwester“ reproduzieren.
Repräsentativität des Datensatzes:
Ungenaue Erkennung bei nicht repräsentativen Datensätzen.
Beispiel: Gesichtserkennungssoftware, die hauptsächlich mit weißen Gesichtern trainiert wurde, hat Schwierigkeiten bei anderen ethnischen Gruppen (Crawford, 2021).
Kategorisierung von Daten:
Herausforderung bei der Definition und Messung von Erfolg oder Leistung.
Beispiel: Ein KI-System, das erfolgreiche Bewerber
auswählen soll, muss klar definieren, was Erfolg bedeutet.
Was ist das Beispiel: Norman, die psychopathische KI?
Entwicklung durch MIT:
Trainiert auf verstörende Inhalte aus einem Subreddit-Forum.
Zeigte extreme und gewalttätige Interpretationen von Bildern im Vergleich zu Standard-KI.
Verdeutlicht das Problem von voreingenommenen Trainingsdaten (Massachusetts Institute of Technology, 2022).
Was sind Lösungsvorschläge und Herausforderungen für das Bias?
Verwendung repräsentativer und unvoreingenommener Daten:
Schwierige Aufgabe, die oft manuelle Überprüfung der Daten erfordert.
Beispiel: Niedrig bezahlte Arbeiter
in Kenia überprüfen störende Inhalte für ChatGPT-Training (Perrigo, 2023).
Ethik und Voreingenommenheit in der KI:
Selbst bei manueller Datenüberprüfung bleibt Bias ein Problem.
Dokumentierte KI-Fehlschläge:
Fehlerhafte Klassifizierung von Schwarzen Gesichtern.
Rassistische und frauenfeindliche Sprache in Chatbots.
Spracherkennungssoftware mit Schwierigkeiten bei weiblichen Stimmen.
Geschlechterdiskriminierung bei Jobanzeigen auf sozialen Medien (Crawford, 2021).
Geschlechtliche Vielfalt im maschinellen Lernen:
Notwendigkeit der Förderung geschlechtlicher Vielfalt, um Bias zu erkennen und zu lösen (Leavy, 2018).
Strukturelle Machtverhältnisse in KI-Systemen:
KI-Systeme spiegeln bestehende Machtstrukturen wider und bedienen dominante Interessen.
KI ist stark von politischen und sozialen Strukturen abhängig und nicht autonom oder rational (Crawford, 2021).
Was sind die Hauptteilbereiche der Künstlichen Intelligenz?
Die Hauptteilbereiche der KI umfassen: Maschinelles Lernen (ML), Natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Computer Vision (CV) und KI-gestützte Robotik.
Was ist der zentrale Kritikpunkt in der aktuellen Diskussion über Künstliche Intelligenz?
Ein wesentlicher Kritikpunkt in der aktuellen Diskussion über KI ist der algorithmische Bias, der auf die Tendenz von KI-Systemen verweist, bestimmte Gruppen von Menschen aufgrund von Merkmalen wie Rasse, Geschlecht oder sozioökonomischem Status zu diskriminieren.
Was ist eine Hashfunktion?
Kryptografische Hashfunktion
Eine kryptografische Hashfunktion (CHF) ist ein Algorithmus, der eine Eingabe beliebiger Länge in einen verschlüsselten Ausgabewert fester Länge, auch als Hashwert bezeichnet, umwandelt.
Welche Arten von Blockchains gibt es?
Öffentliche Blockchains: Jeder kann am Netzwerk teilnehmen und die Transaktionen validieren. Sie sind dezentralisiert und transparent.
Private Blockchains: Der Zugang ist auf bestimmte Teilnehmer
beschränkt, was eine höhere Kontrolle und Privatsphäre ermöglicht.
Konsortiale Blockchains: Eine Gruppe von Organisationen verwaltet gemeinsam das Netzwerk, was eine Mischung aus Dezentralisierung und zentraler Kontrolle bietet.
Was sind die Anwengunssysteme von Blockchain im Gesundheitswesen? (NUR LESEN)
Management von elektronischen Patientenakten,
Koordination der pharmazeutischen Lieferkette,
Förderung biomedizinischer Forschung und Bildung,
Unterstützung des Telemonitorings von Patient:innen,
Abwicklung von Krankenversicherungsansprüchen und
Durchführung von Gesundheitsdatenanalysen.
Was sind die Schritte in einer Blockchain-Transaktion?
Was ist der unterschied zwischen Permissionless und Permissioned Blockchain?
Öffentliche (permissionless) Blockchain
Zugänglichkeit: Jeder kann teilnehmen.
Beispiel: Bitcoin, über 10.000 Knoten.
Merkmale: Dezentralisierung, Demokratisierung, Transparenz.
Sicherheitsrisiko: 51%-Angriff.
Proof-of-Work (PoW): Hoher Energieverbrauch, langsam (ca. 10 Minuten pro Block), Zentralisierung des Minings.
Leistungsfähigkeit: Gering, problematisch für Skalierbarkeit.
Praktische Anwendungen: Vorwiegend Kryptowährungen.
Kritik: Hohe Ineffizienz, oft keine Lösung für bestehende Sicherheitsprobleme (Schneier, 2019).
Genehmigte (permissioned) Blockchain
Zugang: Einschränkung durch zentrale Autorität.
Typen: Private Blockchain, Konsortium-Blockchain, Hybrid-Blockchain.
Merkmale: Zentrale Kontrolle, schnelle Aktualisierungen.
Konsensmechanismen: Oft nicht notwendig.
Vorteile: Hohe Leistungsfähigkeit, geringer Energieverbrauch, bessere Skalierbarkeit.
Nachteile: Verlust von Dezentralisierung, Transparenz und Demokratisierung, anfällig für Cyberangriffe.
Vergleich: Ähnlich wie zentralisierte Datenbanken, oft überflüssig (Schneier, 2022).
Public Blockchain: Innovativ, aber ineffizient und schwer skalierbar.
Permissioned Blockchain: Effizienter, aber weniger innovativ und zentralisiert.
Blockchain im Gesundheitswesen (NUR LESEN)
Public Blockchain (Öffentliche Blockchain):
Nicht geeignet für: Hochsensible Patientendaten.
Probleme: Sicherheitsrisiken, geringe Leistungsfähigkeit, Skalierbarkeit, ineffizient bei großen Dateien.
DSGVO-Konflikt: „Recht auf Vergessenwerden“ (Art. 17) nicht umsetzbar.
Studie: Datensicherheit, -schutz, Interoperabilität, Skalierbarkeit und Leistung bleiben Herausforderungen (Agbo et al., 2019).
Kritik: Mehr Herausforderungen als Lösungen im Gesundheitswesen (El-Gazzar & Stendal, 2020).
Estland und Blockchain im Gesundheitssektor:
Projekt: e-Estonia, Nutzung von KSI-Blockchain (Keyless Signature Infrastructure) im Gesundheitswesen.
Positive Darstellung: „KSI Blockchain provides truth over trust“.
Untersuchung: Tatsächlich genehmigte, zentralisierte Blockchain, nicht dezentralisiert.
Kritik: Stärkung zentralisierter Praktiken, mögliche Aufrechterhaltung zentraler Kontrolle.
Bedenken: Datenschutzrechte, staatliche Kontrolle (Interviewpartner aus Tallinn).
Schlussfolgerung: Keine Lösung für institutionelles Vertrauen oder Korruption, Nutzung für politisch gewünschte Narrative.
Gesamtausblick:
Technologieeinsatz: Kritische Prüfung notwendig.
Notwendigkeit: Unvoreingenommene Betrachtung und kritische Prüfung der potenziellen Auswirkungen auf die Gesellschaft.
Was ist der Hauptunterschied zwischen der öffentlichen (permissionless) und genehmigten (permissioned) Blockchain?
Der Hauptunterschied zwischen der öffentlichen (permissionless) und genehmigten (permissioned) Blockchain besteht darin, dass die öffentliche Blockchain es jeder Person erlaubt, am Netzwerk teilzunehmen, während die genehmigte Blockchain den Netzwerkzugang auf eine spezifische Gruppe von genehmigten Teilnehmenden beschränkt.
Welche sind die Hauptherausforderungen von Blockchain im Gesundheitswesen?
In der Gesundheitsbranche stehen der Blockchain vier wesentliche Herausforderungen gegenüber: die Sicherstellung der Datensicherheit, die Erreichung von Skalierbarkeit, das effektive Management von Transparenz sowie die Herausforderung der Unveränderlichkeit von Daten.
Was ist die Quantensensorik?
Quantensensorik (QS):
Definition: Nutzung von Quanteneffekten zur Datenerfassung.
Was sind die zentrale Konzepte der Quantensensorik?
Zentrale Konzepte:
Unsicherheitsprinzip: Position und Geschwindigkeit eines Teilchens nicht genau messbar.
Verschränkung: Teilchen interagieren über große Entfernungen hinweg.
Superposition: Teilchen können gleichzeitig in mehreren Zuständen sein.
Was sind die Eigenschaften der Quantensensoren?
Eigenschaften der Quantensensoren:
Winzige Größe.
Erfassung von: Magnetfeldern, elektrischen Feldern, Gravitation, Temperatur, Druck, Rotation, Beschleunigung, Zeit.
Hohe Präzision: Messungen sind genauer als bei herkömmlichen Sensoren.
Anwendungsbereiche: Luft- und Raumfahrt, Geheimdienst, Militär, Gesundheitswesen.
Was ist das Potenzial der Quantensensorik im Gesundheitswesen?
Potenzial im Gesundheitswesen:
Erkennung und Behandlung von Krankheiten.
Beispielprojekte:
Messung freier Radikale: Indikatoren für Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Infektionen.
Medizinische Bildgebung:
Optisch gepumpte Magnetometer (OPMs).
Tragbare Magnetoenzephalographie-Systeme: Verbesserte Gehirnbildgebung, ermöglicht freie Bewegung während der Untersuchung.
Was ist das Quantencomputing (QC)?
Quantencomputing (QC):
Kombination von Quantenphysik und Informatik.
Entwicklung:
1980: Paul Benioff entwickelt quantenmechanische Turing-Maschine.
1981: Richard Feynman erkennt Potenzial für Quantencomputersimulationen.
1985: David Deutsch definiert universellen Quantencomputer.
Kernprinzipien:
Superposition: Qubits können mehrere Zustände gleichzeitig einnehmen.
Verschränkung: Qubits sind miteinander verbunden und interagieren unabhängig von der Entfernung.
Was ist der Unterscheid zwischen Qubits vs. klassische Bits?
Qubits vs. klassische Bits:
Klassische Bits: Zustand 0 oder 1.
Qubits: Können durch Superposition eine unendliche Anzahl von Zuständen repräsentieren.
Messung: Qubits nehmen bei Messung einen Zustand (0 oder 1) an.
Was ist der Quantevorteil?
Quantenvorteil (Quantum Supremacy):
Google 2019: 53-Qubit-Sycamore-Prozessor führte Berechnung in 200 Sekunden durch (klassischer Supercomputer: 10.000 Jahre).
Kritik: IBM behauptete, dass Supercomputer die Aufgabe in 2,5 Tagen lösen könnten. Aufgaben ohne konkrete Anwendungen.
Aktueller Stand: Verwendung des Begriffs „Quantenvorteil“ anstelle von „Quantenüberlegenheit“.
Was sind Anwendungsbereiche von QC?
Anwendungsbereiche von QC:
Medikamentenentwicklung: Modellierung atomarer Interaktionen und Berechnung molekularer Eigenschaften.
Finanzportfolio-Optimierung.
Quantum Machine Learning (QML):
Mustererkennung in medizinischen Daten.
Fortschritte in klinischer Entscheidungsunterstützung, Diagnosesystemen, medizinischer Forschung, Genomik, Präzisionsmedizin.
Was sind die 3 Praktische Herausforderungen des Quantencomputing?
Technologische Herausforderungen:
Dekohärenz:
Quantencomputer sind extrem empfindlich gegenüber Umweltstörungen, die zu einem schnellen Verlust der quantenmechanischen Eigenschaften der Qubits führen.
Dekohärenz verursacht Rauschen, was die Präzision und Robustheit der Quantenberechnungen beeinträchtigt.
Supraleitende Qubits und Ionenfallen sind derzeit die am meisten erforschten Systeme.
Supraleitende Qubits: Benötigen eine Kühlung auf 10–20 Millikelvin, dekohärieren in Mikrosekunden.
Ionenfallen: Erfordern eine Kühlung auf wenige Kelvin über dem absoluten Nullpunkt.
Kryogene Umgebung:
Quantencomputer benötigen teure, energieintensive kryogene Umgebungen, was die Skalierung erschwert.
Fehlerkorrektur und Rauschproblem:
Quantencomputer sind besonders anfällig für Störungen, die zu Fehlern führen.
Fehlerkorrekturen erfordern eine größere Anzahl an Qubits, was zusätzliche praktische Herausforderungen mit sich bringt.
Skalierung der Qubit-Anzahl ist notwendig; IBM hat 2022 den Quantencomputer "Osprey" mit 433 Qubits entwickelt.
Kommerziell relevante Quantencomputer benötigen mehrere hunderttausend bis Millionen Qubits.
Was ist die Quantenskepsis?
Quantenskepsis:
Gegenwärtige Anwendungen:
Hauptanwendungen von Quantencomputern liegen in der Forschung und akademischen Studien.
Einige Branchen und Organisationen erkunden potenzielle praktische Anwendungen.
Zweifel an der Überwindung praktischer Herausforderungen:
Zweifel am Potenzial zur Überwindung der praktischen Herausforderungen, wie Dekohärenz und Skalierung.
"Quantenwinter": Szenario, bei dem Quantencomputer das Rauschproblem nicht lösen können und keinen wesentlichen quantenbasierten Vorteil erzielen.
Zukünftige vielversprechende Quantentechnologien: Quantensensorik und -kommunikation.
Meinungen und Prognosen:
Skepsis von Forschern:
Mikhail Dyakonov: Skepsis gegenüber der praktischen Realisierbarkeit von Quantencomputern.
Zukunft von Quantencomputing: Spezialisierte, teure Quantengeräte bei extrem niedrigen Temperaturen.
Was ist momentan die vielversprechendste Anwendung von QIS im Gesundheitswesen?
Gegenwärtig gilt die Anwendung von Quantensensorik als besonders vielversprechend im Bereich des Gesundheitswesens.
Welche sind die hauptsächlichen praktischen Herausforderungen, die bei der Entwicklung und Umsetzung von Quantencomputing überwunden werden müssen?
Die zentralen Herausforderungen beinhalten die Schaffung und Aufrechterhaltung einer kryogenen Umgebung, die Bewältigung von Rauschproblemen und die Entwicklung effektiver Quantenalgorithmen.
Welche Art von Analytik wird eingesetzt, um einen optimalen Handlungsverlauf zu bestimmen?
Welche Art von Aufgabe ist ein typisches Beispiel für unüberwachtes Lernen?
Welcher der folgenden ist ein wesentlicher Nachteil des Proof-of-Work-Konsensmechanismus, der in öffentlichen Blockchains verwendet wird?
Welche der folgenden Aussagen zur Geschichte der Blockchain-Technologie ist korrekt?
Welche Bedeutung hat der Shor-Algorithmus im Bereich der Quanteninformatik?
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