Ausgangssituation

Im Forschungsprojekt TAQO-PAM wird die Optimierung industrieller Prozesse durch die Verwendung von Quantencomputing untersucht. Dabei geht es unter anderem darum den Prozess der Produktion von Leiterplatten zu verbessern. In einer SMT-Linie werden mehrere Linien parallel betrieben um die Produktivität zu steigern. Diese Linien beinhalten eine fest Anzahl von Materialzubringern (Feeder). Die Kapazität der SMT-Linie ist daher auf die begrenzte Anzahl an Feedern limitiert. Durch diese Begrenzung entsteht letztendlich eine erhöhte Zahl von Anpassungen, die um die Produktivität des Systems zu steigern, gering sein muss um die Gesamttotzeit des Systems zu minimieren.

Es gibt verschiedene Herangehensweisen und Systeme die bei der Lösung des Problems beitragen. Im Rahmen dieser Arbeit soll das Problem durch Verwendung von IBM Quantencomputersystemen unter Verwendung des Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) angegangen werden. Hierbei gilt es sich in Qiskit einzuarbeiten und eine Schnittstelle zwischen dem Optimierungsproblem und dem Hardwaresystem zu erstellen.

Aufgabenschwerpunkte

Die Aufgaben und der Umfang der Arbeit orientieren sich an der Art und den Vorkenntnissen. Für Bachelor- und Projektarbeiten gilt folgendes:

• Einarbeitung in die Funktionsweise von IBM Quantencomputern und den Qiskit Software Stack
• Einarbeitung in den Prozess der Leiterplattenproduktion (Bin-Packing Problem)
• Programmierung einer Schnittstelle zwischen dem Optimierungsproblem und IBM Quantencomputern via Qiskit unter Ausnutzung des QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm)

Im Falle einer Masterarbeit können zusätzlich die folgenden Punkte betrachtet werden:

• Integration in ein bestehendes Software-Framework zum Benchmarking von Quantenalgorithmen und -hardware
• Vergleich verschiedener QAOA Herangehensweisen (Linear Ramp QAOA, …)
• Vergleich / Integration weiterer Solver- und Hardware-Typen (bspw. D-Wave Annealer & Fujitsu Digital Annealer)

Vorkenntnisse und Benefits:

• Interesse an den Themen Optimierung, Quantencomputing und SMT-Leiterplattenproduktion
• Gute Programmierkenntnisse in Python
• Sehr gute Deutsch- oder Englisch-Kenntnisse

Bewerbungen bitte per Email mit aussagekräftigen Unterlagen (Lebenslauf, vollständige Notenübersicht).

Kategorien:

Kontakt: