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Quantencomputer für die Industrie 4.0
Große Datenmengen
parallel verarbeiten
Quantensysteme sind dafür prädestiniert, die Datenströme in Industrie 4.0-Umgebungen und für Anwendungen des Internet of Things (IoT) zu verarbeiten. Das findet so noch nicht statt, aber Simulationsplattformen stehen bereit. Mit ihnen lassen sich IoT-Anwendungsfälle programmieren und neue Sicherheitsstandards für eine quantensichere Verschlüsselung prüfen. Künftig wird der größte Handlungsbedarf im Bereich des sicheren Datentransfers liegen.
Forscherin installiert Quantenchip von Google Bristlecone (Bild: Atos Information Technology GmbH)
Die Plattformökonomie ist eine Herausforderung für die Fertigungsbranche: Damit Unternehmen dabei von einem möglichst großen Nutzen profitieren, müssen Serviceplattformen aufgebaut und das Domänenwissen verbunden werden. Gelingt das nicht, drohen branchenfremde Drittanbieter, Nischen zu erobern. Durch die Weiterentwicklung der Plattformökonomie müssen zukünftig noch mehr Daten verarbeitet und neue Anwendungsfälle entwickelt werden. Die Quantentechnologie scheint prädestiniert zu sein, beim Lösen dieser beiden Herausforderungen entscheidend mitzuhelfen.
Parallele Datenverarbeitung
Im Gegensatz zu herkömmlichen Superrechnern können Quantenrechner Unmengen an Daten parallel verarbeiten. Diese besondere Fähigkeit wird sich gerade in einer Industrie 4.0-Umgebung und bei diversen Anwendungsszenarien für das IoT als großer Vorteil erweisen. Für das Analysieren und Optimieren von Produktionsprozessen und vernetzten Fertigungsumgebungen eröffnen sich zahlreiche Möglichkeiten, die gewaltigen Datenmengen mit Quantencomputern in Echtzeit zu beherrschen und nutzbar zu machen. Je mehr Variablen eine Berechnung aufweist, desto mehr kommt die Überlegenheit der Quantenrechner zum Tragen. Den Grundstein für das parallele Durchrechnen der verschiedenen Lösungswege in Sekunden oder Millisekunden legt ein Quantengatter, das die sogenannten Quantenbits (Qubits) verschränkt und ihre Zustände von Null, Eins oder irgendwo dazwischen manipuliert. Diese Zustandsänderungen der Qubits lassen sich messen und für das Ergebnis in Null- oder Eins- Werte ‘einfrieren’. Es bedarf jedoch besonderer Quantenalgorithmen, um ein Quantengatter nutzen zu können. Viele der möglichen Anwendungsfelder, wie Verkehrssimulationen, Finanztransaktionen oder eben IoT-Szenarien setzen allerdings eine Rechenleistung voraus, die nicht auf 50 bis 100Qubits beruht, sondern bis zu 1.000Qubits verlangt. Einsatzfähige Systeme existieren zwar, aber die hohen Anschaffungskosten halten die Anwendergemeinde noch klein. Cloud-Plattformen stellen in der Hinsicht einen preiswerten Zugang dar. So können Interessenten über eine Cloud-Plattform auf einen Quantencomputer der Reihe IBM Q zugreifen, der in einem Forschungslabor von IBM steht. Ebenso sind Quantensimulatoren mit deutlich weniger Anschaffungskosten verbunden. Unter diesen Rahmenbedingungen kristallisieren sich derzeit vor allem zwei Anwendergruppen heraus – Forschungseinrichtungen und Universitäten. Das Oak Ridge National Laboratory (ORNL) setzt beispielsweise einen Quantensimulator von Atos ein, um Algorithmen zu entwickeln, zu optimieren und mithilfe von Emulation zu testen. Danach führen die Forscher ihre erstellten Algorithmen auf einem echten Quantencomputer von IBM aus. Dieses Vorgehen ist deutlich effizienter als ausschließlich die teure Hardware zu verwenden.
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