Einführung in das Quantencomputing

Lernziele

Am Ende dieses Moduls wirst du ein besseres Verständnis haben von:

• Den geschäftlichen Argumenten für Quantencomputing

• Meilensteinen und Durchbrüchen im Quantencomputing im Laufe der Zeit

Ein neuer Weg, komplizierte Probleme anzugehen

Quantencomputer waren einst große Laborexperimente, sind jetzt aber kommerziell verfügbare, cloudbasierte Rechenressourcen, die Berechnungen durchführen können, die sich auf klassischen Computern nicht exakt simulieren lassen. Unternehmen untersuchen zunehmend, wie Quantencomputing ihre Branche beeinflussen könnte. Dieses Training stellt dir Quantencomputing und seinen potenziellen Geschäftswert vor. Darüber hinaus wird dieses Training dich darauf vorbereiten, Fragen zu beantworten, wenn du in das Quantencomputing einsteigst. IBM Quantum® bietet viele Ressourcen, um dir den Einstieg ins Quantencomputing zu erleichtern, unabhängig von deiner Rolle in deiner Organisation.

Welche Probleme könnte Quantencomputing lösen?

Quantencomputing nutzt die Gesetze der Quantenmechanik, um komplexe mathematische Probleme zu lösen. Wenn Wissenschaftler und Ingenieure auf schwierige Probleme stoßen, greifen sie in der Regel auf Supercomputer zurück – große klassische Computer mit Tausenden von Prozessoren (CPUs) und Grafikprozessoren (GPUs). Obwohl klassische Supercomputer bestimmte Arten von Problemen sehr gut lösen können, haben sie Schwierigkeiten mit Problemen, bei denen viele Variablen auf komplizierte Weise zusammenwirken. Quantentechnologie könnte uns helfen, diese Komplexitätsgrenzen zu überwinden und wichtige Probleme in Branchen weltweit anzugehen.

Beginnen wir mit diesem Video über die Arten von Problemen, die Quantencomputer lösen könnten, präsentiert von Katie Pizzolato, Director of IBM Quantum Theory and Computational Science bei IBM Quantum.

Einige Bereiche, die als besonders vielversprechend für Quantencomputing-Anwendungen gelten:

• Simulation – Simulation physikalischer oder chemischer Systeme, die von Natur aus bereits quantenmechanisch sind.

• Optimierung – Finden optimaler Lösungen für komplexe Probleme, typischerweise formuliert als Minimierungsprobleme.

• Daten mit komplexer Struktur – Einsatz von Quantencomputing, um neue Modelle im maschinellen Lernen und der Datenwissenschaft zu erkunden.

Das geschäftliche Argument für Quantencomputing

Obwohl Quantencomputing herkömmliche Computer nicht ersetzen wird, stellt es ein neues Rechenparadigma dar. Ein kürzlicher Bericht des IBM® Institute for Business Value, The Quantum Decade, beschreibt die wichtigsten Triebkräfte dieser nächsten Generation des Computings. Bedenke diese Aspekte bei der Beurteilung von Quantencomputing für dein Unternehmen:

Globale Prioritäten – Da ganze Branchen mit größerer Unsicherheit konfrontiert sind, werden Geschäftsmodelle empfindlicher gegenüber neuen Technologien und abhängiger von ihnen.

Die Zukunft des Computings – Die Integration von Quantencomputing, KI und klassischem Computing in hybride Multi-Cloud-Workflows wird die bedeutendste Computerrevolution in 60 Jahren antreiben.

Das entdeckungsgetriebene Unternehmen – Unternehmen werden sich von der Analyse von Daten hin zur Entdeckung neuer Wege zur Problemlösung entwickeln.

Wachsender Druck, exponentielle Probleme zu lösen – Beispiele hierfür sind die Entdeckung neuer Materialien, die Entwicklung von Medikamenten zur Bekämpfung neu aufkommender Krankheiten und die Neugestaltung von Lieferketten für mehr Resilienz.

Quantentechnologie an einem Wendepunkt – Da Hardware und Qubits rasant skalieren, war es nie wichtiger für Domänenexperten, an der Algorithmusentdeckung teilzunehmen. Circuits werden in Qualität, Kapazität und Vielfalt zunehmen, während neue Algorithmen entstehen.

Skalierung des Quantenökosystems – Offene Innovation fördert kollaboratives Lernen. Praktiker und Wissenschaftler müssen darauf trainiert werden, Quantencomputing auf reale Probleme anzuwenden, während Physiker und Ingenieure Hardware und Software entwickeln können, die von domänenspezifischem Fachwissen geprägt ist.

Wissen überprüfen

Lies die folgende Frage, denke über deine Antwort nach und klicke dann auf das Dreieck, um die Lösung anzuzeigen.

Richtig oder falsch: Quantencomputer werden klassische Computer in Zukunft ersetzen.

Falsch. Quantencomputer zusammen mit klassischen Computern könnten klassische Computer allein bald bei einer bedeutsamen Aufgabe übertreffen. Die Integration von Quantencomputing, KI und klassischem Computing in hybride Multi-Cloud-Workflows wird die bedeutendste Computerrevolution antreiben. Wir nennen diese Vision von vernetzten Quanten- und klassischen Computern quantenzentriertes Supercomputing.

Foto eines Modells des IBM Quantum System One, installiert in Shin-Kawasaki für die Universität Tokio. (Credit: Satoshi Kawase für IBM)

Potenzielle Problemklassen für Quantencomputing

Für weitere Details über die Berechnungskomplexitätsklassen, die Victoria im obigen Video vorgestellt hat, schau dir diesen Artikel an. Dort erfährst du mehr über eine theoretische Liste von Problemen, die ein Quantencomputer leicht lösen kann, die sogenannte BQP – Bounded-Error Quantum Polynomial Time.

Der Weg von der Wissenschaft zu Systemen

Was Quantencomputing außergewöhnlich macht, ist seine Fähigkeit, die unlösbaren Probleme von heute zu lösen und letztendlich Geschäftswert zu liefern. Quantencomputing kann diese Probleme erkunden, weil es auf der Quantenmechanik basiert, der tiefsten verfügbaren Erklärung der Realität. Quantencomputing nutzt quantenmechanische Phänomene zur Informationsverarbeitung.

Während manche Quantencomputing als innovativen Bereich am Anfang seines Lebenszyklus betrachten, wird die dem Quantencomputing zugrunde liegende Theorie tatsächlich seit mindestens den 1970er Jahren weiterentwickelt. Es ist wichtig, einige der wichtigsten Meilensteine und Durchbrüche im Laufe der Zeit zu kennen, da das, was früher in kleinen Schritten gemessen wurde, rasch von der Wissenschaft zu Systemen fortgeschritten ist.

1970	Charles H. Bennett war möglicherweise die erste Person, die am 24. Februar 1970 den Ausdruck „Quanteninformationstheorie“ niederschrieb, während er als Forschungswissenschaftler bei IBM arbeitete. Seine Notiz war ein Vorbote der gewaltigen Arbeit vieler anderer, die folgen sollte und die Welt auf den Weg zum Quantenvorteil führte.
1981	Richard Feynman, ein bekannter theoretischer Physiker, erkannte das Potenzial von Quantencomputern bereits 1981. Auf der ersten Conference on the Physics of Computation, organisiert von IBM und dem Massachusetts Institute of Technology (MIT), schloss er seine berühmte Grundsatzrede mit den Worten: „[...] nature isn’t classical, dammit, and if you want to make a simulation of nature, you’d better make it quantum mechanical, and by golly it’s a wonderful problem, because it doesn’t look so easy.“ [1]
1994	1994 bewies Peter Shor, ein Mathematiker, der damals an den AT&T Bell Labs in New Jersey arbeitete, dass ein voll funktionsfähiger Quantencomputer etwas Bemerkenswertes leisten könnte: Er könnte die RSA-Verschlüsselung knacken, ein beliebtes Mittel zur Sicherung privater Kommunikation. Er zeigte, dass sein Quantenalgorithmus in wenigen Minuten das leisten könnte, wofür ein gewöhnlicher Computer die Lebenszeit des Universums bräuchte. 2
1996	Ein Jahr später entwickelte Lov Grover, ebenfalls Wissenschaftler bei den Bell Labs, einen Quantenalgorithmus, mit dem sich unstrukturierte Datenbanken schnell durchsuchen lassen. Wissenschaftler strömten in dieses Forschungsfeld, und Fortschritte in der Hardware folgten bald den Durchbrüchen im Code. [2]
1998	Die erste experimentelle Demonstration eines Quantenalgorithmus gelang 1998. Ein funktionsfähiger 2-Qubit-Kernspinresonanz(NMR)-Quantencomputer wurde von Jonathan A. Jones und Michele Mosca an der Oxford University verwendet, um Deutschs Problem zu lösen, und kurz darauf auch von Isaac L. Chuang am IBM Almaden Research Center sowie von Mark Kubinec an der University of California, Berkeley, gemeinsam mit Kollegen der Stanford University und des MIT. [3]
2001	2001 wurde Shors Algorithmus erstmals am IBM Almaden Research Center und an der Stanford University ausgeführt. Die Zahl 15 wurde mithilfe von 1018 identischen Molekülen faktorisiert, von denen jedes sieben aktive Kernspins enthielt. [4]
2005	Bis Mitte der 2000er-Jahre hatte das Forschungsfeld mehrere Arten supraleitender Qubits entwickelt, jede mit eigenen Vor- und Nachteilen. Im Jahr 2007 fand ein Team in Yale einen Weg, einige dieser Ansätze zu kombinieren, um ihre jeweiligen Schwächen zu überwinden, und nannte das neue Design „Transmon-Qubit“. Das Transmon-Qubit wurde später zum Kernstück der Bemühungen vieler Unternehmen, Quantencomputer zu entwickeln, darunter IBM Quantum, Google AI und Rigetti Computing. Ein Mitglied des Yale-Teams, Jay Gambetta, wurde später Vice President of Quantum Computing bei IBM Research.

Layout des 2015 angekündigten supraleitenden Vier-Qubit-Quantencomputers von IBM. (Credit: IBM Research)

2016	Im Mai 2016 war IBM das erste Unternehmen, das einen cloudbasierten Quantencomputingdienst mit echten Quantencomputern einführte, namens IBM Quantum Experience. [5]

IBM Quantum Composer auf einem Tablet bei IBM Research (Credit: Connie Zhou für IBM)

2017	Im März 2017 veröffentlichte IBM Qiskit, ein Open-Source-Quantenprogrammierungsframework. [6] Im Dezember 2017 wurde das IBM Quantum Network gegründet, um ein kommerzielles Quantencomputing-Ökosystem aufzubauen.
2019	IBM eröffnete das Quantum Computation Center in New York und brachte die größte Quantencomputer-Flotte der Welt online.

Das IBM Quantum-Rechenzentrum in Poughkeepsie, NY. (Credit: James O'Connor, IBM)

2020	Im September 2020 veröffentlichte IBM eine Entwicklungs-Roadmap, um von den damals verrauschten, kleinskaligen Quantencomputern zu den Quantencomputern mit über einer Million Qubits in der Zukunft zu gelangen. Die Roadmap legt den Kurs für einen Meilenstein von einem 1.121-Qubit-Quantencomputer im Jahr 2023 fest, 1.386+ Qubits im Jahr 2024 und über 4.000 Qubits im Jahr 2025.
2021	Im Frühjahr 2021 kündigte IBM die Veröffentlichung von Qiskit Runtime an (heute IBM Quantum Compute Service genannt) – einer containerisierten Ausführungsumgebung für Quanten-Klassisch-Programme, die einige der größten Engpässe bei der Workload-Leistung beseitigte. [7] Im November 2021 erreichte IBM einen wichtigen Meilenstein im Quantencomputing, als die 100-Qubit-Prozessor-Grenze mit Eagle, einem 127-Qubit-Quantenprozessor, durchbrochen wurde. [9]
2022	Im April 2022 führte IBM IBM-Quantum-Primitives ein, was die Entwicklererfahrung vereinfachte und es Nutzern ermöglichte, aussagekräftigere Ergebnisse von Quantencomputern zu erhalten. [10] Im Mai 2022 veröffentlichte IBM eine aktualisierte Roadmap, die eine bevorstehende Ära des quantenzentrierten Supercomputings vorwegnimmt, bei der Modularität und vielfältige Kommunikationstechniken die Rechenkapazität erhöhen werden. [11] Im November 2022 stellte IBM seinen 433-Qubit-IBM Quantum Osprey-Prozessor vor – den bisher größten mit supraleitenden Qubits. [12] Im selben Monat führte IBM auch Dynamic Circuits ein – Berechnungs-Circuits, die Quanten- und klassische Ressourcen nutzen, um Mid-Circuit-Messungen und Feed-Forward-Operationen zu ermöglichen [13] – und kündigte neue Resilienz-Level-Optionen für IBM-Quantum-Primitives an, die Nutzern ermöglichen, mit Fehlerunterdrückungs- und Fehlerminderungstools zu experimentieren. [14] IBM macht Schritte in Richtung quantenzentriertes Supercomputing durch die Veröffentlichung von erweiterter Middleware, einschließlich des Circuit Knitting Toolbox, im Jahr 2025.

Der 2022 auf dem IBM Quantum Summit vorgestellte IBM Quantum Osprey-Prozessor mit 433 Qubits. (Credit: Connie Zhou für IBM)

2023

Evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance ist ein im Juni 2023 auf dem Cover von Nature vorgestelltes Papier, eine Zusammenarbeit zwischen IBM und UC Berkeley. Komplexe physikalische Simulationen wurden von Wissenschaftlern mit IBM Quantum auf dem 127-Qubit-IBM Quantum Eagle-Prozessor durchgeführt. Die Simulationen wurden gleichzeitig mit modernsten klassischen Näherungsmethoden auf Supercomputern am Lawrence Berkeley National Lab und der Purdue University ausgeführt. Eagles Antworten waren genauer als die klassischen Näherungsmethoden, selbst in dem Bereich, der über die Möglichkeiten der Brute-Force-Methoden hinausgeht.

Nature-Titelgeschichte zur Quanten-Utility, veröffentlicht am 14. Juni 2023

2023

Im Jahr 2023 kündigte IBM unseren Heron-Chip an, Codename Montecarlo. Anfänglich mit 133 Qubits und 2024 auf 156 Qubits aktualisiert, integriert Heron eine neue abstimmbare Kopplungsarchitektur. Heron zeigt erhebliche Verbesserungen gegenüber dem besten Eagle-Prozessor: die Hälfte der Gate-Fehlerrate, praktisch kein Übersprechen und deutlich verbesserte Gate-Zeit. Heron nutzt umfangreiche Innovationen bei der Signalübertragung, die zuvor bei Osprey eingesetzt wurden. Die Signale für die schnelle, hochpräzise Zwei-Qubit- und Einzelqubit-Steuerung werden über hochdichte Flex-Kabel übertragen.

Der 2023 auf dem IBM Quantum Summit vorgestellte IBM Quantum Heron-Prozessor zeigt erhebliche Verbesserungen gegenüber Eagle-Prozessoren.

Es ist nicht einfach vorherzusagen, wann genau Quantencomputing in der Lage sein wird, heutige Methoden zu übertreffen. Um in der schnell nahenden Ära des Quantencomputings führend zu sein und komplexe Probleme zu lösen, müssen Unternehmen und Forschungsorganisationen jedoch jetzt mit der Vorbereitung beginnen. Aufgrund der steilen Lernkurve kann ein früher Start beim Lernen und Experimentieren einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Die Bereitschaft für Quantencomputing (Quantum Readiness) entwickelt sich kontinuierlich weiter und hängt vom Ansatz einer Organisation und ihrer Investition in Innovation sowie von neuen Talenten und Fähigkeiten und der allgemeinen digitalen Reife ab. Readiness umfasst die Einführung von Schlüsseltechnologien wie Automatisierung, KI und Hybrid-Multi-Cloud; die Bereitschaft, mit wachsenden Rechenkapazitäten zu analysieren, zu experimentieren und zu iterieren; die Ausgereiftheit der Workflows; und die organisatorischen Fähigkeiten.

Wissen überprüfen

Lies die folgende Frage, denke über deine Antwort nach und klicke dann auf das Dreieck, um die Lösung anzuzeigen.

Richtig oder falsch: Quantencomputing wurde erstmals in den 1990er Jahren konzipiert.

Falsch. Während der erste experimentelle Quantencomputer 1998 gebaut wurde, erkannte Richard Feynman bereits 1981 das Potenzial des Quantencomputings.

Wichtige Erkenntnisse

Diese Erkenntnisse solltest du im Hinterkopf behalten:

• Quantencomputing stellt ein neues Rechenparadigma dar, das im Einklang mit herkömmlichen Computern arbeiten kann.

• Es wird uns ermöglichen, unsere Welt anders zu verstehen und einige bisher nicht lösbare Probleme zu bewältigen.

• Obwohl Quantencomputing heutige Methoden noch nicht übertreffen kann, können Organisationen schon heute Schritte unternehmen, um sich auf diesen grundlegenden Wandel im Computing vorzubereiten.

Quellen

[1] Richard P. Feynman, „Simulating Physics with Computers," International Journal of Theoretical Physics 21, Nrn. 6–7 (1982): 467–488.

[2] Robert Hackett, „Business Bets on a Quantum Leap," Fortune, 21. Mai 2019.

[3] Isaac L. Chuang, Neil Gershenfeld und Mark Kubinec, „Experimental Implementation of Fast Quantum Searching," Physical Review Letters 80, Nr. 15 (1998): 3408–3411.

[4] Lieven M. K. Vandersypen et al., „Experimental Realization of Shor's Quantum Factoring Algorithm Using Nuclear Magnetic Resonance," NATURE 414 (2001): 883–887.

[5] qiskit log, GitHub-Repository.

[6] Jay Gambetta, „IBM's Roadmap for Scaling Quantum Technology," IBM Research Blog, 15. September 2020.

[7] Ismael Faro und Blake Johnson, „IBM Quantum Delivers 120x Speedup of Quantum Workloads with Qiskit Runtime," IBM Research Blog, 11. Mai 2021.

[8] Matthew Treinish, Ali Javadi-Abhari und Stefan Wörner, „New Qiskit Design: Introducing Qiskit Application Modules," IBM Research Blog, 6. April 2021.

[9] Jerry Chow, Oliver Dial und Jay Gambetta, „IBM Quantum Breaks the 100-Qubit Processor Barrier," IBM Research Blog, 16. November 2021.

[10] Blake Johnson und Gilah Ben-Shach, „Qiskit Runtime Primitives Make Algorithm Development Easier Than Ever," IBM Research Blog, 12. April 2022.

[11] Jay Gambetta, „Expanding the IBM Quantum Roadmap to Anticipate the Future of Quantum-centric Supercomputing," IBM Research Blog, 10. Mai 2022.

[12] Jay Gambetta, „Quantum-centric Supercomputing: The Next Wave of Computing," IBM Research Blog, 9. November 2022.

[13] Blake Johnson, „Bringing the Full Power of Dynamic Circuits to Qiskit Runtime," IBM Research Blog, 9. November 2022.

[14] Blake Johnson, Tushar Mittal und Jeannette Garcia, „Introducing New Qiskit Runtime Capabilities — and How Our Clients Are Integrating Them into Their Use Cases," IBM Research Blog, 9. November 2022.