Was ist Quantencomputing?

Der Bereich des Quantencomputings umfasst eine Reihe von Disziplinen, darunter Quantenhardware und Quantenalgorithmen. Während der Entwicklung wird die quantum Technologie bald in der Lage sein, komplexe Probleme zu lösen, die klassische Supercomputer nicht lösen können (oder nicht schnell genug lösen können).

Durch die Nutzung der Quantenphysik könnten groß angelegte Quantencomputer bestimmte komplexe Probleme um ein Vielfaches schneller lösen als moderne klassische Maschinen. Mit einem Quantencomputer könnten einige Probleme, deren Lösung mit einem klassischen Computer Tausende von Jahren dauern würde, innerhalb von Minuten oder Stunden gelöst werden.

Quantenmechanik, das Studium der Physik auf sehr kleinen Skalen, enthüllt überraschende fundamentale Naturprinzipien. Quantencomputer nutzen diese Phänomene gezielt, um auf mathematische Methoden zur Lösung von Problemen zuzugreifen, die mit klassischer Datenverarbeitung allein nicht möglich sind.

In der Praxis wird erwartet, dass Quantencomputer für zwei Arten von Aufgaben von großem Nutzen sein werden: die Modellierung des Verhaltens physikalischer Systeme und die Identifizierung von Mustern und Strukturen in Informationen.

Die Quantenmechanik ist ein bisschen wie das Betriebssystem des Universums. Ein Computer, der zur Verarbeitung von Informationen quantenmechanische Prinzipien nutzt, hat bestimmte Vorteile bei der Modellierung physikalischer Systeme. Daher ist Quantencomputing für Anwendungen in der Chemie und den Materialwissenschaften von besonderem Interesse. Beispielsweise könnten Quantencomputer Forschern, die nach nützlichen Molekülen für pharmazeutische oder technische Anwendungen suchen, dabei helfen, Kandidaten schneller und effizienter zu identifizieren.

Quantencomputer können Daten auch mithilfe mathematischer Techniken verarbeiten, die klassischen Computern nicht zur Verfügung stehen. Das bedeutet, dass sie Daten strukturieren und dabei helfen können, Muster zu entdecken, die klassische Algorithmen allein möglicherweise übersehen würden. In der Praxis kann dies für Anwendungen von der Biologie (z.B. Proteinfaltung) bis zum Finanzwesen nützlich sein.

Heute besteht ein Großteil der Arbeit in der Quantencomputerforschung darin, Algorithmen und Anwendungen innerhalb dieser breiten Kategorien der erwarteten Nutzung zu suchen. Dazu kommt die Entwicklung der neuen Technologie selbst.

Da führende Institutionen wie IBM, Amazon, Microsoft und Google sowie Start-ups wie Rigetti und Ionq weiterhin stark in diese spannende Technologie investieren, wird das Quantencomputing bis 2035 voraussichtlich zu einer 1,3 Billionen US-Dollar schweren Branche heranwachsen.

Bei der Diskussion über Quantencomputer ist es wichtig zu verstehen, dass sich das Universum auf kleinster Ebene ganz anders verhält, als wir es aus unserem Alltagsleben gewohnt sind. Im Vergleich zu dem, was wir im Physikunterricht in der Grundschule gelernt haben, ist das Verhalten von Quantenobjekten oft bizarr und kontraintuitiv.

Die Beschreibung des Verhaltens von Quantenteilchen stellt eine einzigartige Herausforderung dar. Den meisten Paradigmen des gesunden Menschenverstands für die natürliche Welt fehlt das Vokabular, um die überraschenden Verhaltensweisen von Quantenpartikeln zu beschreiben. Aber die Quantenmechanik offenbart, wie das Universum wirklich funktioniert. Quantencomputer nutzen die Quantenmechanik, indem sie herkömmliche binäre Bit-Schaltungen durch Quantenpartikel ersetzen, die als Quantenbits oder Qubits bezeichnet werden. Diese Partikel verhalten sich anders als Bits und weisen einzigartige Eigenschaften auf, die nur mit Hilfe der Quantenmechanik beschrieben werden können.

Um Quantencomputing zu verstehen, ist es wichtig, vier zentrale Prinzipien der Quantenmechanik zu verstehen:

• Überlagerung
• Verschränkung
• Dekohärenz
• Interferenz

Ein Qubit selbst ist nicht sehr nützlich. Aber es kann die Quanteninformation, die es enthält, in einen Überlagerungszustand versetzen, der eine Kombination aller möglichen Konfigurationen des Qubits darstellt. Gruppen von überlagerten Qubits können komplexe, mehrdimensionale Rechenräume erzeugen. Komplexe Probleme können in diesen Räumen auf neue Weise dargestellt werden.

Wenn ein Quantensystem gemessen wird, bricht sein Zustand aus einer Überlagerung von Möglichkeiten in einen binären Zustand zusammen, der wie ein Binärcode entweder als Null oder als Eins registriert werden kann.

Verschränkung ist die Fähigkeit von Qubits, ihren Zustand mit anderen Qubits zu korrelieren. Verschränkte Systeme sind so eng miteinander verbunden, dass Quantenprozessoren bei der Messung eines einzelnen verschränkten Qubits sofort Informationen über andere Qubits im verschränkten System ermitteln können.

Interferenz ist der Motor des Quantencomputings. Eine Umgebung aus Qubits, die in einen Zustand kollektiver Überlagerung versetzt werden, strukturiert Informationen auf eine Weise, die wie Wellen aussieht, wobei die Amplituden mit jedem Ergebnis verbunden sind.

Aus diesen Amplituden werden die Wahrscheinlichkeiten der Ergebnisse einer Messung des Systems. Diese Wellen können sich gegenseitig verstärken, wenn viele von ihnen bei einem bestimmten Ergebnis ihren Höhepunkt erreichen, oder sie können sich gegenseitig aufheben, wenn Spitzen- und Tiefpunkte zusammenwirken. Die Verstärkung einer Wahrscheinlichkeit oder die Aufhebung anderer Wahrscheinlichkeiten sind beides Formen der Interferenz.

Dekohärenz ist der Prozess, bei dem ein System in einem Quantenzustand in einen Nicht-Quantenzustand übergeht. Es kann absichtlich durch die Messung eines Quantensystems oder durch andere Umweltfaktoren ausgelöst werden (manchmal lösen diese Faktoren es unbeabsichtigt aus). Im Allgemeinen erfordert Quantencomputing die Vermeidung und Minimierung von Dekohärenz.

Um Quantencomputing besser zu verstehen, sollten Sie bedenken, dass zwei überraschende Ideen beide wahr sind. Der erste Grund ist, dass Objekte, die als Objekte mit definierten Zuständen gemessen werden können – Qubits in Superposition mit definierten Wahrscheinlichkeitsamplituden – sich zufällig verhalten. Der zweite Grund ist, dass entfernte Objekte – in diesem Fall verschränkte Qubits – sich immer noch auf eine Weise verhalten können, die zwar individuell zufällig ist, aber stark korreliert.

Eine Berechnung auf einem Quantencomputer funktioniert, indem sie eine Überlagerung von Rechenzuständen vorbereitet. Ein vom Benutzer vorbereiteter Quantenschaltkreis verwendet Operationen, um Qubits zu verschränken und Interferenzmuster zu erzeugen, wie es durch einen Quantenalgorithmus vorgegeben ist. Viele mögliche Ergebnisse werden durch Interferenzen zunichte gemacht, während andere verstärkt werden. Die verstärkten Ergebnisse sind die Lösungen für die Berechnung.

Der Hauptunterschied zwischen klassischen und Quantencomputern besteht darin, dass Quantencomputer Qubits anstelle von Bits verwenden. Quantencomputer verwenden zwar ebenfalls Binärcode, aber Qubits verarbeiten Informationen anders als klassische Computer. Doch was sind Qubits und woher kommen sie?

Während klassische Computer zur Speicherung und Verarbeitung von Daten auf Bits (Nullen und Einsen) angewiesen sind, verarbeiten Quantencomputer Daten auf andere Weise, indem sie Quantenbits (Qubits) in Superposition verwenden.

Ein Qubit kann sich wie ein Bit verhalten und entweder eine Null oder eine Eins speichern, aber es kann auch gleichzeitig eine gewichtete Kombination aus Null und Eins sein. Wenn Qubits kombiniert werden, kann ihre Überlagerung exponentiell an Komplexität zunehmen: Zwei Qubits können sich in einer Überlagerung der vier möglichen 2-Bit-Zeichenfolgen befinden, drei Qubits können sich in einer Überlagerung der acht möglichen 3-Bit-Zeichenfolgen befinden und so weiter. Mit 100 Qubits ist die Bandbreite der Möglichkeiten astronomisch.

Quantenalgorithmen manipulieren Informationen auf eine Weise, die klassischen Computern nicht zugänglich ist, wodurch bestimmte Probleme deutlich schneller gelöst werden können – insbesondere wenn Quantencomputer und leistungsstarke klassische Supercomputer zusammenarbeiten.

Im Allgemeinen werden Qubits durch Manipulation und Messung von Systemen erzeugt, die quantenmechanisches Verhalten zeigen, wie beispielsweise supraleitende Schaltungen, Photonen, Elektronen, gefangene Ionen und Atome.

Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, die Qubits zu erstellen, die heute im Quantencomputing verwendet werden, und einige sind für andere Aufgaben besser geeignet.

Hier sind einige der gebräuchlichsten Arten von Qubits:

• Supraleitende Qubits: Diese Qubits werden aus supraleitenden Materialien hergestellt, die bei extrem niedrigen Temperaturen arbeiten, und werden aufgrund ihrer Rechengeschwindigkeit und ihrer präzisen Steuerung bevorzugt.
• Gefangene Ionen-Qubits: Gefangene Ionenpartikel können ebenfalls als Qubits verwendet werden und zeichnen sich durch lange Kohärenzzeiten und hochpräzise Messungen aus, sind jedoch wesentlich langsamer als supraleitende Qubits.
• Quantenpunkte: Quantenpunkte sind kleine Halbleiter, die ein einzelnes Elektron einfangen und als Qubit nutzen. Sie bieten vielversprechendes Potenzial hinsichtlich Skalierbarkeit und Kompatibilität mit bestehender Halbleitertechnologie.
• Photonen: Photonen sind einzelne Lichtteilchen. Sie können zur Herstellung von Qubits und zur Übertragung von Quanteninformationen über große Entfernungen durch Glasfaserkabel verwendet werden. Sie werden in der Quantenkommunikation und Quanten-Kryptografie eingesetzt.

Computer, die Quantenbits verwenden, haben gegenüber Computern, die klassische Bits verwenden, gewisse Vorteile. Da Qubits eine Superposition aufrechterhalten und Interferenzen aufweisen können, geht ein Quantencomputer, der Qubits verwendet, Probleme anders an als klassische Computer.

Um besser zu verstehen, wie Quantencomputer Qubits zur Lösung komplexer Probleme einsetzen, stellen Sie sich vor, Sie stünden in der Mitte eines komplizierten Labyrinths. Um aus dem Labyrinth zu entkommen, würde ein traditioneller klassischer Rechenansatz darin bestehen, das Problem mit „roher Gewalt“ anzugehen und jede mögliche Kombination von Wegen auszuprobieren, um den Ausgang zu finden. Diese Art von Computer würde Bits verwenden, um neue Wege zu erkunden und sich zu merken, welche in Sackgassen enden.

Ein Quantencomputer könnte den richtigen Weg ableiten, ohne alle falschen Wege testen zu müssen, als hätte er einen Überblick über das Labyrinth aus der Vogelperspektive. Qubits testen jedoch nicht mehrere Pfade gleichzeitig. Stattdessen messen Quantencomputer die Wahrscheinlichkeitsamplituden von Qubits, um ein Ergebnis zu bestimmen.

Diese Amplituden funktionieren wie Wellen, die sich überlagern und gegenseitig stören. Wenn sich asynchrone Wellen überlappen, werden mögliche Lösungen für komplexe Probleme effektiv eliminiert, und die realisierte kohärente Welle oder die realisierten kohärenten Wellen stellen eine korrekte Lösung dar.

Ein IBM Quantum-Prozessor ist ein Wafer, der nicht viel größer ist als die Siliziumchips in einem Laptop. Moderne Quantenhardwaresysteme (die dazu dienen, die Instrumente auf einer ultrakalten Temperatur zu halten) und die zusätzlichen elektronischen Komponenten bei Raumtemperatur zur Steuerung des Systems und zur Verarbeitung von Quantendaten haben jedoch etwa die Größe eines durchschnittlichen Autos.

Obwohl die große Stellfläche eines kompletten Quantenhardwaresystems die meisten Quantencomputer alles andere als tragbar macht, können Forscher und Informatiker dennoch über Cloud Computing auf externe Quantencomputerkapazitäten zugreifen. Die wichtigsten Hardwarekomponenten eines Quantencomputers sind wie folgt.

Quantenchips, auch als Quanten-Datenebene bekannt, bestehen aus Qubits, die in verschiedenen Konfigurationen angeordnet sind, um Kommunikation zu ermöglichen, und fungieren als das Gehirn des Quantencomputers.

Als Kernkomponente eines Quantencomputers enthält ein Quantenprozessor die physikalischen Qubits des Systems und die Strukturen, die erforderlich sind, um sie an ihrem Platz zu halten. Quantenprozessoren (QPUs) umfassen den Quantenchip, die Steuerelektronik und die klassische Rechenhardware, die für die Ein- und Ausgabe erforderlich ist.

Ihr Desktop-Computer verwendet wahrscheinlich einen Lüfter, um ausreichend Kälte für den Betrieb zu erzeugen. Quantenprozessoren müssen sehr kalt sein – etwa ein Hundertstel Grad über dem absoluten Nullpunkt –, um Rauschen zu minimieren und Dekohärenz zu vermeiden, damit ihre Quantenzustände erhalten bleiben. Diese extrem niedrige Temperatur wird mit unterkühlten Superfluiden erreicht. Bei diesen Temperaturen zeigen bestimmte Materialien einen wichtigen quantenmechanischen Effekt: Elektronen verschieben sich ohne Widerstand durch sie hindurch. Dieser Effekt macht sie zu Supraleitern.

Wenn Materialien zu Supraleitern werden, passen sich ihre Elektronen an und bilden Cooper-Paare. Diese Paare können durch einen Prozess, der als Quantentunneln bekannt ist, eine Ladung über Barrieren oder Isolatoren transportieren. Zwei Supraleiter, die auf beiden Seiten eines Isolators angeordnet sind, bilden einen Josephson-Übergang, ein entscheidendes Bauteil der Quantencomputing-Hardware.

Quantencomputer verwenden Schaltkreise mit Kondensatoren und Josephson-Kontakten als supraleitende Qubits. Indem wir Mikrowellenphotonen auf diese Qubits abfeuern, können wir ihr Verhalten steuern und sie dazu bringen, einzelne Einheiten von Quanteninformationen zu speichern, zu ändern und auszulesen.

Die Forschung arbeitet weiterhin an der Verbesserung der Quantenhardwarekomponenten, aber das ist nur die eine Hälfte der Gleichung. Der entscheidende Faktor für die Entdeckung der Quantenvorteile durch die Nutzer wird ein hochleistungsfähiger und stabiler Quanten-Software-Stack sein, der die nächste Generation von Quantenalgorithmen ermöglicht.

Im Jahr 2024 stellte IBM die erste stabile Version des Qiskit Open-Source-Softwareentwicklungskits (SDK) vor, das Qiskit SDK 1.x. Mit über 600.000 registrierten Nutzern und 700 Universitäten weltweit, die damit Kurse zum Thema Quantencomputing entwickeln, hat sich Qiskit zum bevorzugten Software-Stack für Quantencomputing entwickelt.

Qiskit ist jedoch mehr als nur die weltweit beliebteste Software zur Entwicklung und Konstruktion von Quantenschaltungen. Wir definieren Qiskit neu, um die Full-Stack-Software für Quantencomputing bei IBM zu repräsentieren, und erweitern das Qiskit SDK um Middleware-Software und -Services zum Schreiben, Optimieren und Ausführen von Programmen auf IBM Quantum-Systemen – einschließlich neuer generativer KI-Code-Assistenz-Tools.

Quantencomputing basiert auf den Prinzipien der Quantenmechanik, die beschreibt, wie sich sehr kleine Objekte anders verhalten als große Objekte. Da die Quantenmechanik jedoch die grundlegenden Gesetze für unser gesamtes Universum liefert, ist auf einer sehr kleinen Ebene jedes System ein Quantensystem.

Aus diesem Grund kann man sagen, dass herkömmliche Computer zwar ebenfalls auf Quantensystemen basieren, jedoch die quantenmechanischen Eigenschaften bei ihren Berechnungen nicht voll ausnutzen. Es wird erwartet, dass Quantencomputer die Quantenmechanik besser nutzen können, um Berechnungen durchzuführen, die selbst Hochleistungscomputer nicht bewältigen können.

Von veralteten Lochkartenrechnern bis hin zu modernen Supercomputern funktionieren traditionelle (oder klassische) Computer im Wesentlichen auf die gleiche Weise. Diese Maschinen führen Berechnungen in der Regel sequenziell durch und speichern Daten mithilfe von binären Informationsbits. Jedes Bit steht entweder für eine 0 oder eine 1.

Wenn wir sie zu Binärcode kombinieren und mit logischen Operationen bearbeiten, können wir mit Computern alles erstellen, von einfachen Betriebssystemen bis hin zu den anspruchsvollsten Supercomputing-Berechnungen.

Quantencomputer sind wie klassische Computer Maschinen zur Problemlösung. Aber anstelle von Bits verwendet das Quantencomputing Qubits. Qubits werden wie herkömmliche Bits zur Datenverarbeitung verwendet. Durch die Nutzung von Quantenphänomenen haben Qubits jedoch Zugang zu komplexeren mathematischen Verfahren für eine andere Art der Berechnung. Dies ist auf quantenmechanische Konzepte zurückzuführen, die als Superposition und Interferenz bekannt sind und zuvor bereits erläutert wurden.

• Wird von gängigen Mehrzweckcomputern und -geräten verwendet.
• Verarbeitet Informationen in Bits mit einer diskreten Anzahl möglicher Zustände: 0 oder 1.

• Verwendet von spezialisierter Quantencomputer-Hardware auf Basis der Quantenmechanik.
• Verarbeitet Informationen in Qubits als 0, 1 oder eine Überlagerung von 0 und 1.
• Verarbeitet Daten mit Quantenlogik, indem Interferenzen zur Lösung von Problemen genutzt werden.

Quantenprozessoren führen mathematische Gleichungen nicht auf die gleiche Weise aus wie klassische Computer. Im Gegensatz zu klassischen Computern, die jeden Schritt einer komplizierten Berechnung ausführen müssen, können Quantenschaltungen aus logischen Qubits komplexe Probleme effizienter verarbeiten.

Während herkömmliche Computer in der Regel einzelne Antworten liefern, geben probabilistische Quantenmaschinen oft eine Reihe möglicher Antworten. Dieser Bereich könnte dazu führen, dass Quantencomputer weniger präzise erscheinen als herkömmliche Computer. Für die unglaublich komplexen Probleme, die Quantencomputer bald lösen könnten, könnte diese Art der Berechnung jedoch möglicherweise Hunderttausende von Jahren traditioneller Berechnung einsparen.

In der Praxis arbeiten Quantencomputer und klassische Computer in kombinierten Workflows zusammen, um Probleme zu lösen. Die effizientesten Methoden verteilen die Teile einer Berechnung, die Quantencomputer am besten beherrschen, auf Quantencomputerressourcen und die Teile, die klassische Computer am besten beherrschen, auf klassische Computerressourcen.

Vollständig realisierte Quantencomputer, die mit leistungsstarken konventionellen Computern zusammenarbeiten, wären für bestimmte Arten von Problemen wie die Faktorisierung ganzer Zahlen klassischen Computern allein weit überlegen. Aber Quantencomputing eignet sich nicht für alle (oder sogar die meisten) Probleme.

Für die meisten Arten von Aufgaben und Problemen werden klassische Computer voraussichtlich weiterhin die beste Lösung bleiben. Wenn Wissenschaftler und Ingenieure jedoch auf bestimmte hochkomplexe Probleme stoßen, kommt Quantencomputing ins Spiel. Bei solchen schwierigen Berechnungen verblassen selbst die leistungsstärksten klassischen Supercomputer im Vergleich zum Quantencomputing. Das liegt daran, dass selbst die leistungsstärksten klassischen Supercomputer auf Binärcode basierende Maschinen sind, die auf Technologie aus dem 20. Jahrhundert beruhen.

Komplexe Probleme sind Probleme mit vielen Variablen, die auf komplizierte Weise interagieren. Beispielsweise ist die Modellierung des Verhaltens einzelner Atome in einem Molekül aufgrund der vielfältigen Wechselwirkungen zwischen Elektronen ein komplexes Problem. Die Identifizierung neuer Physik in einem Supercollider ist ebenfalls ein komplexes Problem. Es gibt einige komplexe Probleme, die wir mit klassischen Computern in keinem praktischen Maßstab lösen können.

Ein klassischer Computer könnte sich hervorragend für schwierige Aufgaben wie das Durchsuchen einer großen Moleküldatenbank eignen. Er hat jedoch Schwierigkeiten, komplexere Probleme zu lösen, beispielsweise zu simulieren, wie sich diese Moleküle verhalten.

Wenn Wissenschaftler heute wissen wollen, wie sich ein Molekül verhält, müssen sie es synthetisieren und in der realen Welt damit experimentieren. Wenn sie wissen möchten, wie sich eine geringfügige Änderung auf das Verhalten auswirken würde, müssen sie normalerweise die neue Version synthetisieren und ihr Experiment noch einmal durchführen. Dies ist ein teurer und zeitaufwändiger Prozess, der den Fortschritt in so unterschiedlichen Bereichen wie der Medizin und dem Halbleiterdesign behindert.

Ein klassischer Supercomputer könnte versuchen, molekulares Verhalten mit „roher Gewalt“ zu simulieren, indem er seine vielen Prozessoren nutzt, um jede mögliche Art und Weise zu erforschen, wie sich jeder Teil des Moleküls verhalten könnte. Aber wenn er sich über die einfachsten, geradlinigsten verfügbaren Moleküle hinaus bewegt, gerät der Supercomputer ins Stocken. Kein klassischer Computer ist in der Lage, alle möglichen Permutationen des Molekülverhaltens mit bekannten Methoden zu verarbeiten.

Quantenalgorithmen verfolgen einen neuen Ansatz für diese Art komplexer Probleme, indem sie mehrdimensionale Rechenräume schaffen, in denen Algorithmen ausgeführt werden, die sich ähnlich wie diese Moleküle selbst verhalten. Dies erweist sich als eine viel effizientere Methode zur Lösung komplexer Probleme wie chemische Simulationen.

Eine Möglichkeit, dies zu verstehen: Klassische Computer müssen Berechnungen durchführen, um herauszufinden, wie sich ein Molekül verhalten wird. Ein Quantencomputer muss keine Berechnungen durchführen. Es kann das molekulare System direkt imitieren.

Quantenalgorithmen können Daten auch auf eine Weise verarbeiten, die klassische Computer nicht können, und bieten so neue Strukturen und Erkenntnisse.

Erstmals theoretisiert in den frühen 1980er Jahren, veröffentlichte der Mathematiker Peter Shor erst 1994 eine der ersten praktischen Anwendungen für eine hypothetische Quantenmaschine in der realen Welt. Der Shor-Algorithmus zur Faktorisierung ganzer Zahlen zeigte, wie ein quantenmechanischer Computer die damals fortschrittlichsten Kryptographiesysteme knacken könnte – von denen einige noch heute verwendet werden. Die Ergebnisse von Shor zeigten eine praktikable Anwendung für Quantensysteme auf, die nicht nur für die Cybersicherheit, sondern auch für viele andere Bereiche dramatische Auswirkungen haben.

Ingenieurbüros, Finanzinstitute und globale Reedereien untersuchen unter anderem Anwendungsfälle, in denen Quantencomputer wichtige Probleme in ihren Bereichen lösen könnten. Eine Explosion der Vorteile aus der Quantenforschung und -entwicklung zeichnet sich ab. Mit der Weiterentwicklung der Quantenhardware und der Fortschritte bei den Quantenalgorithmen werden wir bald neue Lösungen für große, wichtige Probleme wie Molekülsimulationen, Energieinfrastrukturmanagement und Finanzmarktmodellierung finden können.

Quantencomputer sind besonders gut darin, bestimmte komplexe Probleme mit vielen Variablen zu lösen. Von der Entwicklung neuer Medikamente über Fortschritte in der Halbleiterentwicklung bis hin zur Bewältigung komplexer energiepolitischer Herausforderungen – Quantencomputer könnten den Schlüssel zu Durchbrüchen in mehreren wichtigen Branchen darstellen.

Quantencomputing ist zwar nicht mehr nur Theorie, befindet sich aber noch in der Entwicklung. Während Wissenschaftler weltweit nach neuen Techniken suchen, um die Geschwindigkeit, Leistung und Effizienz von Quantenmaschinen zu verbessern, steht die Technologie vor einem Wendepunkt. Wir verstehen die Entwicklung nützlicher Quantencomputer anhand der Konzepte des Quantenvorteils und des Quantennutzens.

Quantum-Dienstprogramm bezieht sich auf alle Quantenberechnungen, die zuverlässige und genaue Lösungen für Probleme bieten, die für klassische Quantenmaschinensimulatoren mit Brute-Force-Technik unerreichbar sind. Bisher waren diese Probleme nur mit klassischen Näherungsmethoden zugänglich – in der Regel problemspezifischen Näherungsmethoden, die sorgfältig entwickelt wurden, um die einzigartigen Strukturen eines bestimmten Problems auszunutzen. IBM demonstrierte erstmals 2023 die Nützlichkeit der Quantencomputer.

Allgemein definiert beschreibt der Begriff „Quantenvorteil“ eine Situation, in der Quanten eine bessere, schnellere oder kostengünstigere Lösung bieten können als alle bekannten klassischen Methoden. Ein Algorithmus, der auf einem Quantencomputer einen Quantenvorteil aufweist, sollte in der Lage sein, einen bedeutenden praktischen Nutzen zu erzielen, der über alle bekannten klassischen Berechnungsmethoden hinausgeht. IBM geht davon aus, dass die ersten Quantenvorteile bis Ende 2026 realisiert werden können, wenn die Quanten- und Hochleistungsrechner-Communitys zusammenarbeiten.

Da Quantencomputer nun für bestimmte Probleme eine praktikable Alternative zur klassischen Näherung bieten, sagen Forscher, dass sie ein nützliches Werkzeug für die wissenschaftliche Forschung sind oder dass sie einen Nutzen haben. Quantum-Dienstprogramm bedeutet nicht, dass Quantenmethoden eine nachweisliche Beschleunigung gegenüber allen bekannten klassischen Methoden erreicht haben. Dies ist ein wesentlicher Unterschied zum Konzept des Quantenvorteils.

IBM hat zwei Metriken eingeführt, um Quantencomputer zu vergleichen: Layer-Fidelity und Circuit Layer Operations per Second (CLOPS).

Als äußerst wertvoller Maßstab bietet die Layer-Fidelity eine Möglichkeit, die gesamte Fähigkeit des Quantenprozessors zur Ausführung von Schaltkreisen zu erfassen und gleichzeitig Informationen über einzelne Qubits, Gatter und Übersprechen offenzulegen. Durch Ausführen des Layer-Fidelity-Protokolls können Forscher das gesamte Quantenbauelement qualifizieren und gleichzeitig detaillierte Leistungs- und Fehlerinformationen zu einzelnen Komponenten abrufen.

Zusätzlich zur Layer-Zuverlässigkeit definierte IBM auch eine Geschwindigkeitsmetrik: Circuit Layer Operations per Second (CLOPS). Derzeit ist CLOPS ein Maß dafür, wie schnell Prozessoren Quantenvolumen-Schaltungen in Serie ausführen können, und dient als Maß für die ganzheitliche Systemgeschwindigkeit, wobei sowohl Quanten- als auch klassische Datenverarbeitung einbezogen werden.

Zusammen bieten Layer Fidelity und CLOPS eine neue Möglichkeit, Systeme zu benchmarken, die für diejenigen, die Quantenhardware verbessern und nutzen möchten, aussagekräftiger ist. Diese Kennzahlen erleichtern den Vergleich von Systemen untereinander, den Vergleich unserer Systeme mit anderen Architekturen und die Darstellung von Leistungssteigerungen über verschiedene Maßstäbe hinweg.

Die Schaltungstiefe ist ebenfalls eine wesentliche Fähigkeit einer Quantenverarbeitungseinheit. Es ist ein Maß für die Anzahl der parallelen Gate-Ausführungen – die Anzahl der Schritte in einem Quantenschaltkreis –, die die Verarbeitungseinheit ausführen kann, bevor die Qubits dekohärent werden. Je größer die Schaltungstiefe, desto komplexere Schaltungen kann der Computer ausführen.

Heute stellen Unternehmen wie IBM, Google, Microsoft, D-Wave, Rigetti Computing und andere echte Quantenhardware her. Modernste Werkzeuge, die vor vier Jahrzehnten noch reine Theorie waren, stehen heute Hunderttausenden von Entwicklern zur Verfügung. Informatiker liefern in regelmäßigen Abständen immer leistungsfähigere supraleitende Quantenprozessoren, zusammen mit entscheidenden Fortschritten in der Software und der klassischen Quantenorchestrierung. Diese Arbeit strebt die Geschwindigkeit und Kapazität des Quantencomputings an, die notwendig sind, um die Welt zu verändern.

Nachdem dieses Forschungsgebiet nun eine quantenmechanische Nützlichkeit erreicht hat, arbeiten Forscher intensiv daran, modernste Quantencomputer noch nützlicher zu machen. Forscher bei IBM Quantum und anderen Einrichtungen haben einige zentrale Herausforderungen identifiziert, die es zu bewältigen gilt, um die Nützlichkeit der Quantencomputer zu verbessern und möglicherweise einen Quantenvorteil zu erzielen:

1. Skalierung von Quantenprozessoren: Während Qubit-Prozessoren, die in der Quanteninformatik verwendet werden, das Potenzial haben, bitbasierte Prozessoren massiv zu übertreffen, können aktuelle Quantenprozessoren nur eine geringe Anzahl potenzieller Qubits unterstützen. Im Zuge der weiteren Forschung plant IBM, bis 2029 ein Quantensystem mit 200 logischen Qubits einzuführen, das 100 Millionen Quantengatter ausführen kann. Bis 2033 soll ein System mit 2.000 logischen Qubits erreicht werden, das 1 Milliarde Gatter ausführen kann.
2. Skalierung von Quantum-Hardware: Qubits sind zwar leistungsstark, aber auch sehr fehleranfällig und erfordern umfangreiche Kühlsysteme, die Temperaturen unterhalb der Weltraumtemperatur erzeugen können. Forscher entwickeln derzeit Methoden zur Skalierung von Qubits, Elektronik, Infrastruktur und Software, um Platzbedarf, Kosten und Energieverbrauch zu reduzieren.
3. Quantum-Fehlerkorrektur: Dekohärenz, der Prozess, bei dem Qubits nicht richtig funktionieren und ungenaue Ergebnisse liefern, ist eine große Hürde für jedes Quantensystem. Quantum-Fehlerkorrektur erfordert, dass wir Quanteninformationen in mehr Qubits kodieren, als wir sonst benötigen würden. Im Jahr 2024 kündigte IBM einen bahnbrechenden neuen Fehlerkorrekturcode an, der etwa zehnmal effizienter ist als frühere Methoden. Zwar gibt es noch Herausforderungen bei der Implementierung von Quantum-Fehlerkorrekturcodes und der Durchführung von Berechnungen mit kodierten Quanteninformationen, doch dieser neue Code weist einen klaren Weg hin zur Ausführung von Quantenschaltungen mit einer Milliarde Logikgattern oder mehr.
4. Entdeckung von Quantenalgorithmen: Ein Quantenvorteil erfordert zwei Komponenten. Der erste ist funktionsfähige Quantenschaltungen, und der zweite ist ein Mittel, um zu zeigen, dass diese Quantenschaltungen bei der Lösung eines Quantenproblems besser sind als bekannte klassische Methoden. Die Entdeckung von Quantenalgorithmen wird die derzeitigen Quantentechnologien vom Quanten-Nutzen zum Quanten-Vorteil führen.
5. Quanten-Software und Middleware: Um die Vorteile des Quantencomputings nutzen zu können, ist ein hochleistungsfähiger und stabiler Software-Stack erforderlich, mit dem Quantenprogramme geschrieben, optimiert und ausgeführt werden können.Open-Source und Python-basiert: IBMs Qiskit ist mit Abstand das weltweit am häufigsten verwendete Quanten-SDK. Es eignet sich sowohl für Ausführungen auf IBMs Flotte supraleitender Quantencomputer als auch auf Systemen, die alternative Technologien verwenden, wie beispielsweise in Magnetfeldern gefangene Ionen oder Quanten-Annealing.
6. Quantenbasiertes Supercomputing: In absehbarer Zukunft wird Quantencomputing nur in Verbindung mit modernen und zukünftigen klassischen Supercomputern sinnvoll einsetzbar sein. Als Reaktion darauf bereiten sich Quantenforscher auf eine Welt vor, in der klassische Supercomputer Quantenschaltungen zur Lösung von Problemen nutzen können.