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Quant2AI - An End-to-End Quantum AI Benchmarking Framework for Both Researchers and Practitioners

Corvalan Morbiducci, Cristobal Felipe und Halffmann, Pascal und Barlow, Andrew und Geng, Alexander und Hickmann, Manuel Lautaro und Moghiseh, Ali und Müller, Sabine und Priplata, Christine und Rieser, Hans-Martin und Stahlke, Colin und Trebing, Michael (2026) Quant2AI - An End-to-End Quantum AI Benchmarking Framework for Both Researchers and Practitioners. Communications in Computer and Information Science, 2743, Seiten 227-236. Springer. doi: 10.1007/978-3-032-13852-1_23. ISSN 1865-0929.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich bis März 2027 - Postprintversion (akzeptierte Manuskriptversion)
2MB

Offizielle URL: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-032-13852-1_23

Kurzfassung

Quantum AI and Quantum Machine Learning (QML) are among the most promising and dynamic research fields, with a vast variety of QML models. However, standardized benchmarking is lacking, and end users often struggle to determine whether quantum AI, and which specific approach, is suitable for their use cases. Addressing these challenges is essential to evaluate the current state of quantum AI and advance toward quantum utility. We have developed Quant2AI, a holistic benchmarking framework for systematic comparisons of quantum AI pipelines using high performance clusters and both quantum simulators and hardware. Our end-to-end approach evaluates not just QML models but the whole pipeline, including e.g., preprocessing and hyperparameter variations. Its modular design enables easy integration of new components, such as alternative data preparation. We provide standardized and real-world datasets, quantum and classical AI reference pipelines, state-of-the-art evaluation metrics, and intuitive visualizations. Our framework offers benchmarking as a service for both researchers for testing their newly developed quantum AI components as well as end users for an intuitive way to identify promising quantum AI applications.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/223089/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Quant2AI - An End-to-End Quantum AI Benchmarking Framework for Both Researchers and Practitioners
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Corvalan Morbiducci, Cristobal Felipecristobal.corvalanmorbiducci (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Halffmann, PascalNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0002-3462-4941NICHT SPEZIFIZIERT
Barlow, Andrewandrew.barlow (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Geng, AlexanderNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0002-9955-4809NICHT SPEZIFIZIERT
Hickmann, Manuel LautaroLautaro.Hickmann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9501-4004206895217
Moghiseh, AliNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0001-9126-3495NICHT SPEZIFIZIERT
Müller, SabineNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Priplata, ChristineNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rieser, Hans-MartinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stahlke, ColinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Trebing, MichaelNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:21 Februar 2026
Erschienen in:Communications in Computer and Information Science
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:2743
DOI:10.1007/978-3-032-13852-1_23
Seitenbereich:Seiten 227-236
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Barbaresco, FrédéricThalesNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gerin, FrançoisSEENICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Springer
Name der Reihe:Quantum Engineering Sciences and Technologies for Industry and Services
ISSN:1865-0929
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Quantum AI, Benchmarking, Quantum Machine Learning
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Quantencomputing-Initiative
DLR - Forschungsgebiet:QC AW - Anwendungen
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):QC - Quant²AI
Standort: Ulm
Institute & Einrichtungen:Institut für KI-Sicherheit
Hinterlegt von: Corvalan Morbiducci, Cristobal Felipe
Hinterlegt am:27 Feb 2026 09:32
Letzte Änderung:27 Feb 2026 09:32

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