Redwood AI, das Quantum Algorithms Institute und die UBC lancieren Mitacs Accelerate-Projekt zur Beschleunigung der chemischen Synthese mittels KI und Quantencomputing

Vancouver, Kanada – 26. März 2026 / IRW-Press / Redwood AI Corp. (CSE: AIRX) (FWB: Y0N, WKN: A422EZ) (das „Unternehmen“) freut sich, den Termin für den Start eines von Mitacs Accelerate geförderten Forschungsprojekts mit der University of British Columbia (UBC) bekannt zu geben, das in Zusammenarbeit mit dem Quantum Algorithms Institute (QAI) durchgeführt wird. Redwood AI und das QAI nehmen als gleichberechtigte Partnerorganisationen an diesem Projekt teil, das voraussichtlich im April 2026 startet.

 

Dieses Forschungsprojekt ist ein wichtiger Schritt im Rahmen von Redwoods konsequenten Bemühungen, Zukunftstechnologien für reale chemische Anwendungen zu erschließen. Ziel des Projekts ist es, durch die Verbindung von künstlicher Intelligenz mit Methoden des Quantencomputing raschere und effizientere Ansätze für die chemische Synthese zu erarbeiten, was langfristig eine Verkürzung der Forschungsdauer und eine Senkung der Kosten für Anwendungen in der Arzneimittelentwicklung und in der Verteidigungsbranche ermöglicht.

 

Im Zuge dieses Forschungsprojekts wird Redwood eng mit dem QAI und der UBC zusammenarbeiten, um Verfahren des Quantencomputing in die Workflows der KI-gestützten chemischen Synthese zu integrieren. Im Rahmen des Projekts erhält Redwood Zugang zu modernster Quanteninfrastruktur, unter anderem auch zu Hardware-Plattformen, die von der Quantencomputing-Firma D-Wave Quantum Inc., die an der Börse Nasdaq notiert, entwickelt wurden und über die Technologiepartnerschaften sowie das technische Support-Netzwerk von QAI bereitgestellt werden.

 

Die Forschungsarbeiten werden sich auf zwei für die chemische Entwicklung äußerst wichtige Anwendungen konzentrieren. Mit der ersten soll untersucht werden, wie KI-Modelle chemische Informationen mit Hilfe des Quantencomputing besser darstellen und erlernen können. Ziel ist hier, treffsicherere Vorhersagen und Erkenntnisse über vielfältige molekulare Räume hinweg zu ermöglichen. Die zweite beschäftigt sich vor allem mit der Planung von Synthesewegen. Hier könnten quantenunterstützte Optimierungsmethoden dazu beitragen, solche Wege effizienter und kostengünstiger zu gestalten. Zusammen zeigen diese Herausforderungen die alltäglichen Engpässe für Chemiker und Forscher in vielen Bereichen auf, in denen verbesserte Prognosen und Planungen die Entwicklungsgeschwindigkeit, die Kosten und die Erfolgsraten direkt beeinflussen können. Dies gilt insbesondere für Bereiche wie die pharmazeutische Entwicklung und das Verteidigungswesen, in denen häufig eine rasche Skalierung verlangt wird. Durch die Einbindung von quantenbasierten Ansätzen in die moderne KI zielt das Projekt darauf ab, die praktischen Grenzen herkömmlicher Rechenwerkzeuge zu überwinden und die Entwicklung skalierbarer, zuverlässiger und interpretierbarer Lösungen zu unterstützen.

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