Quantum Machine Learning (QML) ist ein interdisziplinäres Forschungsfeld, das Quantenmechanik mit maschinellem Lernen (ML) kombiniert. Ziel ist es, klassische ML-Algorithmen mithilfe von Quantencomputern schneller, effizienter oder leistungsfähiger zu machen. Klassische ML-Algorithmen brauchen bei riesigen Datenmengen oder sehr komplexen Mustererkennungen viel Rechenzeit. Quantum ML versucht, diese Prozesse durch die parallele Rechenlogik eines Quantencomputers drastisch zu beschleunigen.

QML-Algorithmen analysieren riesige Liefernetzwerke mit Hunderten Standorten, Produkten und Routen. Sie erkennen Muster und Optimierungspotenziale deutlich schneller als klassische ML-Modelle. In der Lebensmittellogistik können so z. B. Kühltransporte zwischen Zentrallagern und Filialen effizienter geplant werden – unter Berücksichtigung von Lieferzeiten, Kühlketten, Engpässen und Saisonspitzen.

Quantum-enhanced ML kann helfen, extrem viele Einflussfaktoren gleichzeitig zu berücksichtigen – etwa Wetter, Feiertage, regionale Events, lokale Verkaufsdaten. Dadurch entstehen noch präzisere Forecasts, z. B. für verderbliche Waren wie Obst, Frischfleisch oder Molkereiprodukte. Das reduziert Food Waste und Lagerkosten.

In Kühlfahrzeugen, Lagern oder Produktionsstätten werden kontinuierlich Temperatur-, Feuchte-, Erschütterungs- und GPS-Daten erfasst. Klassische ML-Modelle stoßen bei der Verarbeitung solcher hochdimensionalen, synchronisierten Daten an Grenzen. QML kann diese Daten simultan analysieren, z. B. um kritische Abweichungen frühzeitig zu erkennen und proaktiv vor Verlusten durch Verderb oder Temperaturverfall zu warnen.