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.

Datum:31. Januar 2023

Autoren:Dr. Marco Roth, Leiter der Gruppe Quantencomputing, Fraunhofer IPA

Themen: Technik

Webseite: www.ipa.fraunhofer.de

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