Die Fortschritte in der Quanteninformatik nehmen stetig zu und führen zu bedeutenden Entwicklungen in der Forschung. Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM), der Princeton University und Google Quantum AI hat jüngst gezeigt, wie Quantencomputer zur Simulation fundamentaler physikalischer Prozesse eingesetzt werden können. Dies ist ein entscheidender Schritt, insbesondere da herkömmliche Supercomputer oft überfordert sind, die komplexen theoretischen Modelle zu berechnen und zu überprüfen, die die fundamentalen Kräfte der Natur beschreiben.
Die Veröffentlichung im Fachjournal Nature belegt, dass Quantencomputer in der Lage sind, solche Prozesse direkt zu simulieren. Dies könnte zukünftig tiefere Einblicke in die Teilchenphysik, Quantenmaterialien sowie die Natur von Raum und Zeit ermöglichen. Das umfassende Verständnis der Funktionsweise der Natur auf grundlegendster Ebene ist ein ambitioniertes Ziel. Dazu wurde der Quantenprozessor von Google verwendet, ein supraleitender Chip, der mit Qubits arbeitet, um fundamentale Wechselwirkungen und das Verhalten sogenannter Strings zu untersuchen.
Entwicklung und Herausforderungen von Quantenalgorithmen
Die Herausforderung besteht darin, den passenden Algorithmus für die jeweilige Hardware auszuwählen, da unterschiedliche Quantenhardware spezifische Vor- und Nachteile aufweist. Während supraleitende Qubits schnelle Berechnungen ermöglichen, sind Ionenfallen langsamer, jedoch genauer, was sie für bestimmte Anwendungen, wie etwa Molekülsimulationen, geeignet macht. Durch eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Hardware-Anbietern wird ein Software-Stack entwickelt, der alle Komponenten für den Betrieb und die Entwicklung von Quantencomputern integriert.
Quantencomputing als Innovationsmotor
Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen forschen zudem an Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen, die als vielversprechende Anwendung des Quantencomputing gelten. Hierzu gehören Anwendungen wie die Klassifizierung, Daten-Generierung und unüberwachtes Lernen. Aktuell erforschen diese Studien NISQ-Algorithmen (Noisy Intermediate-Scale Quantum), die eine grundlegende Herausforderung darstellen, da die aktuellen verrauschten Quantenprozessoren noch keine effektiven Fehlerkorrekturverfahren ermöglichen.
Ziel dieser Forschungsarbeiten ist es, Verfahren zur Charakterisierung und Mitigation von Fehlern auf verrauschter Quantenhardware zu entwickeln. Durch die Entwicklung neuer Protokolle, Bibliotheken und Algorithmen für verschiedene Plattformen wird angestrebt, die Innovation in der Symbiose von Hardware und Software voranzutreiben und praktische Anwendungen im maschinellen Lernen zu ermöglichen.
Die Erkenntnisse aus diesen verschiedenen Projekten und Forschungsanstrengungen zeigen, dass Quantencomputer eine Schlüsseltechnologie für die Zukunft darstellen, um die Herausforderungen in der Industrie zu meistern und Prozesse effizienter zu gestalten. Unternehmen, darunter auch die Automobilindustrie, können so quantengestützte Lösungen entwickeln, um ihre Prozesse zu optimieren, ohne selbst Quantenexperten zu sein.
