Quantensprung der Rechenleistung
Nutzen trotz Wissenslücken
Bis heute ist es der heilige Gral der Naturwissenschaften, diese Gesetze der Quantenmechanik mit den klassischen Naturgesetzen wie der Gravitation in Einklang zu bringen, denen die Welt im Großen gehorcht – von der Rotation der Planeten bis zu unserem Leben auf der Erde. Doch obwohl wir nicht wissen, wo (und warum) die Grenze zwischen der Welt der Elementarteilchen und unserer verläuft, können wir die Funktionsprinzipien der Quanten hier und jetzt für uns nutzen. Das ist in etwa so, als könnten wir ein Elektroauto ins Mittelalter teleportieren: Die Menschen wüssten nicht, warum es fährt – aber dennoch würde es sie von A nach B bringen.
Ähnlich wie ein Auto oder Flugzeug zu einem Pferd verhält sich die Geschwindigkeit eines Quantencomputers zu der eines Binärrechners. Während zwei Bits in der klassischen Welt vier Kombinationen erlauben (01, 10, 00 oder 11), entspricht ein Quantenbit (auch Qubit genannt) durch die Möglichkeit der Überlagerung beider Zustände allen möglichen Kombinationen aus Zahlen >0 und <1. Durch jedes zusätzliche Qubit wächst die Rechenleistung exponentiell, sodass 193 herkömmliche Bits benötigt würden, um ein einziges Qubit zu codieren. Anders gesagt: Während ein klassischer 32-Bit-Rechner eben genau 32 Berechnungen gleichzeitig ausführen kann (32 mal 01 oder 10), ist ein 32-Qubit-Computer zu 320 Milliarden Berechnungen gleichzeitig in der Lage. Das entspricht der Anzahl der Sterne in unserer Galaxis.
Welchen Gesetzen folgen Raum und Zeit?
Neben dieser sogenannten Überlagerung existiert in der Quantenwelt das noch wesentlich mysteriösere Phänomen der Verschränkung. Von den Pionieren der Teilchenphysik um Einstein und Heisenberg wurde es als spukhafte Fernwirkung bezeichnet. Die Verschränkung tritt nur im Quantenraum, also auf Ebene der Elementarteilchen, auf und verblüfft die Wissenschaft seit mehr als 100 Jahren. Normalerweise werden Teilchen in diesem Universum als Paare erzeugt. Die Paare sind durch eine Eigenschaft des Teilchens unterscheidbar, sei es Spin oder Ladung. Das beobachtete Verschränkungsprinzip besagt, dass ein verschränktes Teilchen genau das Spiegelbild der Daten erhält, die auf sein Partnerteilchen übertragen werden, selbst wenn sich beide Teilchen an den entgegengesetzten Enden des Universums befinden. Information kann also mittels verschränkter Teilchen ohne Zeitverlust über beliebige Distanzen transportiert werden, was nicht nur die Lichtgeschwindigkeit als absolute Grenze nivelliert, sondern gar das Prinzip von Raum und Zeit widerlegt und die grundlegenden Gesetze des Universums infrage stellt.
Ähnlich wie im Bild des Autos im Mittelalter gleicht die Technologie der Quantenverschränkung einem Raumschiff aus der Zukunft, das wir plötzlich vor unserer Haustür finden: Auch wenn wir nicht verstehen, wie es funktioniert, können wir einiges damit anfangen. Etwa auf dem Gebiet der Cybersicherheit. Stellen wir uns zwei Schlüssel vor, die als Paar hergestellt werden. Selbst wenn ein Hacker in der Lage wäre, einen der Schlüssel exakt zu reproduzieren: Sobald er eines der Originale lokalisiert, registriert das verschränkte System das unmittelbar und kann entsprechend geändert werden.
Quanten-Tunneling ist ein weiteres Phänomen des Quantensystems, das sich für moderne KI-Anwendungen eignet. Ähnlich wie Überlagerung und Verschränkung ist es aber nicht intuitiv. Da wir mit diesen ganz realen Phänomenen in unserer Welt keine Erfahrungen haben, widersprechen sie oft dem, was wir den gesunden Menschenverstand nennen. Wir müssen schlicht akzeptieren, dass auf der Ebene der Elementarteilchen andere Naturgesetze herrschen als in unserer ‘großen’ Welt. Stellen wir uns vor, ein Ball rollt auf einen Hügel zu. Da Teilchen in der Quantenwelt auch als masselose Welle existieren, besteht die geringe Wahrscheinlichkeit, dass ein Teilchen auf der anderen Seite des Hügels erscheint – und zwar ohne die erforderliche kinetische Energie zu haben, über den Hügel zu rollen. Es rollt den Hügel also nicht hinauf, sondern formt gewissermaßen einen Tunnel, durch den es die andere Seite erreicht.
Neues globales Optimum
Zentrale Funktionsweise von KI und Machine Learning ist das sogenannte Gradientenverfahren. Es wird in der Numerik eingesetzt, um allgemeine Optimierungsprobleme zu lösen und das sogenannte Globale Optimum zu ermitteln. Dabei schreitet man von einem Startpunkt aus entlang einer Abstiegsrichtung, bis keine numerische Verbesserung mehr erzielt wird – als würde man den Hang eines Hügels hinabschreiten. Das Tunneling könnte diesen Prozess maßgeblich verkürzen, da zur Ermittlung eines Lokalen Optimums das Gefälle des Hügels keine natürliche Grenze mehr darstellt. Er könnte direkt durchtunnelt werden und das bisherige Verfahren des Gradientenabstiegs revolutionieren. Diese Technik könnte auch dabei helfen, schnell ein Globales Optimum zu bestimmen und nicht bei lokalen Optima zu verharren.
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Die Kombination von Robotik und künstlicher Intelligenz (KI) verspricht großes Potenzial für die Produktion. Werden Bewegungsanweisungen etwa von einem KI-Algorithmus berechnet, muss nicht für jede neue Fertigungsaufgabe eine Fachperson hinzugezogen werden. Nach diesem Prinzip haben Forschende am IHP-Institut für Integrierte Produktion Hannover einem Cobot das Zeichnen beigebracht. Dieses , das ausschlieÃlich relevante Kanten enthält, kann von einem Cobot nachgezeichnet werden. (Bild: Susann Reichert / IPH gGmbh)Kollaborierende Roboter, auch Cobots genannt, übernehmen in der Produktion Aufgaben, die üblicherweise von menschlichen Händen ausgeführt werden. Im Vergleich zu klassischen Industrierobotern sind sie kleiner und flexibler. Sie sind dafür gebaut, Seite an Seite mit Menschen zusammenzuarbeiten. Zudem zeichnen sich Cobots durch eine intuitivere Handhabung und geringeren – allerdings manuellen – Programmieraufwand aus. Der Einsatz lohnt sich daher nur für repetitive Bewegungsabläufe. Aufgaben, bei denen Flexibilität gefordert ist – etwa bei der Fertigung von Einzelstücken nach individuellen Kundenwünschen – können Cobots noch nicht sinnvoll übernehmen. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) könnte sich dies jedoch ändern. KI-Algorithmen übernehmen dabei die Aufgabe, Bewegungsanweisungen für den Cobot zu erstellen. In Zukunft könnten Cobots somit auch von Personen ohne Programmierkenntnisse bedient werden.Ein Beispiel für die Verbindung von Cobot und KI haben Forschende am IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover entwickelt. Sie haben einem Cobot beigebracht, Bilder detailliert nachzuzeichnen. Dabei wird ein zuvor unbekanntes Bild mittels KI analysiert und in eine Bewegungsanweisung für den Roboter umgewandelt.Mit mehreren verarbeitungs-Algorithmen wird ein in ein Schwarz-WeiÃ-umgewandelt, das ausschlieÃlich relevante Kanten enthält. (Bild: Leonard Engelke / IPH gGmbh)Damit das Bild vom Cobot gezeichnet werden kann, sind zunächst mehrere Bildverarbeitungs-Schritte notwendig. Ziel ist es, das Bild so umzuwandeln, dass nur die wichtigen Kanten übrig bleiben. Für die Bildverarbeitung greifen mehrere Algorithmen ineinander. Zunächst wird das Bild in ein Schwarz-Weiß-Bild umgewandelt. Anschließend wird der Weichzeichner Gaussian Blur angewandt, um Bilderrauschen, Artefakte und kleinere Details zu entfernen. Danach kommt der Canny-Algorithmus (Canny Edge Detector) zum Einsatz: Dieser prüft jeden einzelnen Pixel darauf, wie stark sich dieser von seiner Umgebung abhebt. Pixel, die sich stark abheben, werden als Kante erkannt, alle anderen Pixel werden entfernt. So entsteht ein Schwarz-Weiß-Bild, das ausschließlich relevante Kanten enthält (siehe Zeichnung).Anschließend erstellt die KI den Programmiercode für den Cobot, der damit das Bild möglichst effizient zeichnen kann. Das Ziel ist es, nicht für jeden Pixel eine eigene Bewegungsanweisung zu erstellen, sondern so viele Pixel wie möglich in einer einzelnen Bewegung zu zeichnen. Die Zeichnung erfolgt also nicht Punkt für Punkt, sondern in langen, verbundenen Linien – überflüssige Bildfragmente werden weggelassen. Die KI trifft dabei die Entscheidungen, welche Bildpunkte tatsächlich relevant sind und welche entfallen werden können.Die Kombination aus Robotik und KI-Bilderkennung bietet perspektivisch Möglichkeiten für verschiedene Fertigungsbereiche. So könnten Cobots künftig individuelle Gravuren auf unterschiedliche Produkte aufbringen. Die KI-Bilderkennung erkennt die Größe und Form des Produkts, die Oberflächenbeschaffenheit und das Material und errechnet die richtigen Parameter für den Cobot, der die Gravur aufbringt.In der Werkstattfertigung könnte ein solcher Roboter ein individuelles Bauteil verschweißen. Benötigt würde dafür die CAD-Datei der Bauteilgeometrie sowie die Schweißnahtposition – die Bewegungsanweisungen für den Roboter errechnet dann ein KI-Algorithmus.Potenzial verspricht das Zusammenspiel von KI und Cobot auch bei der Qualitätssicherung: Die KI erkennt fehlerhafte Werkstücke, der Cobot sortiert sie aus. Wird die Qualität bereits während des Fertigungsprozesses erfasst, kann die KI bei Abweichungen eigenständig die Parameter anpassen und dadurch Ausschuss vermeiden. Die KI-basierte Qualitätssicherung beim 3D-Druck von individuellen Medizinprodukten hat das IPH bereits im Forschungsprojekt ‘Saviour’ erforscht.
INDUSTRIE 4.0 & IIoT-MAGAZIN Leseprobe
Zeitschrift für Industrie 4.0, Internet of Things & Digitale Transformation
