PD Dr. habil. Jeanette Miriam Lorenz

Head of Department am Fraunhofer IKS

PD Dr. habil. Jeanette Miriam Lorenz, Head of Department am Fraunhofer IKS
© Fraunhofer IKS
PD Dr. habil. Jeanette Miriam Lorenz, Head of Department am Fraunhofer IKS

»Safe Intelligence heißt für mich eine robuste Quanten-gestützte KI zu realisieren. Damit werden wir die Emerging Technology Quantencomputing auch in sicherheitskritischen Anwendungen einsetzen können.«

Seit Anfang 2023 leitet  PD. Dr. habil. Jeanette Miriam Lorenz die Abteilung »Quantum-enhanced AI« am Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS. Schon seit April 2021 arbeitete sie als Senior Scientist am Fraunhofer IKS daran, zuverlässiges und robustes Quantencomputing zu ermöglichen.

Jeanette Lorenz studierte Physik und Mathematik an der Friedrich-Alexander-Universität (FAU) Erlangen und der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU)München. Auf das Studium folgte eine langjährige Forschungstätigkeit in der experimentellen Hochenergie-Teilchenphysik am CERN (European Organization for Nuclear Research) und in München. Sowohl an der LMU München als auch am CERN hat sie zahlreiche internationale Forschungsgruppen geleitet. Ihr Spezialgebiet war die Suche nach Teilchenkandidaten für Dunkle Materie am Large Hadron Kollider. 

2014 promovierte sie ebenfalls an der LMU München mit Auszeichnung. 2020 habilitierte sie und lehrt seitdem an der Fakultät für Physik der LMU als Privatdozentin.

Am Fraunhofer IKS leitet sie die Projekte im Bereich Quantencomputing. Das Ziel ihrer Arbeit ist es, die Entwicklung der Quantentechnologie in Deutschland entscheidend voranzutreiben. 

 

Sie möchten mehr über Jeanette Lorenz erfahren? Dann lesen Sie ihr Porträt auf unserem Safe Intelligence Blog:

Lehrtätigkeiten

Lehrveranstaltungen von Jeanette Lorenz an der Ludwig-Maximilians-Universität München:

  • Vorlesung »Applications of quantum computing«
    Diese Vorlesung stellt mögliche Anwendungen von Noisy-Intermediate-Scale Quantum (NISQ) Computern in der Physik und in industriellen Bereichen vor. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Erledigung von Simulationsaufgaben durch Quantencomputer, dem Einsatz von Quantencomputern zur Lösung von Optimierungsproblemen oder zum Nutzen von maschinellem Lernen mit Quanten.

Veranstaltungen

Aktuelle Veranstaltungen, auf denen Jeanette Lorenz Vorträge hält/gehalten hat:
 

Abschlussarbeiten

Jeanette Lorenz bietet Abschlussarbeiten im Bereich Quantencomputing an: 

  •  Quantum Machine Learning
  • Optimierung und Simulationsprobleme
  • Modellierung von Fehlern und Fehlerkorrektur

Mitgliedschaften

Verbände, in denen Jeanette Lorenz Mitglied ist:

  • Mitglied in der Deutschen Physikalische Gesellschaft
  • Teilprojektleitung vom Munich Quantum Valley
 

Workshop
Quantencomputing

Entdecken Sie die Möglichkeiten des Quantencomputings in einem auf Ihr Unternehmen zugeschnittenen Workshop. Hierfür bietet das Fraunhofer IKS vier Workshopmodule.

Blogartikel von und über PD Dr. habil. Jeanette Miriam Lorenz

Auf unserem Blog finden Sie zahlreiche Artikel unserer Kolleginnen und Kollegen rund um die Forschungsthemen des Fraunhofer IKS. Hier sind die Blogartikel von und über Jeanette Lorenz:

 

Quantencomputing

Erst Anwendungen treiben die Entwicklung von Quantentechnologien voran

Von Quantencomputing wird erwartet, dass sie ein disruptives Potential in vielen Anwendungsfeldern entfaltet. Doch in der Praxis zeigt sich, dass dazu noch Entwicklungen sowohl im Bereich der Quanten-Hardware, wie auch der dazugehörigen Software geschehen müssen.

 

Hohe Rechenleistung

Leicht zugängliches und robustes Quantencomputing

Aktuelle Quantencomputer sind noch nicht leistungsstark genug, um industrielle Probleme zu lösen. Das könnte sich in den nächsten zehn Jahren ändern. Das Fraunhofer IKS arbeitet an robusten und zuverlässigen Quantencomputing-gestützten Lösungen und ermöglicht den leichten Zugang zu Quantencomputing, auch für mittelständische Unternehmen.

 

Interview mit Jeanette Lorenz

»Unternehmen sollen frühzeitig vom
Quantencomputing profitieren«

Das Projekt QuaST (Quantum-enabling Services und Tools für industrielle Anwendungen) geht an den Start. Die Leitung liegt beim Fraunhofer IKS. Verantwortlich für QuaST ist Jeanette Lorenz, Senior Scientist am Fraunhofer IKS. Sie erklärt, um was es im Projekt geht.

 

Medizintechnik

Wie Quantencomputing in der Medizin helfen könnte

Quantencomputing hat das Potenzial, in der medizinischen Diagnostik Künstliche Intelligenz effizienter zu trainieren. Dadurch werden Diagnosen genauer, auch wenn nur wenig Daten zur Verfügung stehen. So kann sich zum Beispiel Früherkennung, Diagnose und Verlaufskontrolle von Hirntumoren verbessern.

Projekte von PD Dr. habil. Jeanette Miriam Lorenz

Forschung und Industrie beginnen zunehmend, sich mit der Software für Quantencomputer auseinanderzusetzen. Hier setzt Jeanette Lorenz gemeinsam mit ihren Kolleginnen und Kollegen am Fraunhofer IKS an und ist Teil des Bayerischen Kompetenzzentrums Quanten Security und Data Science (BayQS) und des Munich Quantum Valley (MQV). Außerdem leitet sie das Konsortium QuaST, das Unternehmen einen niedrigschwelligen Zugang zu Quantencomputing ermöglichen will.

 

Bayerisches Kompetenzzentrum Quanten Security und Data Science

Das Bayerische Kompetenzzentrum Quanten Security und Data Science (BayQS) hat das Ziel, schon im frühen Stadium des Quantencomputings die drei Aspekte Cybersicherheit (Security), Zuverlässigkeit & Robustheit sowie Optimierung zu berücksichtigen.  

 

Munich Quantum Valley

Das Munich Quatum Valley forscht an der industriellen Nutzung von Quantencomputern und Quantentechnologien. Damit Quantencomputing sicher angewendet werden kann, bringt das Fraunhofer IKS seine Expertise rund um die verlässliche Anwendung fortschrittlicher Technologien in sicherheitskritische Systeme ein.

 

QuaST – Quantum-enabling Services und Tools für industrielle Anwendungen

Das Ziel des Projekts QuaST ist es, Unternehmen einen niedrigschwelligen Zugang zu Quantencomputern zu ermöglichen. Industrielle Endanwender sollen mit nur minimalen Kenntnissen von QC-Hardware und QC-Software automatisiert leicht zugängliche und verlässliche QC-gestützte Lösungen für ihre Anwendungsprobleme bekommen.

 

Pressemitteilung / 3.2.2022

Mit Quanten Optimierungsprobleme lösen

Mit Quantencomputern lassen sich zukünftig hochkomplexe Aufgaben lösen, an denen klassische Rechner bislang scheitern. Im Projekt QuaST, das durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert wird, forschen sieben Partner aus Wissenschaft und Wirtschaft daran, Quantencomputing kleinen und großen Unternehmen möglichst einfach zugänglich zu machen.

Fachartikel von und mit PD Dr. habil. Jeanette Miriam Lorenz

Hier finden Sie aktuelle Beiträge, die PD Dr. habil. Jeanette Miriam Lorenz für unterschiedliche Medien geschrieben hat oder für die sie interviewt wurde. Lesen Sie direkt weiter.

 

Tech Weekly: KI und der Nutzen von Quantencomputing

Im Podcast des Bitkom spricht Tobias Grimm im Interview mit PD Dr. habil. Jeanette Lorenz, Abteilungsleiterin für Quantum-enhanced AI am Fraunhofer IKS, über die Potenziale von Quantencomputing für die Künstliche Intelligenz sowie deren Anwendungsfelder für die deutsche Industrie.

Quantencomputer:
Alles nur ein Hype?

Quantencomputer sollen Fragen lösen, an denen normale Rechner scheitern. Doch die Technologie ist längst nicht so weit wie erhofft. Vom Versuch, einen Hype zu beruhigen.

Lesen Sie den kompletten Artikel, für den auch Jeanette Lorenz interviewt wurde, auf sueddeutsche.de.

Interview mit Jeanette Lorenz

Möglichst hürdenlos: Quantencomputing für kleine und mittlere Unternehmen

Weil Quantencomputer die Lösung von hochkomplexen Aufgaben ermöglichen, kann ihr Einsatz Industrieunternehmen einen technologischen Vorsprung verschaffen. Allerdings ist auch das Nutzen der gigantischen Rechenleistung anspruchsvoll und für einzelne Unternehmen kaum zu bewältigen. Im Projekt QuaST wollen Forscher*innen des Fraunhofer IKS ihnen den quantentechnologischen Einstieg so einfach wie möglich machen. Projektleiterin Jeanette Lorenz erklärt, wie das aussehen könnte und welche Schwierigkeiten noch überwunden werden müssen.