Prof. Dr. Christian Bauckhage, Co-Direktor des Lamarr-Instituts und Prof. Dr. Rafet Sifa, Principal Investigator am Lamarr-Institut, veröffentlichen mit „Quantum Computing from Hopfield Nets – A Textbook with Python Code Examples“ ein neues Open-Access-Fachbuch, das einen ungewohnten, aber äußerst zugänglichen Einstieg in die Welt des Quantencomputings bietet.
Statt direkt mit abstrakten Grundlagen wie Qubits, Hilberträumen oder Dirac-Notation zu beginnen, eröffnet das Lehrbuch einen Zugang über vertraute KI-Modelle. Hopfield-Netze dienen dabei als Ausgangspunkt, weil ihre Funktionsweise viele strukturelle Parallelen zur Quantenmechanik aufweist und so den Schritt in die komplexere Theorie intuitiver macht. „Viele empfinden Quantencomputing als abstrakt oder schwer zugänglich. Uns war wichtig zu zeigen, dass man sich der Materie auch anders annähern kann – nämlich über Werkzeuge, die Studierenden bereits vertraut sind“, erläutert Prof. Christian Bauckhage. „Wenn man versteht, wie eng bestimmte KI-Modelle und quantenmechanische Beschreibungen miteinander verwandt sind, wird das Feld deutlich greifbarer – und es wird sichtbar, warum Quantencomputing in speziellen Problemklassen neue Perspektiven eröffnet.“
Das Lehrbuch basiert auf langjähriger Lehr- und Forschungserfahrung und bietet eine praxisorientierte Vermittlung: Neben theoretischen Grundlagen enthält es zahlreiche Python-, NumPy- und SciPy-Beispiele, mit denen sich die behandelten Modelle direkt nachvollziehen lassen. Es erscheint als Teil der renommierten Cognitive Technologies (COGTECH)-Reihe und ist vollständig frei zugänglich über Springer Nature. Das Buch führt von klassischen Optimierungsproblemen über Hopfield-Netze bis zur adiabatischen Quantenberechnung – und zeigt anhand vieler Beispiele, wie sich QUBOs und kombinatorische Optimierungsprobleme elegant in die Quantenwelt übersetzen lassen.