Quanten-maschinelle Lernmethoden in der Preisprognose von gebrauchten Baumaschinen
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Horst Stühler
Dipl. Bio & Dipl. Inf. Horst Stühler studierte Biologie und Informatik an der Technischen Universität München und der Ludwig-Maximilians-Universität München. Er arbeitete in leitender Position im Bereich der Hard- und Softwareentwicklung von funktional sicheren Steuergeräten sowie im Bereich Digitalisierung. Aktuell entwickelt er in seiner Funktion als Data-Science- und KI-Experte datengetriebene Geschäftsprozesse bei der Zeppelin GmbH mit Sitz in Garching bei München.
Daniel Pranjic, M. Sc., geb. 1997, studierte Physik mit der Vertiefungsrichtung Quantentechnologien an der Universität Stuttgart am Institut für Funktionelle Materie und Quantentechnologien. Als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IAO erforscht er Quanten-Machine-Learning-Modelle und deren Anwendung auf industrielle Praxisbeispiele.
Abstract
Im Bausektor ist die präzise Preisvorhersage für gebrauchte Baumaschinen entscheidend, um den Wert von Maschinenbeständen optimal zu nutzen und die Rentabilität zu maximieren. Maschinelles Lernen (ML) bietet eine vielversprechende Lösung, indem es große Datenmengen analysiert und zukünftige Preisentwicklungen prognostiziert. Neuere Entwicklungen im Bereich des Quantencomputing (QC) und des Quanten-Maschinellen-Lernen (QML) versprechen weitere Fortschritte in der Genauigkeit und Effizienz von Vorhersagen. Dieser Artikel untersucht die Methodik und die potenziellen Vorteile quantenbasierter Modelle im Vergleich zu klassischen ML-Verfahren und beleuchtet die Rolle von Support-Vektor-Maschinen (SVM) und Quanten-Support-Vektor-Maschinen (QSVM).
Abstract
In the construction sector, accurate price forecasting for used construction machinery is crucial to optimize the value of equipment inventories and maximize profitability. Machine Learning (ML) offers a promising solution by analyzing large datasets and predicting future price trends. Recent advancements in Quantum Computing (QC) and Quantum Machine Learning (QML) hold the potential for further improvements in prediction accuracy and efficiency. This article examines the methodology and potential benefits of quantum-based models compared to classical ML approaches, highlighting the role of Support Vector Machines (SVMs) and Quantum Support Vector Machines (QSVMs).
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory-Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer-Review).
Funding statement: Diese Arbeit wurde teilweise aus Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz im Rahmen des Forschungsprojekts AutoQML finanziert.
About the authors
Dipl. Bio & Dipl. Inf. Horst Stühler studierte Biologie und Informatik an der Technischen Universität München und der Ludwig-Maximilians-Universität München. Er arbeitete in leitender Position im Bereich der Hard- und Softwareentwicklung von funktional sicheren Steuergeräten sowie im Bereich Digitalisierung. Aktuell entwickelt er in seiner Funktion als Data-Science- und KI-Experte datengetriebene Geschäftsprozesse bei der Zeppelin GmbH mit Sitz in Garching bei München.
Daniel Pranjic, M. Sc., geb. 1997, studierte Physik mit der Vertiefungsrichtung Quantentechnologien an der Universität Stuttgart am Institut für Funktionelle Materie und Quantentechnologien. Als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IAO erforscht er Quanten-Machine-Learning-Modelle und deren Anwendung auf industrielle Praxisbeispiele.
Literatur
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