Quantencomputer: Technologische Fortschritte ermöglichen praktische Anwendungen
- Technologische Fortschritte eröffnen neue Möglichkeiten für Quantencomputer.
- Quantencomputer könnten herkömmliche Computer bei bestimmten Berechnungen übertreffen.
Technologische Fortschritte eröffnen neue Möglichkeiten für Quantencomputer, wie die Optimierung der Gate-Zuweisungen an Flughäfen.
Quantencomputer nutzen die Fähigkeit subatomarer Teilchen, gleichzeitig an zwei Orten zu sein, und führen Berechnungen schneller als herkömmliche Computer durch. Dies könnte helfen, Probleme wie verpasste Flugverbindungen zu lösen.
Quantencomputer speichern Informationen als Qubits, die eine komplexe Mischung aus Null und Eins darstellen. Diese Qubits können ihre Aktionen sofort koordinieren, ein Phänomen, das Albert Einstein als „spukhafte Fernwirkung“ bezeichnete.
Obwohl leistungsstarke Quantencomputer noch ein Jahrzehnt entfernt sind, haben Unternehmen wie IBM und D-Wave bereits herkömmliche Computer bei bestimmten Berechnungen übertroffen. Dies veranlasst Unternehmen, mehr praktische Anwendungen zu verfolgen, wie die Berechnung optimaler Wege für Passagiere.
„Wir leben in einer Ära, in der wir die Chance haben, Quantencomputer sinnvoll einzusetzen“, sagt Karl Jansen vom Deutschen Elektronen-Synchrotron (DESY), der an der Optimierung von Flug-Gate-Zuweisungen arbeitet.
D-Wave hat Quantencomputer verwendet, um Fahrpläne für Lebensmittelgeschäftslieferungen und Routenplanung von Promotion-Touren zu optimieren. Diese Aufgaben sind Beispiele für Optimierungsprobleme, die aufgrund der Vielzahl an Optionen äußerst komplex sind.
Es gibt 100.000 Möglichkeiten, fünf Flugzeuge zehn Gates zuzuweisen. Bei 50 Flugzeugen und 100 Gates explodiert die Anzahl der Möglichkeiten auf 10 hoch 100. Kein herkömmlicher Computer könnte all diese Möglichkeiten verfolgen, aber ein Quantencomputer könnte es theoretisch.
Ein Quantencomputer mit 350 Qubits könnte theoretisch alle möglichen Lösungen für das 50-Flugzeug-zu-100-Gates-Zuweisungsproblem verfolgen.
Angelo Bassi von der Universität Triest vergleicht den Unterschied zwischen herkömmlicher und Quantencomputing mit dem Unterschied zwischen einem Surfer und einer Welle. Wellen tragen mehr Informationen als Teilchen.
Qubits sind jedoch schwer zu handhaben und müssen auf Temperaturen kälter als der interstellare Raum gekühlt werden. Sie sind anfälliger für Fehler als Bits, die sich auf gewöhnliche elektronische Schaltkreise stützen.
Zukünftige Quantencomputer werden eine enorme Anzahl von Qubits benötigen, um das Fehlerproblem zu bewältigen und genügend Leistung für Aufgaben wie die Simulation der Dynamik von Atomen und Molekülen zu haben.
Selbst heutige Geräte haben einen Schwellenwert überschritten, der sie leistungsfähig genug macht, um die fortschrittlichsten Supercomputer bei einigen Berechnungen zu übertreffen. Dieser kritische Punkt liegt zwischen 50 und 100 Qubits.
Ein Meilenstein wurde erreicht, als IBM zeigte, dass sein 127-Qubit-Prozessor konventionelle Computer bei bestimmten Berechnungen übertreffen kann. D-Wave veröffentlichte ein Papier, das zeigt, dass ihre neueste Maschine in Minuten Mengen berechnen kann, die den leistungsstärksten Supercomputer Millionen von Jahren kosten würden.
D-Wave setzt auf Optimierungsanwendungen und hat eine spezielle Art von Quantencomputer namens Annealer entwickelt, der auf die Lösung dieses Problems spezialisiert ist. Er enthält etwa 5.000 Qubits und sucht schnell nach ungefähren Antworten.
Ein vielversprechendes Zeichen ist, dass die Annealing-Technologie von D-Wave möglicherweise einen Vorteil gegenüber herkömmlichen Computern bei praktischen Problemen bietet.
Das Rennen beginnt, herauszufinden, welche anderen praktischen Anwendungen die neueste Generation von Quantencomputern haben könnte.
Jansen vom DESY hat kleine Versionen des Flug-Gate-Optimierungsproblems erfolgreich auf einem gefangenen Ionen-Quantencomputer von IonQ gelöst und frühe Hinweise darauf gesehen, dass seine Technik herkömmliche Rechenmethoden übertreffen könnte.
Forscher der Cleveland Clinic sagen, dass ein IBM-Quantencomputer ein fortschrittliches AI-Algorithmus übertroffen hat, um die Form eines Abschnitts eines Proteinmoleküls vorherzusagen. Dies könnte nützlich sein, um bestimmte Krankheiten zu erkennen und zu behandeln.
Da Optimierung in das Training von maschinellen Lernalgorithmen einbezogen wird, glauben einige Unternehmen, dass Quantencomputing AI-Anwendungen intelligenter machen kann.
IonQ hat mit Hyundai an quantenbasierter AI gearbeitet, um selbstfahrende Autos in die Lage zu versetzen, Verkehrsschilder und andere Objekte zu erkennen. Der Wechsel zum quantenbasierten AI-Training verdoppelte dessen Genauigkeit von 30 % auf 60 %.
Trial-and-Error-Ansätze könnten neue Anwendungen für Quantencomputer aufdecken. Bekannte Theorien legen jedoch nahe, dass die Quantum-Geschwindigkeitssteigerungen bei Optimierung und AI relativ bescheiden sein werden und wahrscheinlich keine kommerziellen Auswirkungen haben werden, bis Quantencomputer viel größer und fehlerkorrigiert sind.
„Es ist schwer zu sehen, wie man mit der aktuellen Generation von Geräten einen Gewinn erzielen könnte“, sagt Scott Aaronson von der University of Texas. „Es muss etwas passieren, das außerhalb dessen liegt, was wir über die aktuellen Algorithmen wissen.“
Ein Durchbruch könnte aus Experimenten entstehen. Eine der mächtigsten Methoden für Optimierungsprobleme, der Simplex-Algorithmus, wurde in den 1940er Jahren entwickelt, lange bevor Theoretiker erklären konnten, warum er so gut funktionierte.
„Nur weil es heute keine theoretischen Garantien gibt, bedeutet das nicht, dass es keine kurzfristigen Chancen gibt“, sagt Ricardo Garcia von Moody’s Analytics.
