KLIM-QML Referenznummer der Bekanntmachung: E91379399
Auftragsbekanntmachung
Dienstleistungen
Abschnitt I: Öffentlicher Auftraggeber
Postanschrift:[gelöscht]
Ort: Köln
NUTS-Code: DEA23 Köln, Kreisfreie Stadt
Postleitzahl: 51147
Land: Deutschland
Kontaktstelle(n):[gelöscht]
E-Mail: [gelöscht]
Telefon: [gelöscht]4
Internet-Adresse(n):
Hauptadresse: http://www.dlr.de/DE/Home/home_node.html
Abschnitt II: Gegenstand
KLIM-QML
KLIM-QML ist eines der Projekte aus der Quantencomputing-Initiative und wird geleitet vom Institut für Physik der Atmosphäre. Ziel von KLIM-QML ist es, das Potential des Quantencomputings zur Verbesserung von Klimamodellen mit maschinellen Lernverfahren sowie deren effiziente und umfangreiche Evaluierung mit Erdbeobachtungsdaten für die Ziele des DLR in Kooperation mit Industriepartnern zu nutzen.
Hierzu wird ein Prototyp eines auf Quantum Machine Learning (QML) basierenden Klimamodells entwickelt. Dadurch können Unsicherheiten in Klimavorhersagen für belastbare Technologiefolgenabschätzung und Mitigationsempfehlungen für vielfältige Anwendungen in der Luft- und Raumfahrt, Verkehr und Energie reduziert werden. Dies soll am Beispiel von Schiffsemissionen in der Nord- und Ostsee demonstriert werden, um Entwicklungen von Strategien zur Mitigation des und Adaption an den Klimawandel zu unterstützen. Das Projekt liefert damit wichtige Beiträge zu Raumfahrt, Verkehr und Digitalisierung und trägt zum strategischen Impuls „Klimawandel – Mitigation und Adaption in maritimen Räumen am Beispiel von Nord- und Ostsee“ bei.
Die Industriebeteiligung am Projekt KLIM-QML besteht aus Mitarbeit beim Projekt, für die folgende Leistungen angefragt werden:
• Literaturrecherche und -bewertung im Bereich quantenmaschineller Lernverfahren und Quantencomputing zur Verbesserung von Klimamodellen und zur Beschleunigung des Entwicklungsprozesses von Klimamodellen • Beschreibung und Durchführung der Software-Implementierung von QML- und QC-Algorithmen auf hybriden Quantencomputern oder zunächst -simulatoren zur Entwicklung eines Prototyps eines verbesserten Klimamodells, insbesondere Implementierung von Algorithmen zum Lernen von Parametrisierungen für Klimamodelle • Beschreibung und Durchführung der Software-Implementierung zur Optimierung des Parametertunings von Klimamodellen auf hybriden Quantencomputern oder -simulatoren • Implementierung von Methoden zur Kompression von Klimamodelldaten zur Verwendung auf hybriden Quantencomputern • Dokumentation der verwendeten Methoden • Bericht über mögliche Quantenvorteile im Vergleich zu klassischen Computern • Erarbeitung von Perspektiven für industrielle Anwendungen, Benefits und Use Cases • Teilnahme an Projektmeeting sowie Vernetzungs- und Verbreitungsaktivitäten des Projekts
Vgl. Anlage 03 Wertungsmatrix TW Publikationen | 20% QC-Infrastruktur | 30% Akademische Erfahrung | 30% Case Studies und/oder Zusammenarbeit | 10% Nachhaltigkeit des Unternehmens | 10%
Bitte beachten Sie die Hinweise in den Vergabeunterlagen!
Abschnitt III: Rechtliche, wirtschaftliche, finanzielle und technische Angaben
Nachweis wird durch Handelsregisterauszug erbracht; nur notwendig, soweit Eintragung in Handelsregister vorgeschrieben ist
Der Auftrag ist in wesentlichen Teilen selbst auszuführen.
Abschnitt IV: Verfahren
Abschnitt VI: Weitere Angaben
Postanschrift:[gelöscht]
Ort: Bonn
Postleitzahl: 53123
Land: Deutschland
E-Mail: [gelöscht]
Telefon: [gelöscht]
Fax: [gelöscht]
Internet-Adresse: http://www.bundeskartellamt.de