Was kann Quantencomputing?
Aktuelle Herausforderungen
Der Grund dafür, dass die oben beschriebenen Quanteneigenschaften wie Superposition und Verschränkung in unserer alltäglichen Wahrnehmung nicht erfahrbar sind, ist zugleich eine maßgebliche technologische Hürde für das Quantencomputing. Quantensysteme stehen in Kontakt mit ihrer Umwelt und wechselwirken mit ihr. Dadurch verlieren sie ihre Quanteneigenschaften und weisen zunehmend klassische Charakteristika auf. Um Quantensysteme für Berechnungen zu nutzen, muss man sie also von der Umgebung isolieren. Zugleich ist es nötig, Qubits zu manipulieren und auszulesen. Das Resultat dieses Dilemmas ist, dass quantenmechanische Berechnungen unweigerlich fehlerbehaftet sind. Das Fernziel der aktuellen technologischen Entwicklungen ist es daher, einen Quantencomputer zu konstruieren, bei dem diese intrinsische Fehlerbehaftung korrigiert werden kann.
Dies setzt aber enorme Fortschritte voraus, sodass mit fehlerkorrigierten Systemen erst in mehreren Jahren gerechnet werden kann. So hat die Bundesregierung im Jahr 2021 eine Roadmap Quantencomputing erstellen lassen, in der das Ziel der Fehlerkorrektur ungefähr für die Jahre 2030 bis 2035 prognostiziert wurde. Vor dem Hintergrund der Fehlerkorrektur sind auch die Spezifikationen wie die Zahl der Qubits aktueller Systeme zu sehen. So hat etwa IBM im November 2022 ihren neuesten Chip mit 433 Qubits vorgestellt. Da diese Qubits aber nicht fehlerkorrigiert sind, ist deren derzeitige Einsatzmöglichkeit limitiert.
Trotz der noch vorhandenen technologischen Einschränkungen können die derzeitigen Quantencomputer bereits für Berechnungen eingesetzt werden. Um mit der Fehlerbehaftung umzugehen, werden aktuell hauptsächlich hybride Algorithmen verwendet. Diese rufen den Quantencomputer nur für eine kurze Dauer auf, während der Großteil der Berechnung auf herkömmlichen Computern stattfindet. Eine aktive Forschungsfrage ist momentan, welche konkreten Anwendungen von Quantencomputing profitieren könnten. Neben der Kryptographie gelten die Simulation von Quantensystemen, die mathematische Optimierung und maschinelles Lernen als Anwendungsgebiete mit einem potenziell frühen Quantenvorteil.
Deutschlands Rolle
Um die Hürden auf dem Weg zu einem universellen Quantencomputer zu überwinden, ist Forschungs- und Entwicklungsarbeit nötig, die u.a. Deutschland intensiv vorantreibt. So belegt Deutschland mit öffentlichen Förderungen von mehr als drei Milliarden US-Dollar seit 2010 den ersten Platz vor China und den USA. Seit dem Jahr 2021 betreibt die Fraunhofer-Gesellschaft in einer Kooperation mit der Firma IBM den ersten kommerziellen Quantencomputer in Deutschland (DSGVO-konform) und stellt diesen der deutschen Industrie zur Verfügung. Der Zugang erfolgt über eine Cloud-Schnittstelle, die Ansteuerung erfolgt üblicherweise über die Programmiersprache Python.
Auch am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA spielt das Thema Quantencomputing eine zunehmend wichtige Rolle. So hat das Institut eine eigene Forschungsgruppe zum Quantencomputing mit einem Fokus auf quantenmaschinellem Lernen und Quantenoptimierung eingerichtet. Die Forschungsprojekte in Zusammenarbeit mit anderen Forschungseinrichtungen und Industriepartnern umfassen etwa die Themengebiete Wasserstoff, industrielle Produktion, Automotive und Materialsimulation. In diesen Projekten stehen sowohl die Weiterentwicklung der technologischen Grundlagen als auch Transfermöglichkeiten im Fokus, mit dem Ziel, den beteiligten Unternehmen diese Zukunftstechnologie näherzubringen und Einsatzpotenziale aufzuzeigen. Denn an diesen mangelt es auch heute schon nicht.
Das könnte Sie auch interessieren
Die Industrie arbeitet daran, die Barrieren zwischen IT und OT abzubauen. So können Unternehmen ihre Produktion effizienter und innovativer gestalten und im immer härter werdenden globalen Wettbewerb bestehen. Francis Chow von Red Hat erklärt, welche Rolle Open-Source-Technologien dabei spielen.‣ weiterlesen
3 Prozent der großen Industrieunternehmen setzen GenAI bereits großflächig ein, und rund ein Viertel hat erste Pilotprojekte gestartet. Laut einer Untersuchung der Unternehmensberatung McKinsey kann die Mehrheit der Unternehmen den Mehrwert der Technologie für den Unternehmenserfolg bislang aber noch nicht beziffern.‣ weiterlesen
Für dauerhafte Wettbewerbsfähigkeit müssen deutsche Hersteller angesichts weiterhin drohender Rezession und hoher Energiekosten die nächste Stufe der Digitalisierung erreichen. Die Mehrheit der Unternehmen bereitet sich in diesem Zug auf Smart Manufacturing vor, wie eine von Statista durchgeführte und Avanade beauftragte Studie zeigt.‣ weiterlesen
Ein Bericht von ABI Research und Palo Alto Networks über den Stand der OT-Sicherheit zeigt, dass im vergangenen Jahr eines von vier Industrieunternehmen seinen Betrieb aufgrund eines Cyberangriffs vorübergehend stilllegen musste. Die Komplexität beim Einsatz von OT-Sicherheitslösungen stellt für die Befragten das größte Hindernis dar.‣ weiterlesen
Vom 22. bis zum 26. April wird Hannover zum Schaufenster für die Industrie. Neben künstlicher Intelligenz sollen insbesondere Produkte und Services für eine nachhaltigere Industrie im Fokus stehen.‣ weiterlesen
Eine Umfrage von Hewlett Packard Enterprise (HPE) unter 400 Führungskräften in Industrie-Unternehmen in Deutschland zeigt, dass zwei Drittel der Befragten den Data Act als Chance wahrnehmen. Der Data Act stieß unter anderem bei Branchenverbänden auf Kritik.‣ weiterlesen
Carbon Management-Technologien stehen im Fokus, um CO2-Emissionen zu reduzieren und zu managen. Die Rolle des Maschinenbaus und mögliche Entwicklungspfade betrachtet eine neue Studie des VDMA Competence Center Future Business.‣ weiterlesen
Deutsche Unternehmen nehmen eine zunehmende Bedrohung durch Cyber-Angriffe wahr. Das zeigt eine aktuelle Umfrage vom Markt- und Meinungsforschungsinstitut YouGov im Auftrag von 1&1 Versatel, an der mehr als 1.000 Unternehmensentscheider teilnahmen.‣ weiterlesen
Fraunhofer-Forschende haben für Fahrer und Fahrerinnen von Baumaschinen einen Helm mit integriertem Beschleunigungssensor entwickelt. Die Helm-Sensorik misst die Vibrationen der Baumaschinen. Die Sensorsignale werden analysiert, eine Software zeigt die Belastung für den Menschen an.‣ weiterlesen
Mit der Do-it-yourself-Automatisierung sollen Unternehmen ihre Automatisierungskonzepte selbst gestalten können. Die Komponenten dafür werden über eine Plattform bereitgestellt. Etienne Lacroix, CEO der DIY-Plattform Vention erklärt das Konzept.‣ weiterlesen
Rund 2.700 Aussteller aus mehr als 50 Ländern werden vom 10. bis 14. Juni zur Achema in Frankfurt erwartet. Mit mehr als 1.000 Rednern setzt das begleitende Kongress- und Bühnenprogramm darüber hinaus Impulse für eine erfolgreiche Transformation der Prozessindustrie. An allen fünf Messetagen sollen zudem Angebote für den Nachwuchs zur Zukunftssicherung der Branche beitragen.‣ weiterlesen
INDUSTRIE 4.0 & IIoT-MAGAZIN Leseprobe
Zeitschrift für Industrie 4.0, Internet of Things & Digitale Transformation
Mit Deep Learning gegen Fehler
Hohe Geschwindigkeit und hohe Erkennungsraten sind die Anforderungen an die Qualitätskontrolle in der Verpackungsbranche. Wie diese Anforderungen erreicht werden können, zeigt das Unternehmen Inndeo mit einem Automatisierungssystem auf Basis von industrieller Bildverarbeitung und Deep Learning.‣ weiterlesen
Produktivitätssteigerungen von bis zu 50 Prozent durch KI
Laut einer Studie der Unternehmensberatung Bain & Company könnten Unternehmen ihre Produktivität durch digitale Tools, Industrie 4.0-Technologien und Nachhaltigkeitsmaßnahmen steigern. Deren Implementierung von folgt oft jedoch keiner konzertierten Strategie.‣ weiterlesen
Betriebsräte bemängeln Investitionen und fehlende Strategien
Jeder zweite Betrieb investiert laut einer Betriebsräte-Befragung der IG Metall zu wenig am Standort. Demnach verfügen rund 48 Prozent der Unternehmen über eine Transformationsstrategie. Zudem sehen die Betriebsräte ein erhöhtes Risiko für Verlagerungen.‣ weiterlesen
Lohnt sich ein Retrofit?
Ob es sich lohnt, ältere Maschinen mit neuen Sensoren auszustatten, ist oft nicht klar. Im Projekt 'DiReProFit' wollen Forschende dieses Problem mit künstlicher Intelligenz zu lösen.‣ weiterlesen
