Podcast mit Amir Naveh, Mitbegründer von Classiq

Mein heutiger Gast ist Amir Naveh, Mitbegründer und Leiter der Abteilung Algorithmen bei Classiq. Amir und ich sprechen über seine Vision für Classiq, neue Arten von Quantenalgorithmen, die Frage, ob die Optimierung von Schaltkreisen auf lange Sicht wichtig ist, und vieles mehr.

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Yuval: Hallo, Amir. Danke, dass du heute bei mir bist.

Amir: Hallo, Yuval. Es ist mir ein Vergnügen, hier zu sein.

Yuval: Wer sind Sie und was machen Sie?

Amir: Also, mein Name ist Amir Naveh, einer der Mitbegründer und Leiter der Algorithmen bei Classiq Technologies, zu denen natürlich auch der Qubit Guy Podcast gehört.

Yuval: Großartig. Nachdem ich ein paar Dutzend Episoden mit anderen Gästen gemacht habe, wurde ich gefragt, warum du nicht jemanden aus dem Unternehmen interviewst. Also, hier sind wir. Warum haben Sie Classiq zusammen mit Nir und Yehuda gegründet? 

Amir: Ich denke, die meisten Hörer dieses Podcasts können nachvollziehen, dass wir an der Schwelle zu einem gewaltigen Umbruch in der Datenverarbeitung stehen, wenn das Quantencomputing kommt. Und für uns war die wichtigste Frage das Timing. Wir waren uns sicher, dass wir die Technologie haben, die wir für die Weiterentwicklung dieser Computer brauchen, aber um ein Softwareunternehmen für Quantencomputer zu gründen, ist man natürlich sehr, sehr stark auf die Hardware angewiesen. Als wir dieses Unternehmen Ende 2019 gründeten, hatten wir das Gefühl, dass es einerseits der richtige Zeitpunkt ist, da die Hardware ausgereift ist und in zwei, drei, vier Jahren die ersten industriellen Anwendungsfälle und realen Anwendungen zu sehen sein werden und möglicherweise der Weg zum Quantenvorteil ist, dass es aber auch noch diesen riesigen blauen Ozean gibt, der es wirklich ermöglicht, den Technologiestapel für Quantencomputer von Grund auf aufzubauen, und das war es, was uns wirklich begeistert hat, diese Gelegenheit, in eine neue Technologie einzusteigen, die wirklich das Gesicht des Computing verändert, und dies von den ersten Tagen an zu tun.

Yuval: Was Ihre Vision betrifft, welche Probleme wollten Sie lösen und für wen wollten Sie sie lösen?

Amir: Was wir dachten - oder immer noch denken - ist, dass die größte Herausforderung beim Quantencomputing natürlich die Hardware ist. Die Hardware zu bauen, damit sie wirklich mit einer großen Anzahl von Qubits, hoher Zuverlässigkeit und geringem Rauschen funktioniert. Das ist eine unglaubliche technische Herausforderung. Und was wir immer noch im Sinn hatten, ist, dass es wirklich traurig wäre, wenn die Software nicht in der Lage wäre, die Vorteile dieser erstaunlichen Maschinen zu nutzen, wenn es diese Computer gibt. Wenn wir wirklich diese großen Quantencomputer haben, die in der Lage sind, immense Aufgaben zu lösen, und wir immer noch Anwendungen oder Algorithmen auf Gatterebene schreiben, die nicht optimiert sind, sondern nur die einzelnen Impulse oder Gatter setzen und Quantenschaltungen auf diese Weise entwerfen, werden wir nicht in der Lage sein, diese erstaunlichen Maschinen zu nutzen.

Was wir also im Hinblick auf die Nutzer und den Nutzen im Sinn hatten, ist, dass man, wenn man diese Computer für reale Anwendungen einsetzen und sie tatsächlich nutzen will, eine weitere Abstraktionsebene oder mehrere Abstraktionsebenen benötigt, von der Gatterebene bis zu dem Punkt, an dem man tatsächlich definieren kann, was diese Maschinen tun sollen. Das ist also die Aufgabe, die wir uns gestellt haben.

Yuval: Und wer ist es für was? Es gibt viele Akteure im Ökosystem, es gibt Endnutzer, es gibt Entwickler, es gibt Hardware-Anbieter. Für wen ist diese Plattform, die Classiq-Plattform, gedacht?

Amir: Lassen Sie mich versuchen, diese Frage kurz- und langfristig zu beantworten. Kurzfristig denke ich, dass der größte Teil des Ökosystems heute immer noch aus Quanteninformations-Experten besteht, Doktoranden, Leute, die wirklich verstehen, was unitäre Matrizen sind und wie sie sich verhalten und wie die Entwicklung dieser Quantenzustände funktioniert. Ich denke, dass die Software in der Anfangsphase für sie bestimmt ist. Es bilden sich also viele Unternehmensteams mit diesen Experten für Quanteninformatik, und sie lösen die bereichsspezifischen Herausforderungen. Und natürlich ist die Software für sie bestimmt. Sie sind also in der Lage, ihre Anwendungen und die Quantenschaltkreise auf eine enorm optimierte und viel bessere Weise zu bauen, als es sonst möglich wäre. Wenn ich also ein oder zwei Jahre in die Zukunft blicke, aber wenn ich versuche, vielleicht fünf Jahre oder ein Jahrzehnt in die Zukunft zu blicken. Ich denke also, dass es nicht unbedingt Quanteninformationsexperten sein werden, die diese Quantencomputer programmieren. Man muss das Problem sehr gut verstehen, und man muss verstehen, dass es zu den Problemen passt, die mit Quantencomputern gelöst werden können.

Sie haben also ein quantenchemisches Problem oder ein Optimierungsproblem oder ein anderes Problem, das Quantencomputer von Natur aus gut lösen können. Aber ich hoffe, dass unsere Plattform es ihnen auch ermöglicht, diese Probleme auf einem Quantencomputer zu beschreiben und zu lösen, ohne wirklich alle Details zu verstehen, bis hin zur Unitarität und wie die Fehlerkorrektur funktionieren sollte und die komplexen Dinge, die heute notwendig sind.

Yuval: Sie haben erwähnt, dass die Programmierung heute auf Gate-Ebene erfolgt, aber ist das wirklich der Fall? Wenn ich mir andere Softwarepakete ansehe, heißt es manchmal: "Hier ist ein VQE-Algorithmus, geben Sie einfach diese Werte ein. Oder hier ist ein Traveling Salesperson Problem, geben Sie die Koordinaten ein und wir finden eine Lösung für Sie. Wie zutreffend ist es also zu sagen, dass andere Lösungen wirklich auf der Gatterebene und nicht auf der Block- oder vordefinierten Funktionsebene liegen?

Amir: Das ist eine wirklich gute Frage. Ich denke, das ist eines der Dinge, die wir wirklich hervorheben sollten. Was Classiq tut und was das eigentliche Problem für Entwickler von Quantensoftware ist. Wenn Sie wollen, nehmen wir zum Beispiel Ihr Beispiel von VQE. Im Wesentlichen haben Sie also dieses Molekül und wissen, wie Sie den Hamiltonian des Moleküls aufschreiben können. Und Sie versuchen, zum Beispiel den Grundzustand für dieses Molekül zu finden. Aber auf der Ebene der Gatter, der eigentlichen CNOT-Gatter und der Hadamard-Gatter, gibt es einen riesigen Spielraum für das Design. Man kann die Terme im Hamiltonian auf viele verschiedene Arten anordnen, wenn man eine Trotterisierung durchführt, und man kann die verschiedenen individuellen Gatter auf verschiedene Arten anordnen, und man kann verschiedene Trotterisierungsschemata anwenden, und man kann einen Kompromiss zwischen dem Fehler oder der Genauigkeit des Algorithmus und der Tiefe oder der Anzahl der CNOT-Gatter oder der Anzahl der Qubits, die man verwendet, eingehen.

Bei all diesen Entwürfen geht es also im Wesentlichen darum, den Grundzustand des Moleküls zu lösen. Aber auf dem Weg zum Quantenschaltkreis müssen viele, viele Entscheidungen getroffen werden. Und wenn man diese Entscheidungen manuell trifft, entgehen einem riesige Mengen an Optimierungsmöglichkeiten. Es ist also um Größenordnungen nicht optimiert, und außerdem arbeitet man an Dingen, an denen man eigentlich nicht arbeiten sollte. Das sind Dinge, die automatisiert und mit einem Computer oder einer Plattform, die diese technologischen Probleme löst, erledigt werden sollten. Das Gleiche gilt für Optimierungsprobleme, Suchprobleme oder jedes andere Problem, das jedes Mal ein anderes ist, oder? Man löst ein anderes Molekül, ein anderes Optimierungsproblem. Es geht also nicht darum, diesen vorgefertigten Schaltkreis, den wir für Sie haben, oder dieses Quantum für Ihre Transformation oder was auch immer für einen starren Baustein Sie haben, einfach einzustecken.

Yuval: Aber lassen Sie uns noch ein wenig tiefer in die Materie eintauchen, wenn ich kann. Wenn ich also ein Quanteninformationswissenschaftler bin und einen VQE-Algorithmus anwenden möchte, dann wäre es für mich sehr schwierig, manuell eine optimierte VQE-Schaltung zu erstellen. Wenn ich aber ein Unternehmen bin, das sich auf VQE-Schaltkreise spezialisiert hat, dann habe ich vielleicht Monate oder Jahre gearbeitet und diesen wunderbaren VQE-Schaltkreis erstellt. Ist dieser dann optimiert genug oder muss er für jedes einzelne Problem neu optimiert werden? Warum sollte eine einzelne Schaltung nicht nur in den meisten Fällen funktionieren, sondern in den meisten Fällen gut genug sein?

Amir: Ich möchte Ihnen zwei Beispiele geben. Ein Beispiel ist, dass Sie diese Schaltung auf einer beliebigen Hardware betreiben. Ich weiß nicht, ob Sie ihn von vornherein für eine bestimmte Hardware entwickelt haben, aber nehmen wir an, Sie arbeiten auf einer bestimmten Maschine und wollen nun auf eine andere Maschine wechseln. Und nehmen wir an, diese beiden Maschinen haben einen unterschiedlichen Grad an Treue für ihre Zwei-Qubit-Gatter. Die von Ihnen getroffenen Design-Entscheidungen, selbst wenn Sie sich die Mühe gemacht und optimiert haben, lassen sich nicht manuell optimieren. Vielleicht haben Sie diese Optimierung für sich selbst entwickelt, speziell für Ihre ganz bestimmte Schaltung. Und jetzt übertragen Sie sie auf eine andere Hardware mit anderen Parametern für die Gattertreue. Sie müssen also Ihr gesamtes Optimierungsproblem neu definieren, weil die von Ihnen getroffenen Entscheidungen nur für diese eine bestimmte Hardware optimiert wurden. Dasselbe gilt für die Hardware-Konnektivität.

Dasselbe gilt für ein bestimmtes Problem, das Sie für ein bestimmtes Molekül gelöst haben. Jetzt gehen Sie zu einem etwas anderen Molekül über. Ist es nun dasselbe oder ist es anders, aber selbst wenn man mit einer bestimmten Hardware, mit einem bestimmten Gate, mit einem bestimmten Fehler arbeitet und alles vollständig, vollständig, vollständig vorbestimmt ist, ist das Problem immer noch sehr, sehr schwer zu lösen. Man muss also die Technologien, an denen wir arbeiten, sozusagen intern entwickeln. Und das sind schwierige Probleme. Das sind Dinge, die ein oder zwei Leute, die unabhängig voneinander arbeiten, nicht lösen können. Man braucht ein Unternehmen wie unseres mit Dutzenden von Ingenieuren, die diese Optimierungsprobleme lösen. Selbst wenn es sich also um einen sehr speziellen Fall handelt, werden Sie ohne diese Technologien nicht wirklich konkurrenzfähig sein.

Yuval: Wie wichtig ist die Optimierung auf lange Sicht? Damit meine ich, wenn ich einen 50-Qubit-Computer habe, den ich verstehe, muss ich optimieren, um jedes Quäntchen Leistung aus diesem Computer herauszuholen. Aber vielleicht habe ich in ein paar Jahren einen 5.000-Qubit-Computer. Dann spielt es vielleicht keine Rolle mehr, ob mein Schaltkreis 2000 Qubits oder 2700 Qubits benötigt. Wie wichtig ist die Optimierung auf lange Sicht?

Amir: Das erste, was man beachten muss, ist, dass wir nicht von einer zweifachen Optimierung sprechen, wenn wir von Optimierung sprechen. Wir sprechen von einer tausendfachen Optimierung. Wir können also von 100.000 Qubits, die man bräuchte, wenn man keine zusätzliche Verwaltung oder Wiederverwendung von Qubits vornimmt und einfach naiv entwirft, auf Tausende von Qubits heruntergehen. Die Optimierung der Anzahl der Qubits, der Schaltungstiefe und der Schaltungsgenauigkeit beträgt also das Hundert- oder Tausendfache. Das ist natürlich von Bedeutung. Aber ich würde sagen, okay, wenn man größere Maschinen mit besserer Genauigkeit und Wiedergabetreue hat, ist das großartig. Dann kann man noch komplexere Probleme lösen. Sie können den Rahmen dessen, was Sie Ihrem Computer erlauben, erweitern. 

So wie man heute Computer hat und immer auf der Suche ist, klang vor 10 Jahren ein Gigabyte RAM unglaublich. Heute hat ein Standard-Laptop 16 oder 32 Gigabyte RAM, und das ist auch nötig. Alle Anwendungen sind dafür ausgelegt. Und man könnte sagen, okay, 1 Milliarde Transistoren auf einem Chip ist wahrscheinlich genug, aber man versucht trotzdem, auf 5 Milliarden und 40 Milliarden zu kommen. Im gleichen Sinne glaube ich nicht, dass 2000 oder 10.000 Qubits ausreichen werden. Man wird immer die modernsten Anwendungen auf den Computern laufen lassen wollen. Ich würde also sagen, dass Optimierung von höchster Bedeutung ist.

Yuval: Heute gibt es ein Dutzend, vielleicht weniger als ein Dutzend wichtiger Quantenalgorithmen, richtig? Es gibt VQE und QAOA und Grover und Shors natürlich und HHL und so weiter, aber es sind nicht Hunderte von verschiedenen Algorithmen, sondern nur ein paar. Andererseits, wenn man sich die klassische Programmierung anschaut, ich habe neulich nachgeschaut, ich glaube, dass Wikipedia über 40 verschiedene Algorithmen auflistet, die man für die Sortierung verwenden kann. Warum besteht Ihrer Meinung nach diese Lücke? Und hilft die Classiq-Plattform dabei, neue Algorithmen für die Zukunft zu entwickeln?

Amir: Also ich würde sagen, ich sehe das ein bisschen anders. Schauen wir uns eine der kurzen Listen an, die Sie erwähnt haben, den QAOA-Algorithmus. Das ist ein Framework zum Lösen von, ich meine, in unserer Plattform haben Sie Traveling Salesperson, Knapsack, Integer Optimization, Max Vertex Cover implementiert. Im Grunde genommen kann also jedes Optimierungsproblem, jedes diskrete Optimierungsproblem, das Sie sich vorstellen können, in diesem Rahmen abgebildet werden. Es handelt sich also nicht um einen einzigen Algorithmus, sondern um Hunderte oder Tausende verschiedener Optimierungsprobleme, die wahrscheinlich für jede rechenintensive Branche wichtig sind, von der Logistik über die Lieferkette bis hin zur Finanzoptimierung. Dasselbe kann ich für VQE sagen, das im Wesentlichen alle Probleme der Quantenchemie löst, und dasselbe kann ich natürlich für Grover sagen, womit ich Suchprobleme meine, man kann 3-SAT auf Suchprobleme abbilden, und man kann Bitcoin-Mining auf Suchprobleme abbilden. Wenn ich mir also die Anwendungen oder nützlichen Algorithmen anschaue, kann ich Tausende von Problemen auf diese drei oder vier Algorithmen abbilden.

Und ich hoffe auch, dass wir erst am Anfang stehen. Die Zahl der Menschen, die an diesen Quantenalgorithmen und -anwendungen arbeiten, wächst von Jahr zu Jahr. Und das sind nur einige wenige Frameworks, aber ich denke, dass Dinge, die vielleicht nicht so grundlegend sind wie Shors Algorithmus, aber Frameworks für die Lösung von Problemen in der realen Welt, ich denke, sie werden sich weiterentwickeln und erweitern, jedes Jahr werden wir mehr und mehr davon bekommen.

Yuval: Wenn Sie über Classiq in drei oder fünf Jahren nachdenken, was sehen Sie dann? Was könnte die Plattform Ihrer Meinung nach tun, was sie heute noch nicht tut? Wie wird sie Ihrer Meinung nach von den Menschen genutzt? Was sollten wir erwarten?

Amir: Erlauben Sie mir als Gründer, von großen Dingen zu träumen, und natürlich müssen wir alle abwarten, was die Zukunft für uns bereithält, sowohl in Bezug auf die Hardware als auch für unser spezifisches Unternehmen. Aber wenn ich versuche, eine Vision zu geben, wo wir in fünf Jahren sein wollen, dann steht die Quantensoftware wirklich am Anfang. Wenn die Leute, die zuhören, Erfahrung mit der Entwicklung von Quantensoftware, Quantenalgorithmen, haben, dann ist das eine ganz andere Ebene als bei klassischer Software. Vor fünf oder sechs Jahrzehnten waren wir bei klassischer Software auf denselben Ebenen. Classiq baut also diese Abstraktionsebenen auf. Und in fünf Jahren, wenn alles gut geht, werden wir die Plattform sein, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Probleme zu lösen, egal in welcher Branche Sie tätig sind, in der Pharmazie, im Finanzwesen, bei der Optimierung, in der Luft- und Raumfahrt, im Verteidigungsbereich, in jeder Branche, die Computer einsetzt - und es ist schwer, eine zu finden, die das nicht tut -, und Sie können Ihre Probleme mit unserer Plattform auf optimierte Quantenschaltungen abbilden und sie dann auf der Hardware in der Cloud ausführen.

Im Moment sind wir also auch mit Azure Quantum und AWS Braket und IBM-Maschinen und einigen anderen integriert. Ich denke also, dass das so bleiben wird. Und dann können Sie, Sie haben den gesamten Arbeitsablauf in Ihren Händen, die Optimierung und die Ausführung dieser Algorithmen und die Macht ist Ihre, diese unglaublichen Maschinen zu verwenden. Wir hoffen, das führende Unternehmen für Quantensoftware zu werden, und Nutzer aus allen Branchen werden diese Plattform nutzen, um ihre Probleme wirklich zu lösen. Ich hoffe, dass wir in fünf Jahren dort sein werden.

Yuval: Viele der heutigen Algorithmen oder Anwendungsfälle beinhalten eine Kombination aus klassischer Programmierung und Quantenprogrammierung. Denn selbst wenn man einen Quantencomputer verwendet, muss man die Daten von irgendwoher bekommen. Bei manchen iterativen Algorithmen muss man die Daten visualisieren und den Quantenschaltkreis während der Ausführung verändern. Sehen Sie also eine Verschmelzung von klassischen Programmierumgebungen und Quantenprogrammierumgebungen? Oder sehen Sie sie als zwei getrennte Disziplinen?

Amir: Sicherlich werden sie miteinander reden müssen. Das ist etwas, auf das wir uns ziemlich konzentrieren, ich würde sagen, kurz- bis mittelfristig in unserem F&E-Fokus. Wie kann man diese hybriden Schemata wirklich nutzen, sei es VQE oder QAOA, wo man diese iterativen Schemata hat, oder manchmal Dinge wie Amplitudenbestimmung oder Amplitudenverstärkung, die einige klassische Nachbearbeitungsmessungen innerhalb der Schaltungen erfordern, und wie man damit umgeht. Das muss also kombiniert werden, aber ich denke, das ist eine Herausforderung, aber nicht die schwierigste Herausforderung, denn letztendlich muss man die richtigen APIs entwickeln und die Dinge über die richtigen Schnittstellen miteinander kommunizieren lassen. Aber es ist kein grundlegendes technologisches Problem. Es geht eher darum, eine Standardisierung zu schaffen, und das wird mit der Reifung der Branche geschehen. Darüber mache ich mir keine großen Sorgen, aber ich denke, dass es ein Schwerpunkt ist, den wir alle im Auge behalten müssen.

Yuval: Da wir uns dem Ende unseres heutigen Gesprächs nähern, möchte ich Sie nach anderen Softwareproblemen beim Quantencomputing fragen. Es gibt sicherlich das Problem, wie man Schaltkreise erstellt und wie man einen Algorithmus oder ein Rezept für einen Algorithmus in einen funktionierenden Schaltkreis übersetzt, aber gibt es noch andere Probleme, zum Beispiel, wenn die Anzahl der Qubits größer wird, wie simuliert man dann? Wie kann man ein Quantenproblem debuggen? Ist das ein Problem und denkt Classiq darüber nach, etwas dagegen zu unternehmen?

Amir: Ja. Die Simulation wird natürlich nach 40 oder 50 Qubits unmöglich, aber wie Sie schon sagten, um zu analysieren, zu debuggen, Ihre Antworten zu validieren, sind dies natürlich kritische Probleme. Ich kann noch ein paar weitere nennen, und das Schöne daran ist, dass alle diese Probleme auch in der klassischen Welt auftreten. Ich meine, es ist sehr, sehr schwer, die Logik eines großen Chips zu validieren. Das sind schwierige Berechnungsprobleme, an denen große Teams in der klassischen Welt arbeiten. Dasselbe gilt für die Visualisierung von einer Milliarde Chip-Transistoren. Wenn man also 10.000 Qubits hat, muss man sie natürlich auf eine andere Art und Weise visualisieren, als wir es heute mit Schaltkreisen tun. Wenn man sich also ansieht, wie wir die Visualisierung von Schaltkreisen auf funktionaler Ebene angehen, dann denke ich, dass wir dem, was außerhalb von Classiq gemacht wird, voraus sind, aber ich denke, dass dies alles Herausforderungen sind, die angegangen werden müssen. Und je weiter die Branche voranschreitet, desto schwieriger werden diese Dinge sein. Jedes dieser Wörter erfordert ein eigenes Unternehmen und eine Menge Entwicklungskraft.

Yuval: Eine Frage, die ich oft gestellt bekomme, ist, wenn man einen Freund oder Verwandten in der Familie hat, der gerade sein Studium beginnt und sich für Quantencomputer interessiert, was sollte er studieren? Ist es Physik? Ist es Mathe? Ist es englische Literatur? Worauf sollten sie sich konzentrieren, wenn sie in die Quanteninformatik einsteigen wollen?

Amir: Die schulische Lösung besteht heute darin, Quanteninformation zu erlernen, entweder in theoretischer Informatik oder in Physik zu promovieren und in diese unglaublichen Bereiche einzutauchen. Und natürlich gibt es dort viele wirklich interessante Probleme zu lösen. Und das ist der beste, der einfachste Weg. Aber ich würde auch sagen, wenn man aus der Entwicklung kommt, wenn man ein sehr guter Softwareentwickler ist, dann ist die Hürde nicht so groß, zu verstehen, wie dieses neue Paradigma der Datenverarbeitung funktioniert und sich darauf einzustellen. Ich denke also, dass selbst erfahrene Software-Ingenieure ohne Quantenerfahrung - und einige Leute in unserem Unternehmen haben das getan - den Übergang zu Quanten-Software-Ingenieuren schaffen können. Das ist also ein weiterer Weg, denke ich, um in diesen Bereich einzusteigen, auf jeden Fall in der Zukunft.

Yuval: Ausgezeichnet. Und soweit ich weiß, stellen wir definitiv neue Mitarbeiter ein. Amir, wie kann man mit Ihnen in Kontakt treten, um mehr über Sie und Ihre Arbeit zu erfahren?

Amir: Schicken Sie mir am besten eine E-Mail an amir@classiq.io, oder schreiben Sie mir eine Nachricht auf LinkedIn, das sind die besten Möglichkeiten, mich zu erreichen. Ich versuche, immer erreichbar zu sein.

Yuval: Ausgezeichnet. Vielen Dank, dass Sie heute zu mir gekommen sind.

Amir: Danke, Yuval, für diese Folge und auch für andere. Ich bin ein sehr begeisterter Zuhörer und genieße es sehr. Ich danke dir.