8 Anwendungen und Beispiele für das Quantencomputing

Langsam, aber sicher bereitet sich das Quantencomputing auf seinen großen Auftritt vor.

Google machte im Oktober Schlagzeilen, als es verkündete, dass es den lang erwarteten Durchbruch der „Quantenüberlegenheit“ erreicht habe. Das bedeutet, dass ein Quantencomputer in der Lage ist, eine Aufgabe zu lösen, die ein herkömmlicher Computer nicht bewältigen kann. Jedenfalls nicht in einer praktikablen Zeitspanne. So behauptete Google, dass ein klassischer Computer Tausende von Jahren gebraucht hätte, um das Testproblem zu lösen – obwohl einige Kritiker und Konkurrenten dies als eine grobe Übertreibung bezeichneten.

IBM, zum Beispiel, war damit nicht einverstanden. Der andere große Akteur auf dem Gebiet der Quantenphysik veröffentlichte umgehend eine Antwort, in der er im Wesentlichen behauptete, dass Google die Leistungsfähigkeit der IBM-Supercomputer unterschätzt habe, die zwar rasend schnell seien, aber nicht zu den Quantencomputern gehörten.

Tech giant head-butting aside, Google’s achievement was a genuine milestone — one that further established quantum computing in the broader consciousness and prompted more people to wonder, What will these things actually do?

But even once quantum computing reigns supreme, its potential impact remains largely theoretical — hence the hedging throughout in this article. That’s more a reflection, though, of QC’s still-fledgling status than unfulfilled promise.

Before commercial-scale quantum computing is a thing, however, researchers must clear some major hurdles. Dazu gehört vor allem die Erhöhung der Anzahl der Qubits, der Informationseinheiten, die Quantencomputer zur Ausführung von Aufgaben verwenden. Während klassische Computer-„Bits“ als 1 oder 0 existieren, können Qubits beides sein – oder beides gleichzeitig. Das ist der Schlüssel zu massiv höheren Verarbeitungsgeschwindigkeiten, die notwendig sind, um die Quantenmechanik auf molekularer Ebene zu simulieren.

Trotz des noch hypothetischen Charakters der Quantencomputer und des langen Weges, der vor ihnen liegt, gibt es viele Vorhersagen und Investitionen. Sundar Pichai, CEO von Google, verglich den jüngsten Proof-of-Concept-Fortschritt seines Unternehmens mit dem 12-Sekunden-Flug der Gebrüder Wright: Obwohl er sehr einfach und kurzlebig war, zeigte er, was möglich ist. Und was möglich ist, sagen Experten, ist in der Tat beeindruckend.

Von der Cybersicherheit über die pharmazeutische Forschung bis hin zum Finanzwesen – hier sind einige Möglichkeiten, wie Quanten wichtige Fortschritte ermöglichen werden.

Post-Quantum

Location: London

Wie es das Quantencomputing nutzt: Für den Präsidentschaftskandidaten Andrew Yang bedeutet Googles Quanten-Meilenstein, dass „kein Code unknackbar ist“. Er bezog sich damit auf die viel diskutierte Vorstellung, dass die beispiellose Faktorisierungsleistung von Quantencomputern gängige Internet-Verschlüsselungssysteme ernsthaft untergraben würde.

Aber Googles Gerät (wie alle aktuellen QC-Geräte) ist viel zu fehleranfällig, um die von Yang angedeutete unmittelbare Bedrohung der Cybersicherheit darzustellen. Laut dem theoretischen Informatiker Scott Aaronson wird es eine solche Maschine noch eine ganze Weile nicht geben. Aber die drohende Gefahr ist ernst. Und der jahrelange Vorstoß in Richtung quantenresistente Algorithmen – wie der laufende Wettbewerb des National Institute of Standards and Technology zum Bau solcher Modelle – zeigt, wie ernst die Sicherheitsgemeinschaft die Bedrohung nimmt.

Einer der nur 26 so genannten Post-Quantum-Algorithmen, die es in die „Halbfinalrunde“ des NIST geschafft haben, stammt passenderweise vom britischen Cybersicherheitsunternehmen Post-Quantum. Experten sind der Meinung, dass der sorgfältige und durchdachte Prozess, der durch das NIST-Projekt veranschaulicht wird, genau das ist, was die Quantensicherheit braucht. Dr. Deborah Franke von der Nationalen Sicherheitsbehörde erklärte gegenüber Nextgov: „Es gibt zwei Möglichkeiten, wie man bei einer quantenresistenten Verschlüsselung einen Fehler machen kann: Die eine ist, dass man den Algorithmus zu früh einsetzt, die andere, dass man ihn zu spät einsetzt.“

ProteinQure

Ort: Toronto

Wie es das Quantencomputing nutzt: „Das wirklich Aufregende an der Quantenrechnung ist, dass das Universum grundsätzlich auf Quantenbasis funktioniert, so dass man in der Lage sein wird, die Natur besser zu verstehen“, sagte Googles Pichai der MIT Technology Review im Anschluss an die jüngste Ankündigung seines Unternehmens. „Wir stehen noch am Anfang, aber wo die Quantenmechanik glänzt, ist die Fähigkeit, Moleküle und molekulare Prozesse zu simulieren, und ich denke, dort wird sie am stärksten sein. Die Entdeckung von Medikamenten ist ein großartiges Beispiel.“

Ein Unternehmen, das sich auf die Simulation von Molekülen und insbesondere auf das Verhalten von Proteinen konzentriert, ist das in Toronto ansässige Biotech-Startup ProteinQure. Das Unternehmen, das kürzlich eine Startfinanzierung in Höhe von 4 Millionen Dollar erhalten hat, arbeitet mit führenden Quantencomputern (IBM, Microsoft und Rigetti Computing) und Pharmaforschungsunternehmen (SRI International, AstraZeneca) zusammen, um das Potenzial von QC bei der Modellierung von Proteinen zu erforschen.

Das ist der äußerst komplexe, aber ertragreiche Weg der Arzneimittelentwicklung, bei dem Proteine für gezielte medizinische Zwecke entwickelt werden. Das ist zwar wesentlich präziser als die altbekannte Versuch-und-Irrtum-Methode, bei der chemische Experimente durchgeführt werden, aber aus rechnerischer Sicht ist es eine unendlich größere Herausforderung. Wie die Boston Consulting Group feststellte, würde die bloße Modellierung eines Penicillinmoleküls einen unmöglich großen klassischen Computer mit Bits der 10-ten bis 86-ten Potenz erfordern. Für fortschrittliche Quantencomputer könnte derselbe Prozess jedoch ein Kinderspiel sein – und zur Entdeckung neuer Medikamente für schwere Krankheiten wie Krebs, Alzheimer und Herzkrankheiten führen.

Ein weiteres namhaftes Unternehmen, das die Möglichkeiten des Quantencomputers für die Arzneimittelentwicklung erforscht, ist Biogen mit Sitz in Cambridge, Massachusetts. Das Biotech-Unternehmen, das sich auf die Erforschung neurologischer Krankheiten konzentriert, gab 2017 eine Partnerschaft mit dem Quanten-Startup 1QBit und Accenture bekannt.

20 Unternehmen, die mit Quantencomputern einen bahnbrechenden Durchbruch erzielen

Daimler AG

Standort: Stuttgart, Deutschland

Wie das Unternehmen das Quantencomputing nutzt: Das Potenzial von QCs, die Quantenmechanik zu simulieren, könnte sich auch in anderen Bereichen der Chemie jenseits der Arzneimittelentwicklung als transformativ erweisen. Die Autoindustrie beispielsweise will die Technologie nutzen, um bessere Autobatterien zu bauen.

Im Jahr 2018 kündigte der deutsche Automobilhersteller Daimler AG (die Muttergesellschaft von Mercedes-Benz) zwei verschiedene Partnerschaften mit den Quantencomputer-Powerhouses Google und IBM an. Elektrofahrzeuge basieren „hauptsächlich auf einer gut funktionierenden Zellchemie der Batterien“, schrieb das Unternehmen damals in seinem Magazin. Das Quantencomputing wecke „berechtigte Hoffnung“ auf „erste Ergebnisse“ in Bereichen wie der Zellsimulation und der Alterung von Batteriezellen, hieß es weiter. Verbesserte Batterien für Elektrofahrzeuge könnten dazu beitragen, die Akzeptanz dieser Fahrzeuge zu erhöhen.

Daimler untersucht auch, wie QC die KI potenziell aufladen, eine von autonomen Fahrzeugen geprägte Verkehrszukunft managen und seine Logistik beschleunigen könnte. Das Unternehmen tritt in die Fußstapfen einer anderen großen teutonischen Transportmarke: Volkswagen. Im Jahr 2017 kündigte der Automobilhersteller eine Partnerschaft mit Google an, die auf ähnliche Initiativen ausgerichtet ist. Im Jahr 2018 schloss er sich außerdem mit D-Wave Systems zusammen.

Volkswagen Group

Standort: Wolfsburg, Deutschland

Wie das Unternehmen das Quantencomputing nutzt: Die Erforschung der Optimierung durch Volkswagen bringt einen Punkt zum Vorschein, der hervorzuheben ist: Entgegen der landläufigen Meinung liegt der Durchbruch des Quantencomputers nicht nur in der Geschwindigkeit, mit der es Herausforderungen löst, sondern auch in der Art der Herausforderungen.

Das „Traveling Salesman“-Problem beispielsweise ist eines der bekanntesten in der Informatik. Es zielt darauf ab, die kürzestmögliche Route zwischen mehreren Städten zu bestimmen, wobei jede Stadt einmal angefahren wird und man zum Ausgangspunkt zurückkehrt. Dieses so genannte Optimierungsproblem ist für einen klassischen Computer unglaublich schwer zu bewältigen. Für vollständig realisierte QCs könnte es jedoch ein Kinderspiel sein.

D-Wave und VW haben bereits Pilotprogramme für eine Reihe von verkehrs- und reisebezogenen Optimierungsproblemen durchgeführt, darunter die Rationalisierung der Verkehrsströme in Peking, Barcelona und, gerade diesen Monat, in Lissabon. Bei letzterem fuhr eine Busflotte auf verschiedenen Routen, die mit Hilfe eines Quantenalgorithmus auf die Echtzeit-Verkehrsbedingungen zugeschnitten wurden, den VW nach jedem Testlauf weiter optimiert. Laut Vern Brownell, CEO von D-Wave, bringt uns der Pilotversuch des Unternehmens „näher als je zuvor an die Verwirklichung von echtem, praktischem Quantencomputing.“

JPMorgan Chase

Ort: NYC

Wie das Unternehmen das Quantencomputing nutzt: Die Liste der Partner, die Microsofts sogenanntes Quantum Network bilden, umfasst eine Reihe von Forschungsuniversitäten und auf Quantencomputing spezialisierte technische Einrichtungen, aber nur wenige Unternehmen. Zwei der fünf Partner – NatWest und Willis Towers Watson – sind jedoch im Bankensektor tätig. Auch im Q Network von IBM sticht JPMorgan Chase aus einem Meer von technikorientierten Mitgliedern sowie von Regierungs- und Hochschulforschungseinrichtungen hervor.

Dass äußerst profitable Finanzdienstleistungsunternehmen eine paradigmenverändernde Technologie nutzen wollen, ist kaum ein Schock, aber Quanten- und Finanzmodellierung passen aufgrund struktureller Ähnlichkeiten wirklich gut zusammen. Wie eine Gruppe europäischer Forscher im vergangenen Jahr schrieb, „kann der gesamte Finanzmarkt als Quantenprozess modelliert werden, bei dem sich für das Finanzwesen wichtige Größen wie die Kovarianzmatrix auf natürliche Weise ergeben.“

Viele neuere Forschungsarbeiten haben sich speziell auf das Potenzial der Quantenphysik konzentriert, das so genannte Monte-Carlo-Modell dramatisch zu beschleunigen, das im Wesentlichen die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse und die entsprechenden Risiken misst. Ein Papier aus dem Jahr 2019, das von IBM-Forschern und Mitgliedern des Quantitative Research-Teams von JPMorgan gemeinsam verfasst wurde, enthält eine Methode zur Bewertung von Optionskontrakten mithilfe eines Quantencomputers.

Abgesehen von der scheinbar eindeutigen Anwendung bei der Risikobewertung könnte die Quanten-Technologie im Finanzwesen eine große Zukunft haben. „Wenn wir das heute hätten, was würden wir tun?“ fragte sich Nikitas Stamatopoulos, ein Mitverfasser der Preisoptionsstudie. „Die Antwort ist heute nicht sehr klar.“

Microsoft

Ort: Redmond, Washington.

Wie das Unternehmen Quantencomputing einsetzt: Die Welt hat ein Düngemittelproblem, das über ein Übermaß an Kacke hinausgeht. Ein großer Teil des Düngers auf unserem Planeten wird durch Erhitzen und Unterdrucksetzen von atmosphärischem Stickstoff zu Ammoniak hergestellt, ein Verfahren, das Anfang des 20. Jahrhunderts von dem deutschen Chemiker Fritz Haber entwickelt wurde.

Das so genannte Haber-Verfahren war zwar revolutionär, erwies sich aber als sehr energieaufwändig: Etwa drei Prozent der jährlichen weltweiten Energieproduktion werden für den Betrieb des Haber-Verfahrens aufgewendet, das für mehr als ein Prozent der Treibhausgasemissionen verantwortlich ist. Noch verrückter ist, dass einige Bakterien diesen Prozess auf natürliche Weise durchführen – wir haben einfach keine Ahnung, wie und können ihn daher nicht nutzen.

Mit einem geeigneten Quantencomputer könnten wir jedoch wahrscheinlich herausfinden, wie – und dabei erheblich Energie sparen. 2017 isolierten Forscher von Microsoft das Kofaktormolekül, das für die Simulation nötig ist. Und das werden sie tun, sobald die Quantenhardware eine ausreichende Anzahl von Qubits und eine Rauschstabilisierung aufweist. Der CEO von Google sagte kürzlich gegenüber dem MIT, er glaube, dass die Quantenverbesserung von Haber noch etwa ein Jahrzehnt entfernt sei.

IBM

Ort: Armonk, New York

Wie es das Quantencomputing nutzt: Jüngste Forschungen haben ergeben, dass Quantencomputing die Wettervorhersage erheblich verbessern könnte… ein Thema, das es wert ist, erforscht zu werden! Und obwohl wir noch wenig über diesen Zusammenhang wissen, sehen viele im Bereich der Quanteninformatik darin einen bemerkenswerten Anwendungsfall.

Ray Johnson, ehemaliger CTO bei Lockheed Martin und jetzt unabhängiger Direktor beim Quanten-Startup Rigetti Computing, gehört zu denjenigen, die darauf hinweisen, dass die Methode des Quantencomputings mit simultanen (statt sequentiellen) Berechnungen wahrscheinlich erfolgreich sein wird bei der „Analyse des sehr, sehr komplexen Systems von Variablen, das das Wetter ist.“ Der Zukunftsforscher Bernard Marr schloss sich dieser Meinung an.

Während wir derzeit einige der leistungsstärksten Supercomputer der Welt einsetzen, um hochauflösende Wettervorhersagen zu modellieren, ist eine genaue numerische Wettervorhersage notorisch schwierig. In der Tat ist es wahrscheinlich noch nicht so lange her, dass Sie einen fehlerhaften Meteorologen verflucht haben.

Rigetti Computing

Standort: Berkeley, Kalifornien.

Wie das Quantencomputing genutzt wird: Quantencomputing und künstliche Intelligenz könnten sich als gegenseitige Hindernisse erweisen. Wie VentureBeat kürzlich erläuterte, werden Fortschritte beim Deep Learning wahrscheinlich unser Verständnis der Quantenmechanik verbessern, während gleichzeitig voll realisierte Quantencomputer herkömmliche Computer bei der Erkennung von Datenmustern weit übertreffen könnten. Was Letzteres betrifft, so hat das IBM-Quantenforschungsteam kürzlich festgestellt, dass die Verschränkung von Qubits auf dem Quantencomputer, der ein Experiment zur Datenklassifizierung durchführte, die Fehlerrate im Vergleich zu unverschränkten Qubits halbierte.

„Dies deutet darauf hin“, so ein Aufsatz in der MIT Technology Review, „dass Quantencomputer, wenn sie besser darin werden, Qubits zu nutzen und zu verschränken, auch besser darin werden, Probleme des maschinellen Lernens anzugehen.“

IBMs Forschung kam im Gefolge eines anderen vielversprechenden Klassifizierungsalgorithmus des maschinellen Lernens: ein Quanten-Klassik-Hybrid, der auf einer von Rigetti Computing gebauten 19-Qubit-Maschine läuft.

„Harnessing hat das Potenzial, maschinelles Lernen zu beschleunigen oder anderweitig zu verbessern im Vergleich zu rein klassischer Leistung“, schreiben die Rigetti-Forscher. Die Hybridisierung von klassischem Rechnen und Quantenprozessoren überwinde „eine zentrale Herausforderung“ bei der Verwirklichung dieses Ziels, erklären sie.

Beides sind wichtige Schritte in Richtung des ultimativen Ziels, die KI durch Quantencomputing deutlich zu beschleunigen. Das könnte virtuelle Assistenten bedeuten, die Sie auf Anhieb verstehen. Oder nicht spielergesteuerte Videospielfiguren, die sich hyperrealistisch verhalten. Die möglichen Fortschritte sind zahlreich.

„I think AI can accelerate quantum computing,“ Google’s Pichai said, „and quantum computing can accelerate AI.“

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