Die Welt der Quanten hat mich schon immer fasziniert. Das geht zurück auf meine Collegezeit Anfang der 2000er Jahre, als ich einen Master-Abschluss in Hochleistungsrechnen anstrebte und mich im Rahmen meiner Abschlussarbeit auf die Erforschung von Quantenalgorithmen konzentrierte. 

Quantencomputing stand noch nie so im Rampenlicht wie heute. Angesichts der jüngsten Entwicklungen in nahezu allen Bereichen dieser Technologie erleben wir eine spannende Zeit.

Es kann jedoch überwältigend sein, mit der Entwicklung der Quantentechnologie Schritt zu halten und ihre praktische Anwendbarkeit zu verstehen, insbesondere als Forscher, Ingenieur oder Wissenschaftler. Da die Technologie erhebliche Fortschritte gemacht hat – und viel Hype ausgelöst hat –, bietet dieser Beitrag eine Einführung in das Quantencomputing und bietet allen, die verstehen möchten, wie sie diese Technologie in ihrer realen Arbeitswelt einsetzen können, eine Perspektive.

Was ist Quantencomputing und wie funktioniert es?

Klassische Computer arbeiten auf der Basis digitaler Bits (1 und 0, auch bekannt als …). BinärcodeQuantencomputing basiert auf „Quantenbits“ oder kurz „Qubits“. 

Die Quantennatur eines Teilchens ermöglicht es ihm, gleichzeitig zwischen 1 und 0 zu existieren (auch als „superponierter“ Zustand bekannt). Kombiniert mit der Eigenschaft „Verschränkung”, wobei die Messung des Zustands eines Teilchens den Zustand des anderen Teilchens in einem Qubit-Paar offenbaren kann. Diese Eigenschaften können auf nützliche Algorithmen angewendet werden, um ein gewünschtes Ergebnis auszugeben.

Lassen Sie uns das etwas genauer verstehen. In der klassischen Informatik mit Binärziffern kann ein Bit zu einem bestimmten Zeitpunkt nur im Zustand „0“ oder „1“ sein. Das gibt uns 2ⁿ anders Zustände, von denen immer nur einer realisiert werden kann. Ein Qubit kann sich jedoch gleichzeitig im 0-Zustand und im 1-Zustand befinden. Dies gibt uns 2ⁿ Grundlage Zustände, in denen alle möglichen Zustände gleichzeitig realisiert werden können.

Die Messung eines Qubit-Zustands führt jedoch dazu, dass das Qubit in den beobachteten Zustand kollabiert, wodurch alle anderen Möglichkeiten aufgehoben werden. Das bedeutet, dass ein Qubit zwar viele Informationen speichern, aber keine großen Datenmengen ausgeben kann. Man erhält lediglich den endgültigen, kollabierten Zustand!

Mathematische Darstellung 

Um ein Quantenbit mathematisch darzustellen, muss man zunächst verstehen, Dirac-Notation zur Darstellung von Vektoren. Stellen Sie sich vor, eine Binärziffer wird durch die beiden Seiten einer Münze (1 und 0) dargestellt. Ein Quantenbit hingegen wird durch eine sich drehende Münze dargestellt, deren Zustand in jede beliebige Richtung (oben, unten und diagonal im dreidimensionalen Raum) gehen kann. Daher wird die Dirac-Notation zur Darstellung von Vektoren verwendet, die den Zustand eines Qubits als Wahrscheinlichkeitszustandsgleichung abbilden.

Der kombinierte Zustand eines Qubits kann mathematisch wie folgt geschrieben werden:

a |0⟩ + b |1⟩

wobei die Summe der Quadrate von „a“ und „b“ 1 ist, die „Wahrscheinlichkeiten“, dass sich ein Quantenteilchen in diesem Zustand befindet. 

Wenn beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass der Qubit-Zustand „up“ (30) ist, 0 % beträgt und die Wahrscheinlichkeit, dass er „down“ (70) ist, 1 % beträgt, dann gilt: a² = 0.3 und b² = 0.7. Der Qubit-Zustand ist: 0.5478|0⟩ + 0.8367|1⟩ (d. h. Quadratwurzeln der beiden Möglichkeiten a und b).

Die Darstellung dieses Zustands ermöglicht es uns, die Qubits durch Quantengatter zu schicken (ähnlich wie Bits in herkömmlichen Halbleitern mit elektronischen Gattern). Dadurch ist es möglich, diese Wahrscheinlichkeiten (oder Zustände) zu verändern und mithilfe von Quantenalgorithmen sinnvolle Ergebnisse zu erzielen. Dafür müssen wir auf mehrere Qubits skalieren, und hier wird es wirklich interessant.

Warum besteht so großes Interesse an Quantencomputing?

Nachdem wir nun einige grundlegende Erkenntnisse gewonnen haben, wollen wir uns ansehen, warum zahlreiche Organisationen versuchen, das Potenzial des Quantencomputings zu nutzen. Die untersuchten Ansätze sind sehr vielfältig und umfassen supraleitende Qubits, gefangene Ionen, Quantenphotonik und Majorana-Teilchen, Um nur einige zu nennen. 

Ziel dieser Ansätze ist es, einen Quantenzustand zu halten, mithilfe eines Algorithmus etwas Sinnvolles mit diesem Zustand zu tun und ihn wiederholbar zu machen. Dies erfordert „logische Qubits“, also perfekte Qubits ohne Fehler, aber das ist wirklich schwer zu erreichen! 

Kommerziell praktikable Anwendungen des Quantencomputings erfordern einige Hundert bis Tausend logische Qubits. Hinzu kommen Herausforderungen hinsichtlich Dekohärenz und Rauschen, die Quantenbits sehr fragil machen. 

Dekohärenz ist der Informationsverlust eines Systems an die Umgebung, was zu einer Verringerung der Genauigkeit führt. Idealerweise würden Quantenteilchen ihre Kohärenz unbegrenzt behalten, wenn sie perfekt isoliert wären. Dann können wir jedoch nicht mit ihnen interagieren und die Ergebnisse ablesen. Es gibt viele Störfaktoren, die berücksichtigt werden müssen. Wärme, Licht, Magnetfelder oder sogar das Einlesen in ein Quantensystem können Quantenteilchen dekohärent machen. 

Wir dürfen nicht vergessen, dass Quantenteilchen aufgrund ihrer Natur am besten für lineare Probleme geeignet sind. Das bedeutet, dass es zwar viele praktische Anwendungen gibt, aber nicht alle Probleme für Quantencomputer geeignet sind. Quantencomputer eignen sich hervorragend für die Verarbeitung großer Informationsmengen, aber nicht so gut für die Ausgabe großer Datenmengen. Bei der Messung des Ergebnisses kollabiert der Zustand zu einem Ergebnis. Quantencomputer sind daher hochspezialisierte Maschinen, die sich gut für die Lösung bestimmter komplexer Anwendungsfälle eignen.

Die wichtigsten Anwendungsfälle für Quantencomputer sind das Knacken von Codes (RSA-Algorithmus), die Quantenchemie, die Finanzmodellierung und logistische Algorithmen. Dies ist keinesfalls eine vollständige Liste.

Code-Knacken

Das Knacken von Codes mit den aktuellen Algorithmen (mit 2048 Bit) kann sehr, sehr lange dauern (eine Billion Jahre). Ein 5,000-Qubit-Quantencomputer hat jedoch das Potenzial, erreichen Sie dies in wenigen Sekunden. 

Aus diesem Grund sind Regierungen und Banken daran interessiert, als Erste dort zu sein und den „Quantenvorteil“ zu haben. Es besteht eine gute Chance, dass quantensichere Kryptographie wird dazu beitragen, Datenschutzbedenken auszuräumen, historische Daten könnten jedoch immer noch anfällig für solche Kompromisse sein.

Quantenchemie

Da die Quantenphysik im Grunde das Betriebssystem des Universums ist, ist Quantencomputing ein großer Beschleuniger für das Verständnis der optischen, elektrischund die chemischen Eigenschaften von Materialien verhalten sich, und es hilft auch dabei, die Eigenschaften und das Verhalten dieser Materialien zu simulieren.

Die aktuellen Methoden auf klassischen Computern approximieren die mathematischen Modelle zur Simulation der Eigenschaften von Materialpartikeln. Durch die Lösung der Schrödinger-Gleichung Bei Teilchen kann Quantencomputing helfen, diese Herausforderungen zu vermeiden, indem es die Eigenschaften von Molekülen und Materialien simuliert, ohne dass eine chemische Synthese erforderlich ist. Dies wird dazu beitragen die Entwicklung neuer Materialien beschleunigen, darunter Medikamente, Batterien, Zellen und Moleküle, um nur einige zu nennen. 

Ein relevantes Beispiel ist die Reduzierung der CO2-Emissionen durch die Untersuchung Nanoporen Simulation für Kohlenstoffbindung. Quantencomputer könnten verwendet werden, um die Wechselwirkungen zwischen Kohlendioxidmolekülen und den Wänden einer Nanoporenstruktur zu simulieren, was ein wichtiges Forschungsgebiet zur Verringerung der Umweltauswirkungen solcher Gase ist.

Financial Modelling

Bei der Finanzmodellierung kann die Optionspreisanalyse – unter Berücksichtigung aller Faktoren – auf herkömmlichen Computern sehr lange dauern. Es wurden jedoch Algorithmen getestet, die auf praktikablen Quantencomputern funktionieren.

Finanzinstitute befürchten, den Anschluss zu verlieren, und investieren daher aktiv in Quantencomputing. Unternehmen, die Wege finden, die Quantentechnologie zu nutzen und sich den „Quantenvorsprung“ zu sichern, werden einen Wettbewerbsvorteil.

Logistische Algorithmen

Man geht davon aus, dass bestimmte NP-Zeitprobleme (nichtdeterministische Polynomzeitprobleme) eignen sich gut für die Lösung auf Quantencomputern. Speziell in der Logistik kann Quantencomputing eine präzisere und schnellere Route mit einer Vielzahl von Möglichkeiten ermöglichen.

Ein Beispiel ist das beliebte Problem mit reisenden Verkäufern, wobei die Suche nach dem effizientesten Pfad zwischen verschiedenen Zielen rechenintensiv ist. Es ist ein NP-schweres Problem und Algorithmen werden erforscht dies mithilfe von Quantensystemen effektiv zu lösen.

Der Quantenvorteil: Praktische Anwendungen des Quantencomputings

Quantencomputing bietet zweifellos enormes Potenzial. Doch die Entwicklung dieser Technologie ist noch weit. Es besteht ein klarer Bedarf an einem hybriden Ansatz, der Quantencomputing mit klassischen Rechenmethoden kombiniert.

Ein hybrider Ansatz unterteilt anspruchsvolle Rechenprobleme in klassische und Quantenaufgaben, sodass wir das Beste aus beiden Welten nutzen. Dies bietet Zugang zu einem ausgereiften Computing-Ökosystem kombiniert mit einem revolutionären Beschleuniger für spezifische Probleme. 

Rechenintensive Probleme könnten möglicherweise auf einen Quantencomputer (Beschleuniger) verlagert und mit klassischen Computersystemen kombiniert werden, um einen praktikablen Ansatz zur Lösung einiger anspruchsvoller Anwendungsfälle zu erreichen. Beispielsweise erforscht die Branche aktiv Quanten-Maschinelles Lernen basierend auf Variationale Quantenschaltkreise, das das Potenzial hat, die Leistung klassischer Modelle des maschinellen Lernens zu übertreffen. 

Damit dies praktikabel ist, müssen Hunderte, wenn nicht Tausende von „logischen Qubits“ ohne Rauschen und Dekohärenz funktionieren. Das bedeutet eine deutlich höhere Anzahl physikalischer Qubits. Erforderlich ist die Fähigkeit, stabile Qubits zu halten, ihre Zustände zu verschränken, Algorithmen zu entwickeln, die auf ihnen laufen, und anschließend die Ergebnisse auszulesen. Es muss also noch viel mit klassischer Computertechnik geschehen, während der Quantenschritt nur einen kleinen Teil des gesamten Arbeitsablaufs ausmacht.

Warum Quanten am besten in der Cloud erforscht werden können

Als einige der ersten Computer erfunden wurden, sahen sie aus wie jene monolithischen Maschinen in Bletchley Park, genau überwacht und gewartet, um sicherzustellen, dass die Abläufe wie erwartet funktionierten. Von Turingmaschinen, Computer haben sich weiterentwickelt und jetzt haben wir mehr Rechenleistung in unseren Taschen als die Apollo 11 Modul. 

Die Entwicklungen im Quantencomputing folgen derzeit einem ähnlichen Entwicklungspfad wie im klassischen Computing. Derzeit ist die Technologie noch so jung, dass sie für die meisten Organisationen, mit Ausnahme fortgeschrittener Forschungseinrichtungen, unpraktisch ist.

Der Unterschied besteht darin, dass wir bereits über klassisches Binärcomputing verfügen und dieses nun – entscheidend – durch robuste Cloud-Computing-Dienste unterstützt wird. Das bedeutet, dass der Zugang zu Quantenmaschinen deutlich einfacher wird. Unternehmen müssen diese Systeme nicht mehr kaufen. Sie können einfach einen Cloud-Dienst abonnieren.

Und dann wird die Cloud es Unternehmen viel einfacher machen, Quantencomputeraufgaben mit klassischen Computeraufgaben zu kombinieren, um schwierige F&E-Probleme zu lösen.

Mit der obigen grundlegenden Einführung in das Quantencomputing haben wir die Fragen untersucht, was es ist und wie es funktioniert. Die Hypothese des Quantencomputings ist in bestimmten Anwendungsfällen sehr vielversprechend. Die eigentliche Frage ist: Ist es Treppe„Das ist es, was Quantencomputing nützlich machen wird. Das ist der Stand der Dinge heute.“

Warum ein HPC-Ökosystem für hybrides klassisches/Quanten-Computing von Vorteil ist

Beim Einsatz von Cloud Computing werden spezialisierte Kerntypen wie GPUs und FPGAs sind über mehrere Cloud-Dienstanbieter zugänglich auf Neu skalieren. 

Wenn ein Cloud-Anbieter in Zukunft eine kommerziell nutzbare Quantenverarbeitungseinheit (QPU) herausbringt, ist das wie die Einführung eines weiteren spezialisierten Kerntyps auf Rescale. Mit integrierten Tools, die Rechenleistung, Anwendungen und Daten zwischen verschiedenen Architekturkerntypen und Jobs verbinden, bietet die Rescale-Plattform ein vollständig verwaltetes Hochleistungs-Computing-Ökosystem, das sich mit den Architekturen weiterentwickelt.

Wie bei jeder spezialisierten Architektur bietet die Cloud große Vorteile, da sie es Unternehmen ermöglicht, die neuesten Architekturen bei Bedarf und in nahezu jedem Umfang zu nutzen. Hier kommt die Plattform neu skalieren ist ideal, um Zugriff auf alle neuen und kommenden Architekturen verschiedener Cloud-Anbieter zu bieten, sobald diese öffentlich verfügbar und kommerziell rentabel werden.

Um die Vorteile solcher sich entwickelnden Technologien zu nutzen, muss ein Unternehmen seine digitale Transformationsstrategie mit einem Cloud-Zugang definiert haben, der den Zugriff auf solche Architekturen ermöglicht. So stellen Sie sicher, dass Sie im Falle einer solchen technologischen Disruption schnellstmöglich darauf vorbereitet sind und diese schnell in Ihre digitalen Forschungs- und Entwicklungsbemühungen integrieren können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Nachfolgend sind die wichtigsten Phasen der Cloud-Einführung und der digitalen Transformation für digitale F&E-Organisationen aufgeführt, während diese auf fortschrittliche Architekturen wie GPUs, FPGAs oder zukünftige Quantenbereitschaft umsteigen.

Rescale unterstützt Unternehmen heute bei der Einführung der Cloud für Forschung, Produktentwicklung und Engineering, um eine zukunftssichere Strategie für die digitale Transformation zu entwickeln. Mit unserer HPC-as-a-Service-Plattform ermöglicht Rescale einen schnellen Einstieg in die Cloud und die Automatisierung von F&E-Computing für mehr organisatorische Flexibilität und Innovation.

Mit Rescale und dem richtigen Ansatz für die digitale Transformation im Bereich Forschung und Entwicklung sind Unternehmen bereit, sich den „Quantenvorsprung“ zu sichern, wenn die Technologie kommerziell rentabel wird.

Zusammenfassend hoffe ich, dass dieser Artikel den Lesern ein grundlegendes Verständnis des Quantencomputings vermittelt hat und erklärt, wie ein heute vorhandenes Ökosystem für Cloud-HPC und eine klare Strategie für die digitale Transformation ein Weg ist, solche Architekturen in der Zukunft zu erkunden.