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Quanten-Transistor: standardisierter Baustein für Ganganalyse und KI-Anwendungen

Eine aktuelle Studie von Prof. Dr.-Ing. Dr.-Ing. habil. Javier Villalba-Díez zeigt, wie ein standardisierter Quanten-Baustein unter realen Bedingungen in KI-Systemen eingesetzt und getestet werden kann.
Charlotte Spahn|19.03.2026

Quanten-Transistor: standardisierter Baustein für Ganganalyse und KI-Anwendungen

Von der Theorie zur praktischen Anwendung 

Die Kombination von Quantencomputing und Künstlicher Intelligenz gewinnt zunehmend an Bedeutung – insbesondere, wenn es um robuste und testbare Anwendungen unter realen Bedingungen geht.

Ein Forschungsteam um Prof. Dr.-Ing. Dr.-Ing. habil. Javier Villalba-Díez von der 
Fakultät Wirtschaft der Hochschule Heilbronn hat gemeinsam mit Joaquín Ordieres-Meré eine Open-Access-Studie im Fachjournal Scientific Reports veröffentlicht. Im Mittelpunkt steht ein neuer standardisierter Baustein für hybride KI-Modelle: der sogenannte „Quantum Transistor“ (QT).

Der Ansatz verfolgt ein klares Ziel: Statt theoretischer Versprechen steht die Entwicklung eines testbaren und reproduzierbaren Bausteins im Fokus, der unter realen Bedingungen funktioniert. Der Quantum Transistor ist dabei vergleichbar mit einem Transistor in der klassischen Elektronik und arbeitet mit einem definierten Arbeitspunkt („Bias“) sowie einer interpretierbaren Verstärkung („Gain“). Dadurch lässt er sich gezielt in lernende Systeme integrieren. 

Im Fokus der Arbeit steht ein klarer Engineering-Ansatz: Ziel ist ausdrücklich nicht ein sogenannter „Quantum Advantage“, sondern ein standardisierter, nachvollziehbarer und reproduzierbarer Baustein für reale Anwendungen. Die Arbeit verzichtet bewusst auf entsprechende Leistungsversprechen und setzt stattdessen auf überprüfbare Ergebnisse.

Die Studie demonstriert die Anwendung im Kontext der Ganganalyse auf Basis von Wearable-Daten. Gleichzeitig wird deutlich, dass klassische KI-Modelle aktuell noch leicht überlegen sind. Der Mehrwert der Arbeit liegt daher insbesondere in der systematischen Untersuchung unter realen Hardwarebedingungen.

Dabei werden typische Effekte wie Messfehler, Drift und Rauschen gezielt berücksichtigt und analysiert. Auf diese Weise wird transparent gemacht, wie sich solche Einflüsse auf die Leistungsfähigkeit von KI- und Quantenmodellen auswirken.

Dieses Konzept kann auf realer Quantenhardware (IQM-5) validiert werden.

Die Veröffentlichung steht damit exemplarisch für einen Ansatz, der Quantencomputing als technisch überprüfbares System versteht und gezielt auf standardisierte und nachvollziehbare Lösungen für zukünftige Anwendungen ausgerichtet ist.



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