Experten schätzen, dass es mindestens zehn Jahre dauern wird, bis ein Quantencomputer Alltagsprobleme löst. Allerdings nehmen sich große Firmen schon jetzt die Vorbereitung für den Einsatz der neuen Rechner vor. Das Forschungszentrum in Jülich und der
Helmholtz-Forschungsbereich Information Bietet Ihnen Unterstützung.
Während über ihrer Feuerstelle ein Eintopf kocht, sitzen sie dort und machen sich bereits an ein Rezeptbuch für ihren Elektroherd, der allerdings erst noch entworfen und gebaut werden muss. Die Situation im Quantencomputing sieht zurzeit ähnlich aus. Obwohl die Hardware noch in der Entwicklung ist, arbeiten Wissenschaftler:innen bereits an Rechenvorschriften, die ein Quantencomputer schrittweise ausführen soll, um bestimmte Aufgaben zu bewältigen – den Quantenalgorithmen. Prof. Frank Wilhelm-Mauch, Direktor des Peter Grünberg Instituts für Quantencomputeranalytik (PGI-12), hält es für sinnvoll und wichtig, Hard- und Software gleichzeitig zu entwickeln: „Es ist ein Verlust von viel wertvoller Zeit, sich mit Quantenalgorithmen erst dann zu beschäftigen, wenn es bereits ausgereifte Quantencomputer gibt.“ Personen, die diese Quantenalgorithmen auf realen Quantencomputern anwenden, entwickeln Expertise und leisten einen Beitrag zur Co-Design-Feedback-Schleife. Prof. Kristel Michielsen von JSC und Leiterin der Quantencomputer-Nutzerinfrastruktur JUNIQ verdeutlicht, dass Nutzer sowie Software- und Hardware-Entwickler bei diesem Verfahren zusammenarbeiten, um zukünftige Computerumgebungen zu verbessern und zu gestalten.
Auch die Industrie sieht einen Handlungsbedarf: „Es bringt keine Wettbewerbsvorteile mit sich, abzuwarten, bis Quantentechnologien den Status einer vollständig etablierten Mainstream-Technologie erreicht haben. „Und wesentliche neue Märkte sind dann bereits besetzt“, warnt der Verband der deutschen Informations- und Telekommunikationsbranche Bitkom in seinem Leitfaden „Quantentechnologien in Unternehmen“. Daher haben große Unternehmen bereits damit begonnen, Kompetenzen zu entwickeln. Eine bedeutende Aufgabe, um bereit zu sein, wenn die ersten Geräte verfügbar sind: bereits heute ermitteln, bei welchen Problemen ein Quantencomputer tatsächlich hilfreich wäre und wie der rechnerische Ansatz – sprich: die Algorithmen – zum Lösen dieser Probleme aussehen könnte.
Um dies zu erreichen, arbeiten Wissenschaft und Wirtschaft eng zusammen. Gruppenleiter Dr. Tobias Stollenwerk vom PGI-12 sieht es als Vorteil für beide Seiten: „Durch eine Zusammenarbeit mit der Industrie gewinnen wir Einblicke in die Herausforderungen, die für die Unternehmen von Bedeutung sind. Dadurch können wir als Grundlagenforscher Quantenalgorithmen nicht nur aus wissenschaftlicher Neugier entwickeln, sondern auch gezielt mit dem Ziel, einen Beitrag zum gesellschaftlichen Fortschritt zu leisten. Im Projekt Q(AI)2 arbeitet er mit seinem Team und Wissenschaftler:innen des Jülicher Supercomputing Centre (JSC) an Lösungen für die Automobilindustrie in Kooperation mit BMW, Mercedes-Benz, Volkswagen und Bosch. Im Mittelpunkt stehen Aufgaben, bei denen die Unternehmen auf Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) zurückgreifen – bislang unter Verwendung herkömmlicher Computer.
Zum Beispiel: Eine KI soll arbeitende Personen auf Bildern sowie deren Körperteile identifizieren. Dies ist oft die Voraussetzung dafür, dass Roboter und Menschen während der Produktion eines Autoteils gefahrlos direkt zusammenarbeiten können. Der Rechner kann dann zum Beispiel den Roboterarm so steuern, dass eine Kollision mit einer Person, die arbeitet, verhindert wird. Dr. Dmytro Nabok vom JSC untersucht Quantenalgorithmen, die darauf abzielen, diese KI-Anwendung dahingehend zu optimieren, dass die Identifizierung von Körperteilen jederzeit fehlerfrei und innerhalb weniger Millisekunden erfolgt.
Nabok verwendet unter anderem den Quantenannealer JUPSI am Forschungszentrum Jülich von D-Wave Systems, um die Algorithmen zu testen. Im Gegensatz zu anderen Quantencomputern kann ein Quantenannealer nicht universell programmiert werden, weshalb er nur für spezifische Aufgaben geeignet ist. Die Maschine ist Teil der „Jülicher Nutzer-Infrastruktur für Quantencomputer“ (JUNIQ), die es Forschungsteams aus Wissenschaft und Industrie ermöglicht, auch ohne Beteiligung von Jülich auf experimentelle Systeme, Prototypen und kommerzielle Quantencomputer zuzugreifen. Zusätzlich beinhaltet das Angebot von JUNIQ Unterstützung in einem Quantencomputer-Simulationslabor, bei der Entwicklung von Algorithmen sowie in der kooperativen Forschung.
Die Volkswagen AG befasst sich mit einem weiteren exemplarischen Problem der Automobilbranche. Die Ausgangslage: Es ist vorgesehen, dass Neuwagen in zwei getrennten Schichten lackiert werden. Bei der Ankunft eines Fahrzeugs in der Lackieranlage tragen die Roboter jedoch die zwei Lacke nicht unmittelbar nacheinander auf. Auf dem Förderband treffen zahlreiche Autos ein, weshalb die Roboter laufend ihre Farbe wechseln müssten. Es ist damit verbunden, dass der Austausch und die Reinigung der Lackierwerkzeuge viel Zeit in Anspruch nehmen. Aus diesem Grund transportiert ein Band jeden Wagen nach dem Auftrag des ersten Farblacks aus der Anlage heraus und später für den Auftrag des zweiten Farblacks wieder hinein. Der Optimierer soll nun bestimmen, wann für eine festgelegte Anzahl an Autos ein Farbwechsel erfolgen soll, sodass dieser möglichst selten nötig ist. Das Team um Tobias Stollenwerk erforscht, in welchem Maß Quantencomputer solche Probleme schneller lösen können als herkömmliche Computer. Insbesondere wird untersucht, welche Auswirkungen die tatsächlichen Einschränkungen von echter Quantenhardware auf die Leistung dieser Algorithmen haben.
„Die Komplexität der Berechnungen für dieses Problem nimmt mit zunehmender Lackanzahl und zunehmender Anzahl an Autos enorm zu. „In der Realität müssen zudem noch weitere Einflussfaktoren berücksichtigt werden“, erklärt Stollenwerk. „Aufgaben dieser Art können, selbst mit Supercomputern, in realistischen Zeiträumen nicht exakt gelöst werden – manchmal ist das überhaupt nicht möglich.“ Quantenalgorithmen sind dazu gedacht, Optimierungsprobleme wie dieses mithilfe von Quantencomputern erheblich zu beschleunigen.
Anders als Nabok prüft das Team um Stollenwerk die entwickelten Quantenalgorithmen auf herkömmlichen Rechnern, die das Verhalten von Quantencomputern nachahmen. „So können wir verschiedene Arten von Fehlern, die Quantencomputer unterschiedlichen Reifegrads machen, gezielt mitsimulieren. Das hilft uns, den Einfluss dieser Fehler auf das Ergebnis besser zu verstehen“, sagt Stollenwerk.
JUNIQ-Projektmanager Dr. Nils Küchler berichtet über einen erfreulichen Nebeneffekt: „Das Quantencomputing hat durch die Entwicklung quanteninspirierter Software auch herkömmlichen Computern zugutekommen.“ Stollenwerk stellte im Laufe der Kooperation mit der Industrie ein weiteres Phänomen fest: „Unternehmen beleuchten Probleme erneut, wenn sie überlegen, wie Quantencomputer diese rechnen könnten.“ Manchmal entdecken sie dabei weit bessere klassische Algorithmen als die ihnen bisher bekannt waren.
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