SEQUOIA End-to-End

Wesentliches Ziel des Verbundforschungsprojekts SEQUOIA End-to-End war es, die heutigen Engpässe im gesamten Quanten-Software-Entwicklungsprozess transparent zu machen und durch ganzheitliches Quanten-Software-Engineering performante, automatisierte und steuerbare End-to-End-Lösungen für industrielle Anwendungsfälle zu erforschen und bereitzustellen. Die Aktivitäten bauen auf den Ergebnissen des abgeschlossenen Projekts SEQUOIA auf.

Use Cases

Anwenderstudie »Quantencomputing in der industriellen Applikation«

Als zentrales Ergebnis des Verbundforschungsprojekts »SEQUOIA« haben das Fraunhofer IAO und weitere Forschungspartner die Studie »Quantencomputing in der industriellen Applikation« veröffentlicht. Sie bietet einen weitreichenden Überblick und zeigt aktuelle Hard- und Softwarerealisierungen inklusive der gängigsten Algorithmen und industrieller Fallstudien. Ziel ist es, Unternehmen und Entwickelnde zum zielgerechten Einsatz von Quantensoftware zu befähigen. Die Studie kann über den untenstehenden Link kostenlos heruntergeladen werden.

Abschlussbericht SEQUOIA End-to-End

Publikationen

1. 1. L. Rullkötter, S. Weber, V. M. Katukuri, C. Tutschku, B. C. Mummaneni, »Resource-efficient Variational Block-Encoding«, 2025, https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.17658
  2. B. Beckert, R. Götz, J. Klamroth and N. Lemke, »Improved bounds for rounding errors in quantum circuit simulators«, 2025, Quantum Software Engineering MeetUp 2025, Gi FG Quantencomputing, https://doi.org/10.18420/se2025-ws-18
  3. J. Klamroth, M. Scheerer and O. Denninger, »Detecting and Tolerating Faults in Hybrid Quantum Software Systems Using Architectural Redundancy«, in 2025 IEEE International Conference on Quantum Software (QSW), Helsinki, Finland, 2025, pp. 162-172, https://doi.org/10.1109/QSW67625.2025.00028
  4. J. Ammermann, F. J. Brenneisen, T. Bittner and I. Schäfer., “Quantum Solution for Configuration Selection and Priorization”, 2024, ACM/IEEE International Workshop on Quantum Software Engineering (Q-SE2024), Lisbon, Portugal, 2024, ACM, New York, NY, USA, 21-28, https://doi.org/10.1145/3643667.3648221
  5. J. Klamroth and B. Beckert, »Bounding Rounding Errors in the Simulation of Quantum Circuits«, 2024, 2024 IEEE International Conference on Quantum Software (QSW), Shenzhen, China, pp. 99-106, https://doi.org/10.1109/QSW62656.2024.00024
  6. K. F. König, F. Reinecke, W. Hahn and T. Wellens, »Inverted-circuit zero-noise Extrapolation for Quantum Gate Error Mitigation«, 2024, https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.01608
  7. P.-A. Matt and Marco Roth, »A heuristic for solving the irregular strip packing problem with quantum optimization«, 2024, https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.17542
  8. F. Rapp, D.A. Kreplin and M. Roth, »Reinforcement Learning-based Architecture Search for Quantum Machine Learning«, 2024, https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.02717
  9. N. Schillo and A. Sturm, »Quantum Circuit Learning on NISQ Hardware«, 2024, IEEE Transactions on Quantum Engineering, »Variational Quantum Algorithms for Differential Equations on a Noisy Quantum Computer«, https://ieeexplore.ieee.org/document/10848114
  10. N. Schillo, »Quantum Algorithms and Quantum Machine Learning for Differential Equations«,
    2024, https://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/13885
  11. A. Sturm, B. C. Mummaneni and L. Rullkötter, »Unlocking Quantum Optimization: A Use Case Study on NISQ Systems«, 2024, https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.07171
  12. F. Truger, J. Barzen, M. Bechtold, M. Beisel, F. Leymann, A. Mandl, and V. Yussupov, »Warm-Starting and Quantum Computing: A Systematic Mapping Study«, 2024, https://doi.org/10.1145/3652510
  13. D. Eichhorn, T. Pett, T. Osborne, and I. Schaefer, “Quantum Computing for Feature Model Analysis: Potentials and Challenges”, 2023, 27th ACM International Systems and Software Product Lines Conference (SPLC’23), https://doi.org/10.1145/3579027.3608971
  14. S. Garhofer and O. Bringmann »Using an A∗-based framework for decomposing combinatorial optimization problems to employ NISQ computers« in Quantum Information Processing 22:357, 2023, https://doi.org/10.1007/s11128-023-04115-w
  15. J. Klamroth, B. Beckert, M. Scheerer and O. Denninger, “QIn: Enabling Formal Methods to Deal with Quantum Circuits”, 2023
    IEEE International Conference on Quantum Software (QSW), Chicago, IL, USA, 2023 pp. 175-185, https://doi.org/10.1109/QSW59989.2023.00029
  16. G. Koßmann, L. Binkowski, C. Tutschku and R. Schwonnek, »Open-Shop Scheduling With Hard Constraints«, 2023, https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.05822
  17. A. Sturm, »Theory and Implementation of the Quantum Approximate Optimization Algorithm: A Comprehensible Introduction and Case Study Using Qiskit and IBM Quantum Computers«, 2023, https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.09535
  18. C. Tutschku, A. Sturm, F. Knäble, B. C. Mummaneni, D. Pranjic, C. Stephan, D. B. Mayer, G. Koßmann, M. Roth, P.-A. Matt, A. Grigorjan, T. Wellens, K. König, M. Beisel, F. Truger, F. Shagieva, O. Denninger and S. Garhofer, »Quantencomputing in der industriellen Applikation. Vom Algorithmen-, Markt- und Hardwareüberblick hin zu anwendungszentriertem Quantensoftware-Engineering«, 2023, https://doi.org/10.24406/publica-805
  19. M. Beisel, J. Barzen, F. Leymann, F. Truger, B. Weder and V. Yussupov, »Configurable Readout Error Mitigation in Quantum Workflows«, 2022, in Electronics, Vol. 11(19), MDPI, https://doi.org/10.3390/electronics11192983
  20. M. Beisel, J. Barzen, F. Leymann, F. Truger, B. Weder and V. Yussupov, »Patterns for Quantum Error Handling«, 2022, Proceedings of the Fourteenth International Conference on Pervasive Patterns and Applications (PATTERNS 2022), ThinkMind(TM) Digital Library
  21. M. Beisel, S. Garhofer, F. Leymann, F. Truger, B. Weder and V. Yussupov, »Quokka: A Service Ecosystem for Workflow-Based Execution of Variational Quantum Algorithms«, 2022, 20th International Conference on Service Oriented Computing, https://doi.org/10.1007/978-3-031-20984-0
  22. M. Scheerer, J. Klamroth and O. Denninger, »Fault-tolerant Hybrid Quantum Software Systems«, IEEE International Conference on Quantum Software (QSW), 2022, pp. 52-57, https://doi.org/10.1109/QSW55613.2022.00023
  23. F. Truger, M. Beisel, J. Barzen, F. Leymann and V. Yussupov, »Selection and Optimization of Hyperparameters in Warm- Quantum Optimization for the MaxCut Problem« in Electronics, MDPI, 2022, https://doi.org/10.3390/electronics11192983
  24. D. Vietz, J. Barzen, F. Leymann and B. Weder, »Splitting Quantum-Classical Scripts for the Generation of Quantum Workflows«, 2022, Proceedings of the 26th Conference on Enterprise Design, Operations, and Computing (EDOC 2022), Springer International Publishing, https://doi.org/10.1007/978-3-031-17604-3_15
  25. B. Weder, J. Barzen, M. Beisel and F. Leymann, »Analysis and Rewrite of Quantum Workflows: Improving the Execution of Hybrid Quantum Algorithms«, 2022, Proceedings of the 12th International Conference on Cloud Computing and Services Science (CLOSER 2022),
    https://doi.org/10.5220/0011035100003200
  26. B. Weder, J. Barzen, F. Leymann and D. Vietz, »Quantum Software Development Lifecycle«, 2022, Quantum Software Engineering, Springer International Publishing, https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.09323
  27. J. Klamroth, M. Scheerer and O. Denninger, »Holistische Verifikation von Hybriden Quantenprogrammen durch Software Bounded Model Checking«, 2021, Workshop Herausforderungen beim Testen moderner Softwaresysteme @ GI Jahrestagung 2021, https://doi.org/10.18420/informatik2021-161
  28. M. Scheerer, J. Klamroth and O. Denninger, »Engineering Reliable Hybrid Quantum Software: An Architectural-driven Approach«, 2021, 2nd International Workshop on Quantum Software Engineering & Technology (QSET 2021), https://ceur-ws.org/Vol-3008/short3.pdf
  29. D. Vietz, J. Barzen, F. Leymann and K. Wild, »On Decision Support for Quantum Application Developers: Categorization, Comparison, and Analysis of Existing Technologies«, 2021, Computational Science — ICCS 2021, pp. 127–141, https://doi.org/10.1007/978-3-030-77980-1_10
  30. D. Vietz, J. Barzen, F. Leymann, B. Weder and V. Yussupov, »An Exploratory Study on the Challenges of Engineering Quantum Applications in the Cloud«, 2021, Proceedings of the 2nd Quantum Software Engineering and Technology Workshop (Q-SET 2021) co-located with IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE21), pp. 1–12, https://ceur-ws.org/Vol-3008/paper1.pdf
  31. B. Weder, J. Barzen, F. Leymann and M. Zimmermann, »Hybrid Quantum Applications Need Two Orchestrations in Superposition: A Software Architecture Perspective«, 2021, Proceedings of the 18th IEEE International Conference on Web Services (ICWS 2021), pp. 1-13, https://doi.org/10.1109/ICWS53863.2021.00015
  32. M. Weigold, J. Barzen, F. Leymann and D. Vietz, »Patterns for Hybrid Quantum Algorithms«, 2021, Proceedings of the 15th Symposium and Summer School on Service-Oriented Computing (SummerSOC 2021), pp. 34–51, https://doi.org/10.1007/978-3-030-87568-8_2

In Vorbereitung/ Eingereicht

M. Fehling-Kaschek, C. Brockt-Haßauer, V. Shatokhin, A. K. Jain and A. Buchleitner, »Exploring the Use of Quantum Computers for Resilience Analysis in Critical Infrastructure Networks«, handed in at Quantum Information Processing

Haftungsausschluss

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Dies ist ein Forschungsprototyp. Die Haftung für entgangenen Gewinn, Produktionsausfall, Betriebsunterbrechung, entgangene Nutzungen, Verlust von Daten und Informationen, Finanzierungsaufwendungen sowie sonstige Vermögens- und Folgeschäden ist, außer in Fällen von grober Fahrlässigkeit, Vorsatz und Personenschäden, ausgeschlossen.