Link direkt zur Servicenavigation Link direkt zur Hauptnavigation Link direkt zum Inhalt

Quantencomputing

Im Gegensatz zum herkömmlichen Rechnen mit Computern mittels Binärsystem, bei dem Nullen und Einsen zur Informationsspeicherung und -verarbeitung verwendet werden, basiert das Quantencomputing auf den Prinzipien der Quantenphysik. Um diese Prinzipien nutzen zu können, müssen isolierte und kontrollierbare Quantenzustände in geeigneten Apparaturen erzeugt und manipuliert werden. Solche Quantenzustände können beispielweise einzelne Ionen und Atome sein, oder auch Ströme in supraleitenden Schaltkreisen. Diese sogenannten Quanten-Bits (kurz Qubits) erlauben dann das Rechnen mit Zuständen, die im Gegensatz zu klassischen Bits auch gleichzeitig eins und null sein können. Aktuell werden verschiedene neuartige Hardwareansätze für die sogenannten Quantenprozessoren verfolgt. Am prominentesten sind derzeit Ausführungen in Form von supraleitenden Schaltkreisen. Allerdings ist noch nicht klar, ob sich ein bestimmter technologischer Ansatz durchsetzen wird.

Die Stärke von Quantencomputern ergibt sich durch die exponentiell erhöhte Informationsmenge, die pro Qubit verarbeitet werden kann, sowie die Möglichkeit, völlig neue Rechenoperationen durchzuführen. Dadurch verspricht man sich, dass Quantencomputer bestimmte mathematische Probleme lösen, an denen klassische Computer aktuell scheitern. In der Folge wird für die Industrie ein hohes Wertschöpfungspotenzial prognostiziert. Schnellere und genauere chemische Simulationen könnten neue Batterietechnologien ermöglichen oder die Entwicklung von Medikamenten beschleunigen. In der Prozessoptimierung könnten Quantencomputer die Effizienz von Produktionsabläufen in der Fertigung optimieren und in der Logistik die Routenplanung von Schiffen, Flugzeugen und Kraftfahrzeugen verbessern. Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz können ebenfalls durch Quantencomputer unterstützt werden und so ein effizienteres Training von Modellen ermöglichen.

Zahlen und Fakten

  • Die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate bei Investitionen in das Quantencomputing betrug weltweit zwischen den Jahren 2015 und 2020 rund 80 %.
  • Das globale Wertschöpfungspotenzial für Quantencomputing wird innerhalb der nächsten 10 Jahre bei 25-50 Mrd. USD liegen.
  • Rund 60 % der Quantencomputing-Akteure aus Wissenschaft und Wirtschaft arbeiten auf der System- und Algorithmus-Ebene.
  • Ende 2019 konnte das erste Mal experimentell die Überlegenheit eines Quantencomputers gegenüber einem klassischen Computer zumindest für eine sehr spezielle Problemstellung gezeigt werden.
  • Seit Juni 2021 betreiben die Fraunhofer-Gesellschaft und IBM den ersten Quantencomputer in Deutschland, mit dem konkrete Anwendungsfälle und Quantenalgorithmen unter deutschem und europäischem Datenschutzrecht gestaltet werden können.
  • In Deutschland gibt es seit Juni 2021 das Quantum Technology and Application Consortium (QUTAC), in welchem BASF, BMW, Boehringer Ingelheim, Bosch, Infineon, Merck, Munich Re, SAP, Siemens und Volkswagen vielversprechende industrielle Anwendungen für das Quantencomputing testen.

Quellen:

Herausforderungen

Aktuelle Quantencomputer lassen sich in zwei Klassen unterteilen: in universelle, gatterbasierte Quantencomputer und in Quanten-Annealer. Gatterbasierte Quantencomputer verwenden anstelle logischer Gatter wie herkömmliche Rechner Quanten-Gatter, die den Zustand eines oder mehrerer Qubits zeitlich steuerbar manipulieren können. Quanten-Gatter können zu größeren Quantenschaltkreisen zusammengeführt werden, sodass Algorithmen ähnlich wie bei klassischen Rechnern programmiert werden können. Quanten-Annealer, die ebenfalls Effekte der Quantenphysik nutzen, sind zwar nur für bestimmte Optimierungsaufgaben geeignet, lassen sich aber technisch leichter umsetzen. Auch wenn Quantencomputer noch nicht breit am Markt verfügbar sind, gibt es mittlerweile vielfältige Möglichkeiten, Zugriff über die Cloud auf einen Quantencomputer zu erhalten.

Anwendungsfälle für das Quantencomputing werden derzeit vor allem in Branchen untersucht, in denen Optimierungsprobleme häufiger auftreten. Hierzu zählen beispielsweise die Finanzindustrie, die Energie-und Rohstoffindustrie und die Fertigungsindustrie. Insbesondere große Unternehmen und Konzerne beschäftigen sich aktiv mit Untersuchungen möglicher Anwendungsgebiete. Dabei vernetzen sie sich mit Akteuren aus der Forschung und auch kleinen und mittleren Unternehmen im Bereich der Entwicklung von Basistechnologien und Algorithmen.

Grundsätzlich bestehen bei der Isolation der Qubits aber noch große Herausforderungen technischer Natur. Dies sind zum einen äußere Einflüsse wie elektromagnetische Felder, die den Quantenzustand stören und unerwünschtes Rauschen erzeugen und damit zu Informationsverlust führen. Eine andere Herausforderung liegt in der Skalierung der Systeme, welche aktuell nur über eine sehr begrenzte Zahl an Qubits verfügen und dementsprechend noch nicht hinreichend leistungsfähig sind. Zusätzlich besteht ein hoher Entwicklungsbedarf auf Softwareseite, da die notwendigen Algorithmen noch entwickelt und optimiert werden müssen.

Quellen:

Anwendungssoftware für das Quantencomputing

  • (Quanten-)Programmiersprache (Hochsprachen wie Python, aber auch neuartige Hochsprachen wie Q#)
  • (Quanten-)Programmierbibliotheken
  • (Quanten-)Assemblersprache (erlaubt, das hardwarenahe Programmieren auf Ebene einzelner Quanten-Gatter
  • (Quanten-)Compiler (übersetzt den auszuführenden Softwarecode in Befehle, die der Quantencomputer ausführen kann)

Um die Hardware der Quantencomputer inklusive Kühltechnik und Ansteuerungselektronik nutzen zu können, bedarf es entsprechender Software. Für Anwendungsfälle ist vor allem Software zum Schreiben und Ausführen von Quantenprogrammen essenziell. Denn nach dem Aufstellen einer Problemdefinition für einen bestimmten Anwendungsfall muss ein passender Algorithmus gewählt, abgeändert oder gänzlich neu geschrieben werden. Die Implementation des Algorithmus in einen durch den Quantencomputer ausführbaren Befehl kann auf verschiedenen Abstraktionsebenen erfolgen. Die meisten aktuellen Software-Umgebungen sind beispielsweise mit der Hochsprache Python kompatibel und stellen über diverse Bibliotheken schon viele grundlegende Algorithmen zur Verfügung. Darüber hinaus gibt es für Quantencomputer optimierte Hochsprachen, wie zum Beispiel Q#. Handelt es sich bei dem Anwendungsfall um ein grundlegend neuartiges Problem, kann es notwendig sein, auf Ebene der Quantengatter zu programmieren. Am Ende des Programmiervorgangs wird das Programm durch den Compiler in einen Satz Steuerbefehle übersetzt, die dann im Quantenprozessor letztlich an den Qubits durchgeführt werden.

Um die Entwicklung von Software für Quantencomputer zu unterstützen, hat das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) das Förderprogramm „Quanten-Computing – Anwendungen für die Wirtschaft“ aufgelegt. Mit Mitteln in Höhe von 35 Mio. EUR werden Forschungsprojekte gefördert, die sich explizit mit der Entwicklung von Algorithmen für zukünftige industrielle Anwendungen befassen. Zusätzlich wird im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs des BMWK im Projekt „PlanQK“ eine Plattform als zentrale Anlaufstelle für zukünftige Quantensoftware entwickelt.

Quellen: