Quantencomputer Elementarteilchen

Elementarteilchen können mit Informationen vollgepackt sein. Quantencomputer nutzen diese Teilchen als Informationsträger und stellen somit klassische Rechner in den Schatten. - Bild: Andrew Ostrovsky – Adobe Stock

| von Gerd Meyring

Die Welt der Elementarteilchen sprengt jede Vorstellungskraft. Die kleinsten bekannten Materieteilchen können gleichzeitig zwei widersprüchliche Dinge sein: Teilchen und Welle, sozusagen ‚an‘ und ‚aus‘, oder in der Sprache der binären Informatik Eins und Null. Somit liefern sie auch mehrere Informationen gleichzeitig. Die Überlagerung der unterschiedlichen Zustände nennen Physiker ‚Superposition‘. Erst wenn der Mensch den Zustand eines Elementarteilchens misst, kollabiert dessen Überlagerung. Dabei ist die Wahrscheinlichkeit, in welchem Zustand es endet, nicht gleich verteilt.

Warum Quantencomputer so unfassbar schnell sind

Quantencomputer machen sich diese Prinzipien zu eigen. Sie manipulieren die Energiezustände der Elementarteilchen in einem Speichermedium mit Lasern oder Magnetfeldern und nutzen die Teilchen so als Informationsträger. Diese Qubits sind das Pendant zum Bit des binären Computers. Als Qubit eignet sich alles, was eine Superposition bilden kann – also Neutronen, Elektronen und Photonen. Als Speichermedium dienen supraleitende Metalle wie Niob.

Durch die Manipulation werden die einzelnen Qubits zudem miteinander verschränkt. Dadurch entsteht ein fast unbegrenzter Informationsträger. Da Elementarteilchen sowohl Teilchen wie Welle als auch alle Zustände dazwischen sein können, stellt ein Quantenrechner durch die Verschränkung der Qubits zu jedem Zeitpunkt alle denkbaren Lösungen des Problems dar, das er berechnen soll.

„Allerdings ist es knifflig, die gesuchte Lösung auszulesen“, schränkt Professor Tommaso Calarco, Direktor des Institute for Quantum Control am Forschungszentrum (FZ) Jülich, ein. „Denn der Quantenzustand repräsentiert nur so lange alle möglichen Lösungen, bis er gestört wird. Dann stellen die Qubits nur noch eine einzige Lösung dar.“

Warum Quantenrechner die richtigen Algorithmen brauchen

„Quantenrechner brauchen deshalb Algorithmen, die mit dieser Herausforderung umgehen können“, erklärt Professor Christian Bauckhage vom Fraunhofer Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS). Die Regelwerke müssen zum einen damit arbeiten, dass Qubits zwei gegensätzliche Informationen zur gleichen Zeit enthalten können. Die Operatoren ‚AND‘, ‚OR‘, ‚NOT‘ der binären Informatik können das nicht. Außerdem müssen Algorithmen für Quantencomputer erkennen, wann Qubits mit der größten Wahrscheinlichkeit in den Zustand kollabieren, der die Kriterien einer optimalen Lösung vollständig darstellt. 

„Zugleich müssen sie dafür sorgen, dass Lösungen, die diese Anforderungen nicht erfüllen, mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit gemessen werden“, ergänzt Bauckhage. Das geschehe in einem Prozess, an dessen Anfang jede Lösung gleich wahrscheinlich ist, bei dem aber bereits nach wenigen Rechenschritten einige Lösungen weniger wahrscheinlich geworden sind und an dessen Ende die Messung des Quantensystems mit der größten Wahrscheinlichkeit nur noch die Lösung erkennt, die der optimalen Antwort am besten entspricht. 

Katze im Quantencomputing
Im Quantencomputing ist ein Katzenzustand ein Quantenzustand, der sich aus zwei diametral entgegengesetzten Bedingungen gleichzeitig zusammensetzt. - Bild: Forschungszentrum Jülich / Annette Stettien

"Größer ist als die Summe aller Atome im Universum"

Trotz dieser komplexen Rechenschritte haben Quantencomputer gegenüber binären Rechnern einen unschlagbaren Vorteil: Sie sind unglaublich schnell. Denn jedes Qubit, das zu einer existierenden Verschränkung hinzukommt, verdoppelt die Rechenleistung des Systems. So bieten 250 Qubit, wenn sie eines Tages erreicht werden, eine Rechenleistung von 1.080 binären Bits. Das entspricht einer Zahl, die größer ist als die Summe aller Atome im Universum.

Mit dieser Überlegenheit brillieren Quantenrechner schon heute bei der Lösung von Optimierungsproblemen – etwa der Frage, wie die Arbeitsabläufe von Robotern so gestaltet werden müssen, dass sie in kürzester Zeit mit dem geringsten Energieeinsatz möglichst viele Teile in höchster Qualität produzieren. Binäre Rechner stoßen bei solchen Aufgaben an Grenzen. „Denn um ein doppelt so großes Optimierungsproblem zu lösen, braucht es keinen doppelt so großen Computer. Vielmehr steigt die erforderliche Rechenleistung exponentiell mit der Größe des zu lösenden Problems“, erklärt Dr. Alfred Geiger, Leiter der Abteilung Scientific Computing bei T-Systems. Auch finden klassische Computer immer nur eine Lösung, die der besten Antwort nahe kommt – nie die wirklich optimale Lösung. „Da ein Quantencomputer dank Superposition und Verschränkung jedoch immer den kompletten Lösungsraum abbildet, kommt er nicht nur schneller zu einem Ergebnis, sondern findet auch die absolut beste Lösung. Vorausgesetzt, er rechnet mit einer ausreichend großen Zahl von Qubits“, ergänzt Geiger.

Welche Rolle Quantencomputer für das IoT spielen

Aufgaben für Quantenmaschinen gibt es genug. „Ein Großteil der Probleme, die es in der digitalisierten, vernetzten Welt zu lösen gilt, sind diskrete Optimierungsprobleme“, erklärt Geiger. So gehe es bei der Entwicklung neuer Antriebe oder Technologien für das autonome Fahren längerfristig nicht nur um das einzelne Auto, sondern darum, dieses in ein Mobilitätskonzept einzubinden, das sowohl die vorhandenen natürlichen Ressourcen als auch die Verkehrsinfrastruktur optimal nutzt. Bei der Erzeugung erneuerbarer Energie gehe es nicht nur um Windräder, Wasserkraft und Solarparks, sondern darum, den gewonnenen Strom auch optimal in die Stromnetze einzuspeisen und die Auslastung der Netze mit dem Bedarf der Verbraucher abzugleichen. „Auch beim Machine Learning und anderen Bereichen der Künstlichen Intelligenz sind Optimierungsprobleme zu lösen“, ergänzt Tommaso Calarco vom FZ Jülich.

Um ihre Rechenleistung für solche Aufgaben mobilisieren zu können, müssen Quantenchips jedoch unter idealen Bedingungen arbeiten. Selbst kleinste Umwelteinflüsse stören die Qubits. „Wenn ein Elementarteilchen gegen ein anderes stößt, ist das wie eine Messung“, erläutert Bauckhage vom Fraunhofer IAIS. „Die Superposition des Teilchens bricht zusammen. Es trägt nicht mehr zur Rechenleistung bei.“ Dabei werden Elementarteilchen umso empfindlicher, je mehr von ihnen einen Schwebezustand teilen. Qubits fallen zudem bereits im Bruchteil einer Sekunde aus der Superposition heraus. IBM schafft es, Elementarteilchen 90 Mikrosekunden in der Superposition zu halten – Fachleuten zufolge eine Spitzenleistung. 

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Um Qubits bei ihrer Arbeit nicht zu stören, setzen die Hersteller von Quantencomputern auf unterschiedliche Technologien. Entweder kühlen sie den Quantenchip bis zum absoluten Nullpunkt ab. Nur dort bewegt sich keinerlei Materie mehr und Ströme fließen ohne jeden Widerstand, also störende energetische Einträge, durch supraleitende Materialien. Bei der sogenannten Ionenfalle stellt eine Vakuumkammer die absolute Ruhe her. 

„Derart störungsfreie Arbeitsbedingungen für Qubits zu schaffen und die Rechner immer kleiner und günstiger zu machen, ist ein Engineering-Problem“, weiß IAIS-Professor Bauckhage. Alfred Geiger von T-Systems erwartet, dass die Hersteller der Rechner in den kommenden fünf Jahren so weitreichende Fortschritte bei der Lösung dieser Aufgabe erzielen, dass Unternehmen Mitte des kommenden Jahrzehnts bestimmte Klassen von Rechenproblemen regulär mit Quantencomputern lösen werden.

Wie Quantencomputer und Cloud zusammenpassen

Zu diesem Ergebnis kommt auch eine Studie des Henderson Institute der Boston Consulting Group. Sie erwartet, dass Quantencomputing als cloudbasierter Service in den nächsten fünf Jahren eine Marktdurchdringung von 70 Prozent erreicht. Schnelle Anbindungen an die Cloud vorausgesetzt. Schon heute bieten IBM, Google, Rigetti und IonQ Quantencomputing in der Cloud an. T-Systems geht mit Dienstleistungen an den Start, mit denen Kunden Quantencomputer in der Cloud zur Lösung von Aufgaben aus dem Bereich des Machine Learning, der Hoch­geschwin­dig­keits­datenanalyse, Hochenergiephysik, Seismik oder Genomassemblierung nutzen können.

Solche Plattformen rechnen sich für Unternehmen, ist Alfred Geiger überzeugt. Immerhin konkurrieren Quantenrechner nicht mit Laptops, sondern mit Superrechnern. „Die schnellste derzeit betriebene binäre Maschine hat über 100 Millionen US-Dollar gekostet und frisst zwischen zehn und 20 Megawatt Strom“, weiß Geiger. „Dabei kann sie gerade mal die Leistung eines Quantenrechners mit 64 Qubit simulieren.“ Dabei gehört der binäre Superrechner damit schon bald zum alten Eisen. Denn Google hat Anfang 2019 den Quantenrechner-Chip Bristlecone mit 72 Qubits vorgestellt – eine Rechenleistung, die jede Vorstellungskraft sprengt. Eine Einschränkung gibt es jedoch: Googles Rechner hat derzeit noch eine viel zu hohe Fehlerrate.

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