Das Thema Quantencomputing ist derzeit in aller Munde und wird als der „Quantensprung“ im Computing angepriesen. Diese Technologie weist in der Tat ein enormes Potenzial auf, ist aktuell jedoch noch in den Kinderschuhen und weit entfernt von realen Einsatzmöglichkeiten.

In meinem Beitrag möchte ich diesen Hype etwas erden und aufzeigen, welche technische „Brücke“ es uns ermöglicht, bereits heute auf praktische Vorteile der Quantentheorie zuzugreifen.

Quantencomputing, eine (sehr) kurze Einführung

Bevor ich auf diese „Brücke“ eingehe, möchte ich zunächst erklären, worum es überhaupt geht. Beim Quantencomputing selbst handelt es sich um die nächste Generation des Computing. Es ist gut möglich, dass diese Technologie eines Tages 1 Million, 10 Millionen oder sogar 100 Millionen Mal schneller rechnet als alles, was wir bisher kennen.

Jedoch sind diese Zahlen bedeutungslos angesichts der Frage, die wir uns eigentlich stellen müssen: „Existieren heutzutage überhaupt Problemstellungen, die so viel Rechenleistung benötigen?“

Die Antwort lautet: Wir kennen nicht nur vereinzelte Anwendungsfälle für diese Rechenleistung – sie sind zahlreich, vielfältig und in allen Branchen vertreten.

Quantencomputer haben beispielsweise das Potenzial, große Veränderungen im Bereich Materialdesign zu bewirken. Moleküle oder Verbindungen können nach genauen Spezifikationen und Anforderungen designt werden. Doch je größer die Moleküle werden, desto rechenintensiver wird das zu lösende Problem. Die Rechenleistung traditioneller Computer reicht da irgendwann nicht mehr aus.

Auch in der Pharmabranche kann damit revolutioniert werden, z.B. wenn es um die Behandlung von Krankheiten wie Krebs geht. Hier kann die richtige Dosierung von Bestrahlung in Echtzeit überwacht und immer wieder neu berechnet werden.

Ein Bereich, der uns in Deutschland besonders am Herzen liegt ist die Fertigungsindustrie. Besonders diese Branche kann unmittelbar von der Computertechnologie der nächsten Generation profitieren. Dabei geht es dann längst nicht mehr um die Lösung theoretischer, mathematischer Herausforderungen (wie beispielsweise das klassische Problem des Handlungsreisenden oder das Rucksackproblem), sondern um die Optimierung von Fertigungsprozessen in nahezu Echtzeit. Denn durch viele kleine Beschleunigungen und Effizienzsteigerungen in den einzelnen Arbeits- und Prozessschritten ergeben sich kumuliert erhebliche Vorteile in Bezug auf Produktionszeit und -kosten.

Nachdem wir das Ziel verdeutlicht haben, können wir nun auf die Technologie eingehen, auf der die Lösung basiert. Dabei muss ich jetzt einen mehrsemestrigen Kurs über Quantenphysik in wenigen Sätzen zusammenfassen. Der erste entscheidende Punkt, den es zu verstehen gilt, ist die Superposition – dieses Prinzip ist maßgeblich verantwortlich für die außerordentliche Leistungsfähigkeit von Quantencomputern. Es ist die bizarre Eigenschaft von Quantenobjekten, dass sie sich gleichzeitig in mehreren klassischen Zuständen befinden können. In der herkömmlichen Datenverarbeitung kann die Einheit Bit entweder den Wert 1 oder 0 haben. Quantenbits hingegen können zwar ebenfalls den Wert 1 oder 0 haben – oder eine Kombination aus beiden – aber das zur gleichen Zeit. Für Quantenbits (Qbits) heißt es also: 1 und 0, nicht 1 oder  0.

Das bedeutet: Ein eher kleines 64-qbit-System kann gleichzeitig in 2 bis 64 Zuständen sein. Wir sprechen hier von 10¹⁹  Zuständen – also einer sehr großen Zahl! Somit kann selbst eine relativ langsame Quantenmaschine den leistungsfähigsten klassischen Computer schlagen, indem sie 10¹⁹ Zustände quasi gleichzeitig bearbeitet. Halten wir unseren Computer demnach in einem Quantenzustand, können wir enorme Mengen an Zuständen auf einmal untersuchen.

Ein weiteres, nicht weniger merkwürdiges Schlüsselphänomen ist der Tunneleffekt. In der realen Welt würde dieser so aussehen: Wenn Sie ein Objekt gegen eine Wand werfen, besteht eine realistische Möglichkeit, dass es unbeschadet durch sie hindurchfliegt.

Streng genommen gibt es diese Möglichkeit sogar in unserem Alltag. Sie ist nur so verschwindend gering, dass es keinen Sinn macht zu versuchen, Dinge durch Wände zu werfen. In Quantenwelten hingegen können Quantenobjekte mit einer zu berücksichtigenden Wahrscheinlichkeit durch Barrieren hindurchgehen.

Das dritte seltsame Konzept ist die Quantenverschränkung. Bei dieser bleiben einmal miteinander verbundene Quantenteilchen auch weiterhin verbunden und jede Handlung an einzelnen Teilchen wird von allen anderen verbundenen Teilchen gespiegelt, auch wenn sie sich in großer Entfernung voneinander befinden. Tatsächlich spielt die Entfernung überhaupt keine Rolle. Das ist reichlich kontraintuitiv, aber dennoch wahr.

Diese Quanteneigenschaften und -phänomene für das Computing zu nutzen, ist der Heilige Gral. Das gilt es zu erreichen! Trotz des Hypes vieler Unternehmen rund um das Thema Quantencomputing sind wir aktuell aber leider noch nicht auf diesem Stand.

Die heutigen Quantencomputer können nur Spielzeugprobleme lösen – interessant, aber nicht praktisch relevant. Außerdem existieren sie aktuell nur in Forschungslaboren, denn die meisten benötigen eine Umgebung nahe der absoluten Nulltemperatur von minus 273,15 Grad Celsius. Das ist kälter als im Weltraum. Um diese Temperatur aufrecht zu erhalten, ist eine beträchtliche Menge an Energie erforderlich.

Darüber hinaus benötigen diese frühen Quantensysteme auch eine elektromagnetische Abschirmung, da die geringste Störung dazu führt, dass der Quantenzustand zerfällt (Dekohärenz). Das heißt: Es wird aus seinem Quantenzustand herausgerissen und verliert damit die Quanteneigenschaften und alle verbundenen Vorteile.

Universelle Quantencomputer sind schwer zu bauen, schwer zu bedienen und schwer zu programmieren. Es gibt jedoch eine Möglichkeit, Quanteneigenschaften in einem einfacheren, vielleicht weniger universell verwendbaren und weniger leistungsfähigen Quantencomputer anzuwenden: Den Quantum Annealer. Dieser hat deutliche Vorteile in seiner Programmierbarkeit, erfordert jedoch ähnliche Laborbedingungen. Der Nutzen dieser Quantum Annealer liegt im Wesentlichen darin, komplexe kombinatorische Optimierungsprobleme zu lösen, indem sie eine Vielzahl von Möglichkeiten ausloten, um den bestmöglichen Wert, also die optimale Lösung zu finden. Das mag als eine Einschränkung in der Verwendbarkeit erscheinen, in der Wirklichkeit fallen jedoch alle Anwendungsbeispiele von vorhin in diese Kategorie.

Fujitsus Digital Annealer lässt sich von der Quantentechnologie inspirieren

Da die Quantenfähigkeiten aktuell noch nicht in ihrem vollen Umfang zur Verfügung stehen, hat Fujitsu sich von diesem Ansatz leiten lassen, um eine Brückentechnologie zu entwickeln. Von der Superposition inspiriert haben wir den Tunneleffekt sowie die Quantenverschränkung digital und in klassischer Hardware nachgebildet. Das Ergebnis: Der Digital Annealer.

Jetzt entsteht vielleicht der Eindruck, dass wir eine Lösung entwickelt haben, die nicht einmal im Ansatz so gut sein kann, wie das Quantencomputing. Warum haben wir das also getan?

Nun, der Digital Annealer ist bereits heute verfügbar und von großem Nutzen zur Lösung von unzähligen komplexen kombinatorischen Optimierungsproblemen. Und diese gibt es in jeder Branche – von der Automobilindustrie, dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und dem Einzelhandel bis hin zum öffentlichen Sektor.

Hier ein paar Beispiele zur Verdeutlichung: Im Bereich Materialdesign gibt es bei nur 50 Atomen 10⁴⁸ mögliche Kombinationen zu untersuchen. Sollen beispielsweise im Bereich Finanzwesen für die Optimierung eines Portfolios von hochwertigen, liquiden Vermögenswerten in einem volatilen Markt die optimale Kombination von 500 Aktien herausgefunden werden, müssen dabei 10¹⁵⁰  Möglichkeiten berücksichtigt werden. Zum Vergleich: Im gesamten Universum gibt es etwa „nur“ 10⁷⁷  Atome.

Mein liebstes Beispiel ist die Fertigungsindustrie: Hier können wir mit dem Digital Annealer die effizienteste Abfolge von Schweißpunkten und –nähten an einem Fahrzeugchassis für einen Roboterarm berechnen und das sehr schnell. Dabei wird auch festgelegt, ob die Nähte von rechts nach links oder von links nach rechts geschweißt werden sollen. Dies reduziert die Leerlaufwege, die der Roboterarm zurücklegt. Im Wesentlichen handelt es sich hier um eine Version des „Problems des Handlungsreisenden“ – nur in der Produktion. Über einen ganzen Tag, einen Monat oder ein Jahr summieren sich diese kleinen Zeiteinsparungen zu einem erheblichen Kostenvorteil. Im gleichen Zeitraum können mit den gleichen Ressourcen mehr Fahrzeuge hergestellt werden.

Die durch den Digital Annealer erreichte Beschleunigung (bis zu 10⁴ mal) ist überaus ansehnlich, wenn auch noch kein echtes Quantencomputing. Wie erfolgt die Umsetzung in ein Projekt? Der Schlüssel liegt darin, zunächst das Problem des Kunden in eine bestimmte mathematische Form zu übersetzen (QUBO, „quadratic unconstrained binary optimization“). Von dort aus kann dann der Digital Annealer die Berechnung übernehmen.

Zusammenfassend lässt sich sagen: unsere Technologie ist keine Quantentechnologie, da sich der Rechner nicht in einem Quantenzustand befindet. Und eigentlich kann sie auch nur eine Sache: kombinatorische Optimierungsprobleme lösen. Aber das macht der Digital Annealer dafür richtig gut!

Wir können heute die mögliche 100.000-fache Beschleunigung des Quantencomputings vielleicht noch nicht erreichen. Dafür können wir jedoch die vorliegenden kombinatorischen Probleme bis zu zehntausend Mal schneller und genauer lösen als jeder andere auf dem heutigen Markt. Damit übertrifft diese Technologie aktuell sogar noch den laborgebundenen Quantencomputer. Das heißt: Fujitsus quanteninspirierte Brückentechnologie ist derzeit leistungsfähiger als die Technologie, zu der sie eine Brücke schlägt.

Mit einem Augenzwinkern könnten wir sagen, dass es die Inspiration durch den Tunneleffekt gebraucht hat, um den Quantencomputing-Hype hinter uns zu lassen und zur heutigen Produktivitätssteigerung für industrielle Anwendungen zu gelangen.

Die Frage ist nun: Warten wir, bis die Quantencomputer fertig sind?

Oder nutzen wir lieber die Vorteile, die es bereits heute gibt, wenn die notwendigen Rechnereigenschaften durch eine quanteninspirierte Lösung simuliert werden – mit dem Digital Annealer?