Eine undichte Druckluftleitung kann in einer Anlage zunächst unauffällig bleiben. Forschende von Fraunhofer ITWM und der US-Organisation WISER untersuchen, ob Quantenverfahren helfen können, solche Abweichungen in Messdaten zu erkennen. Nun wollen die Partner ihre Zusammenarbeit in Forschung und Ausbildung längerfristig ausbauen. Ein Vorteil gegenüber klassischer Software ist damit noch nicht belegt.
Die am 12. November vorgestellte Absichtserklärung umfasst angewandte Forschung, Weiterbildung und den Transfer in industrielle Anwendungen. Sie baut auf einem gemeinsamen Projekt auf, das bereits abgeschlossen wurde. Dort standen unter anderem Leckagen in einer Modellanlage und Fehler an rotierenden Maschinen im Mittelpunkt.
Was die Messdaten verraten sollen
In einer Produktionsanlage erfassen Sensoren laufend Zustände. Ein Auswerteverfahren kann in diesen Daten nach Mustern suchen, die auf einen ungewöhnlichen Zustand hindeuten. Eine Auffälligkeit ist dabei zunächst ein Hinweis: Sie muss erst mit dem tatsächlichen Zustand der Anlage in Verbindung gebracht werden.
Für das frühere Projekt nutzte das Team laut Fraunhofer Sensordaten einer Fabriksimulation von fischertechnik. Dort wurden Leckagen an einer pneumatischen Komponente untersucht. Pneumatik nutzt Druckluft, um Bauteile zu bewegen. Verliert ein System Luft, können sich Messwerte gegenüber dem üblichen Betrieb verändern.
Ein weiteres Beispiel waren NASA-Datensätze zu Lagerfehlern. Ein Lager führt ein rotierendes Bauteil; Schäden daran können sich in Messdaten zeigen. Die beiden Aufgaben geben den Forschenden unterschiedliche Datensätze, an denen sie ihre Modelle untersuchen können. Sie zeigen aber nicht automatisch, wie zuverlässig ein System in jeder realen Fabrik arbeiten würde.
Was am Modell quantenbasiert ist
Das Team evaluierte sogenannte quanten-neuronale Netze. Das sind Modelle des maschinellen Lernens, die Rechenschritte für Quantensysteme einsetzen. Wie bei anderen Lernverfahren hängt das Ergebnis davon ab, welche Daten eingehen und wie das Modell aufgebaut und trainiert wird. Das Fraunhofer-Team untersuchte unter anderem, wie Informationen für die Quantenberechnung kodiert werden.
Für die Leckageerkennung nennt das Institut eine Genauigkeit von 87,77 Prozent im untersuchten Versuch. Diese Zahl beschreibt das Ergebnis unter den Bedingungen dieses Tests. Sie ist keine Ausfallwahrscheinlichkeit einer Fabrik und allein kein Nachweis, dass ein Quantenmodell eine passende klassische Methode übertrifft. Für eine solche Aussage braucht es einen Vergleich mit gleicher Aufgabe, Datenbasis und Messmethode.
Warum die Partner den Vergleich in den Mittelpunkt stellen
Genau diese Bewertung gehört zum Ziel der neuen Vereinbarung. Fraunhofer bringt nach eigenen Angaben unter anderem Erfahrung mit Algorithmen, Vergleichstests und industriellen Anwendungen ein. WISER ergänzt Ausbildung, Personalentwicklung und ein internationales Netzwerk. Geplant sind gemeinsame Aktivitäten wie Workshops und Veröffentlichungen.
Für Unternehmen ist dabei nicht allein interessant, ob sich eine Aufgabe mit einem Quantenmodell formulieren lässt. Entscheidend ist, ob der zusätzliche Aufwand für ein konkretes Problem einen messbaren Nutzen bringt. Das Institut erklärt selbst, dass bei vielen Fragestellungen noch offen ist, ob Quantenverfahren gegenüber klassischen Methoden einen tatsächlichen Vorteil bieten.
Die Zusammenarbeit setzt deshalb früher an als ein fertiges Produkt: Fachleute sollen industrielle Fragen so aufbereiten, dass sich unterschiedliche Verfahren fair untersuchen lassen. Der Versuch mit einer Modellanlage liefert dafür einen Ausgangspunkt. Ob daraus ein sinnvoller Einsatz in einer Produktionsumgebung wird, müssen weitere Vergleiche zeigen.
Quellen
- Fraunhofer ITWM: Zusammenarbeit mit WISER, 12. November 2026
- Fraunhofer ITWM: Forschungsprojekt zu Quanten-KI, 20. Mai 2026
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