{"id":161,"date":"2023-10-17T14:59:18","date_gmt":"2023-10-17T14:59:18","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost\/testsite\/?page_id=161"},"modified":"2023-10-31T09:15:06","modified_gmt":"2023-10-31T09:15:06","slug":"siemens","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/localhost\/testsite\/siemens\/","title":{"rendered":"Siemens"},"content":{"rendered":"\n

Der von Siemens Technology entwickelte Receding Horizon Planner ist ein Optimierungsalgorithmus, der das Dilemma von kurzen Berechnungszeiten und Optimalit\u00e4t der L\u00f6sungen f\u00fcr bestimmte Anwendungsklassen im Bereich der Fertigungs- und Intralogistik-Zeitplanung nahezu \u00fcberwindet [47]. Im Gegensatz zu maschinellen Lernans\u00e4tzen ben\u00f6tigt der Receding Horizon Planner keine Trainingsdaten. Dar\u00fcber hinaus ist die Siemens AG Weltmarktf\u00fchrer in zahlreichen Aspekten der Produktion, Fertigung und deren Automatisierung. Dabei wird breites und tiefgr\u00fcndiges Fachwissen in allen Angelegenheiten des Forschungsantrags miteingebracht. Mit dem Receding Horizon Planner hat Siemens Technology in den letzten Jahren einen Optimierungsalgorithmus entwickelt, der das Dilemma zwischen kurzen Rechenzeiten und Optimalit\u00e4t des Ergebnisses f\u00fcr bestimmte Anwendungsklassen im Bereich des Fertigungs- und Intralogistik-Scheduling nahezu vollst\u00e4ndig aufl\u00f6st [47]. Im Gegensatz zu Maschine-Learning Ans\u00e4tzen ist der Receding Horizon Planner dabei nicht auf Trainingsdatens\u00e4tze angewiesen. Zudem ist die Siemens AG Weltmarktf\u00fchrer in zahlreichen Aspekten von Produktion, Fertigung und deren Automatisierung, und bringt tiefe und breite Kompetenzen in allen den F\u00f6rdervorschlag betreffenden Fragestellungen ins Konsortium ein. Siemens ver\u00f6ffentlicht bereits seit 2009 Publikationen zum Thema Quantencomputing [68]. K\u00fcrzlich wurden zwei Algorithmen f\u00fcr quantenbasiertes maschinelles Lernen entwickelt und patentiert, darunter eine Methode, die auf Singul\u00e4rwertzerlegungen von Quantentensor-Netzwerken basiert. Ref. [56] zeigt erste Quanten-Ans\u00e4tze f\u00fcr relationale Datenbankprobleme auf der Grundlage von parametrisierten Quantenschaltkreisen. Eine andere Forschungsarbeit [55] innerhalb von Siemens Technology stellt Algorithmen vor, welche die Inferenz auf Knowledge Graphs exponentiell beschleunigen k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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