.svg)
Podcast mit Elica Kyoseva, Wissenschaftlerin für Quanteninformatik bei Boehringer Ingelheim
Mein heutiger Gast ist Elica Kyoseva, Quantum Computing Scientist bei Boehringer Ingelheim. Elica und ich sprechen über Quantencomputing in der Pharmaindustrie, die Zusammensetzung ihres Quantenteams, den Grad des Wettbewerbs und der Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und vieles mehr
Hier können Sie weitere Podcasts anhören
DIE VOLLSTÄNDIGE ABSCHRIFT FINDEN SIE UNTEN
Yuval Boger (CMO, Classiq): Hallo, Elica. Und danke, dass Sie heute bei mir sind.
Elica Kyoseva (Boehringer Ingelheim): Danke, Yuval. Vielen Dank, dass ich bei Ihrem sehr coolen Podcast dabei sein darf.
Yuval: Wer sind Sie und was machen Sie?
Elica: Mein Name ist Elica Kyoseva und ich bin Wissenschaftlerin für Quanteninformatik bei einem deutschen Pharmaunternehmen, Boehringer Ingelheim. Zuvor war ich in der Wissenschaft tätig und habe auf mehreren Kontinenten an der Quanteninformatik gearbeitet, unter anderem in Asien, Nordamerika und derzeit im Nahen Osten, mit Sitz in Israel.
Yuval: Ich arbeite in der Pharmaindustrie und denke, dass es viele Anwendungsfälle gibt, bei denen die Leute darüber reden, warum es für ihre Zukunft, für die Pharmaindustrie, fantastisch sein könnte. Aber gibt es etwas, das man heute mit Quantencomputing machen kann, oder glauben Sie, dass sich die Pharmaunternehmen nur auf eine ferne Zukunft vorbereiten?
Elica: Das ist eine ausgezeichnete Frage. Und die Wahrheit ist, dass der größte Teil unserer Bemühungen wirklich darin besteht, uns auf die ferne Zukunft vorzubereiten, die in unseren Augen natürlich fehlertolerante, fehlerkorrigierte Quantencomputer sind. Die meisten unserer Anwendungsfälle und die Probleme, mit denen wir uns befassen, betreffen also die Frage, ob es möglich sein wird, diese Algorithmen auf einem fehlertoleranten Quantencomputer zu implementieren. Allerdings haben wir erst vor kurzem, vor zwei Wochen, zusammen mit einem unserer Partner, QCware, ein Papier veröffentlicht. Darin geht es um NISQ-Berechnungen, und wir zeigen, dass die Verwendung von NISQ-Quantencomputern eine Verbesserung bei der Berechnung der Bindungsaffinität bringen kann. Dies ist also wirklich ein Schritt nach vorn, der bereits einen enormen Fortschritt für die NISQ-Ära darstellt.
Yuval: Wie groß ist das Team?
Elica: Das ist kein Geheimnis. Wir sind fünf Leute, was eigentlich ziemlich viel ist. Ich kenne eine ganze Reihe von Unternehmen, die sich bereits auf den Weg gemacht haben und ebenfalls neue Mitarbeiter einstellen. Das wird also bald keine große Neuigkeit mehr sein, aber wir waren wahrscheinlich das größte Team in der Branche, vor allem in der Pharmazie. Wir haben alle einen Doktortitel und kommen alle von der traditionellen Art und Weise, die Universitäten zu durchlaufen und eine technische Ausbildung zu erhalten, und dann sind wir irgendwie auseinander gegangen. Wir haben also jemanden, der als Postdoc in Harvard war. Ich selbst war sogar bei einem Risikokapitalfonds, bevor ich zu BI kam. An der Universität von Bristol haben wir wiederum IBM-Leute. Wir sind also ein bunt gemischtes Team, aber ich würde sagen, alle sind technisch hoch qualifiziert.
Yuval: Wenn Sie von Vielfalt sprechen, meinen Sie damit auch Vielfalt in der Bildung? Ich meine, abgesehen davon, wo die Ausbildung war. Es gibt also zum Beispiel Informatiker und Pharmazeuten, oder jeder hat Informatik oder Physik studiert, wie sieht die strukturelle Zusammensetzung aus?
Elica: Aus meiner Sicht ist es also vielfältig, aber nur in Bezug auf das Quantencomputing. Wir haben also keine Leute, die wirklich, sagen wir, klassisch ausgebildete Quantenchemiker sind. Der Schwerpunkt unserer Ausbildung war Quantencomputing. Aber im Grunde genommen geht es darum, verschiedene Teile des Quantencomputer-Stacks zu erforschen, von Algorithmen und Implementierungen und Anwendungen bis hin zur Hardware. Ich persönlich komme aus dem Bereich der Quantenkontrolle und habe mich mit optischen Quantenproblemen befasst: Wie können wir die Qubits auf robuste Weise kontrollieren? Ich habe mich also mit der Fehlerminderung bei der Quantenhardware beschäftigt.
Yuval: Glauben Sie, dass eine umfassende Erfahrung in der Zukunft notwendig sein wird? Ich meine, ich denke, Sie sind ziemlich einzigartig, weil Sie mit der Hardware und dann mit der Software und so weiter arbeiten, aber würden die Leute nicht mehr Abstraktion wollen und sagen: "Nun, ja, ich verstehe, was ein Qubit ist, aber es interessiert mich nicht wirklich, wie die Impulse darunter aussehen".
Elica: Letztendlich denke ich, dass es wichtig wäre, beides zu tun, Software und Hardware, um sich in der Mitte zu treffen. Es ist schön, wenn wir unsere Algorithmen abstrahieren und uns wirklich auf die Anwendungen konzentrieren. Das kann sich jedoch sehr schnell von der Realität entfernen. Selbst wenn man sich viele der NISQ-Arbeiten und NISQ-Algorithmen ansieht, sind sie immer noch geräuschlos. Für viele dieser Ergebnisse gibt es also keine Rauschmodelle, die im System implementiert sind. Letztendlich ist es also sehr wichtig, dass man den Bezug zur Realität behält, insbesondere zur Lebensdauer des Qubits und zu den verschiedenen Rauschprozessen im System, und dass man die Algorithmen unter Berücksichtigung dieser Aspekte entwickelt. Dies gilt natürlich für NISQ-Algorithmen, die wir in naher Zukunft sehen wollen. Bei fehlertoleranten Algorithmen kann man meiner Meinung nach immer noch recht abstrakt sein und sich auf die algorithmische Ebene konzentrieren.
Yuval: Bekommen Sie Input von den Apothekern oder den Chemikern, oder ist die Gruppe im Moment getrennt? Wie viel Integration gibt es, was die funktionsübergreifende Integration angeht?
Elica: Ja, wir arbeiten sehr stark daran, innerhalb des Unternehmens integriert zu sein, und in den ersten Monaten haben wir wirklich mit mehr oder weniger allen BI-Mitarbeitern gesprochen, die etwas mit Computerforschung zu tun hatten, um unsere Anwendungsfälle zu identifizieren. Und immer noch haben wir für jeden Anwendungsfall, an dem wir arbeiten, einen internen Spezialisten, jemanden, der bei seiner Arbeit tatsächlich auf das Problem stößt, das wir mit Quantencomputern lösen wollen. Sie arbeiten mit uns zusammen und helfen uns, auf dem Boden der Tatsachen zu bleiben. Sie helfen uns, die Anwendungsfälle zu definieren, die verschiedenen, sagen wir, physikalischen Systeme, die wir mit den Algorithmen lösen wollen.
Ich würde also sagen, dass wir innerhalb des Unternehmens recht gut integriert sind. Wir sind das Quantencomputerlabor und nicht Teil einer, sagen wir mal, größeren Abteilung oder etwas Ähnlichem. Aber wir haben viel Arbeit investiert, um die anderen Interessengruppen des Unternehmens zu treffen. Und ich würde sagen, dass wir bereits recht gut integriert sind.
Yuval: Wie viel Austausch gibt es Ihrer Erfahrung nach zwischen den verschiedenen Pharmaunternehmen? Ich meine, wenn die Branche jung ist, sagen die Leute manchmal: "Oh, wir arbeiten gemeinsam auf das gleiche Ziel hin". Und irgendwann später sagen sie dann vielleicht: "Jetzt konkurrieren wir wirklich". Arbeiten Sie zusammen? Tauschen Sie in nennenswerter Weise Informationen mit anderen Pharmaunternehmen aus?
Elica: Wir sind Teil mehrerer pharmazeutischer, aber auch industrieller Konsortien, die sich mit Quantencomputing befassen. Wir tauschen uns also natürlich aus und versuchen zu diskutieren, welche Anwendungsfälle für uns interessant sind. Aber auch wenn die Dinge noch ziemlich wettbewerbsfähig sind, denke ich, dass sie sehr bald anfangen werden, wettbewerbsfähig zu werden. Und natürlich wird die ganze Arbeit, die hinter den Algorithmen und den Anwendungsfällen steckt, von unserem Unternehmen oder von einem anderen Unternehmen finanziert. Es macht also keinen Sinn, dass Sie alles mit allen anderen teilen, auch nicht mit vielen, die sich dafür interessieren, die vielleicht neugierig sind, aber eigentlich überhaupt nicht in das Quantencomputing investieren. Es ist also eine komische Situation, in der wir zwar etwas teilen, aber insgesamt ist die Bandbreite begrenzt, und natürlich behalten wir auch das Personal für uns.
Yuval: Abgesehen von mehr Qubits mit weniger Rauschen. Was brauchen Sie oder das Team noch, um Fortschritte zu machen und einen noch größeren geschäftlichen Nutzen zu erzielen?
Elica: Und das ist tatsächlich ein sehr großes Ziel, mehr Qubits, auch bessere Konnektivität, sagen wir mal. Denn man kann viele Qubits haben, aber auch wie sie verbunden sind. Das ist auch sehr wichtig.
Wir brauchen also definitiv eine Verbesserung der Hardware. Selbst wenn wir eines Tages, sagen wir mal, ein paar tausend fehlerkorrigierte Qubits Quantencomputer haben. Dann wissen wir immer noch nicht, welchen Algorithmus wir darauf laufen lassen sollen, weil es so lange dauern würde, das Ergebnis zu erhalten, selbst auf diesem Computer. Was wir also wirklich brauchen, ist eine Verbesserung der Algorithmen und intelligentere und schnellere Wege, die Quanteninformation zu manipulieren, damit das praktisch wird. Ich denke, dass jeder, der es ernst meint mit dem Nutzen des Quantencomputings für sein Unternehmen und der Generierung von Quantencomputerwerten, sich auch auf die Entwicklung fehlertoleranter Algorithmen konzentriert.
Yuval: Wenn Sie einen Algorithmus für einen bestimmten Computer entwerfen, und nehmen wir an, es handelt sich um einen Gate-basierten Computer. Wie besorgt sind Sie über die Portabilität? Sind Sie bereit, den Algorithmus hardwarespezifisch zu entwickeln, oder müssen Sie ihn so gestalten, dass er leicht auf einen anderen Computer portiert werden kann?
Elica: Im Großen und Ganzen kann man wohl sagen, dass wir sehr hardwareunabhängig sind, d.h. es ist uns eigentlich egal, welche Hardware für die Implementierung der Qubits und der Steuerung verwendet wird. Von diesem Standpunkt aus gesehen ist es uns also eigentlich egal. Und alle Algorithmen, die wir entwerfen, können implementiert werden... Im Moment betrachten wir die gatterbasierten Quantencomputer. Alle diese Algorithmen können auf andere gatterbasierte Architekturen übertragen werden. Was den Zugriff auf die Hardware angeht, so halten wir das nicht für sinnvoll. Wenn wir einen Computer, einen Quantencomputer, kaufen wollen, verlassen wir uns immer darauf, dass unsere Partner uns Zugang zu ihrer Hardware gewähren und wir unsere Algorithmen und Anwendungsfälle auf ihrer Hardware über die Cloud implementieren können.
Yuval: Es ist die Zeit des Jahres, in der man über Vorhersagen spricht. Wie lauten Ihre Prognosen für das Quantencomputing im Jahr 2022? Was denken Sie, wird passieren?
Elica: Ich freue mich sehr darauf, noch größere Quantenplattformen zu sehen. Für dieses Jahr gab es recht vielversprechende Erwartungen für 2021, aber ich glaube nicht, dass die Versprechungen bereits erfüllt wurden. Ich nehme also an, dass dies im Jahr 2022 der Fall sein wird. Ich freue mich also darauf, einige NISQ-Architekturen mit einer Qubit-Anzahl von über 100 Qubits zu sehen. Das wird also wirklich ausgezeichnet sein. Wahrscheinlich wird es auch einige spannende Neuigkeiten aus der Geschäftswelt geben. Wir werden mit Sicherheit weitere Börsengänge haben. Und es wird auch viel mehr Kapital generiert und Mittel aufgebracht werden, auch auf der algorithmischen Seite, denn wie ich bereits erwähnt habe, weiß ich, dass viele Akteure der Branche bereits Mitarbeiter einstellen und Teams für Quantencomputer aufbauen. Ich freue mich also auch auf einige neue Algorithmen für fehlertolerante Quantencomputer.
Yuval: Da wir uns dem Ende unserer heutigen Diskussion nähern. Sie haben erwähnt, dass das Team fünf Doktoranden hat, und wenn Sie es vergrößern, weiß ich nicht, ob Sie nach zusätzlichen Doktoranden suchen. Glauben Sie, dass das ein Problem ist? Ich meine, fünf Promovierte sind vielleicht 5 % der Menschen, die für die von Ihnen gesuchte Arbeit in Frage kommen.
Elica: Ja. Aber die Wahrheit ist, dass wir uns eigentlich in einem stabilen Zustand befinden und ich glaube nicht, dass wir in den nächsten Jahren noch viel mehr wachsen werden. Ob wir weiterhin Leute mit demselben Profil wie das Team derzeit einstellen werden, darüber lässt sich trefflich streiten, und es hängt auch davon ab, was das Ziel ist. Welche Fähigkeiten brauchen wir von den neuen Mitarbeitern. Wenn wir vielleicht mehr angewandte, noch mehr angewandte, sagen wir mal, noch mehr auf das Unternehmen ausgerichtete Fähigkeiten haben wollen. Dann können wir jemanden mit mehr pharmazeutischer Erfahrung einstellen und so weiter. Aber ich denke, für den Aufbau eines Labors für Quantencomputer ist es wirklich sinnvoll, zunächst Wissenschaftler für Quantencomputer einzustellen.
Yuval: Elica, wie kann man mit Ihnen in Kontakt treten, um mehr über Ihre Arbeit zu erfahren?
Elica: Ich bin sehr froh, mit jedem in Kontakt zu treten. Meistens benutze ich LinkedIn. Sie können mich also auf LinkedIn unter meinem Namen Elica Kyoseva finden und mir eine Nachricht oder eine Verbindungsanfrage schicken. Und normalerweise nehme ich diese an. Das ist, glaube ich, der einfachste Weg, mich zu finden. Ich nehme auch an einigen der Konferenzen zum Thema Quantencomputing für Unternehmen teil. Ich würde mich freuen, wenn die Leute kommen und ihre Ansichten mit mir auf den Konferenzen teilen.
Yuval: Das ist ausgezeichnet. Vielen Dank, dass Sie heute bei mir waren.
Elica: Danke, Yuval.
Mein heutiger Gast ist Elica Kyoseva, Quantum Computing Scientist bei Boehringer Ingelheim. Elica und ich sprechen über Quantencomputing in der Pharmaindustrie, die Zusammensetzung ihres Quantenteams, den Grad des Wettbewerbs und der Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und vieles mehr
Hier können Sie weitere Podcasts anhören
DIE VOLLSTÄNDIGE ABSCHRIFT FINDEN SIE UNTEN
Yuval Boger (CMO, Classiq): Hallo, Elica. Und danke, dass Sie heute bei mir sind.
Elica Kyoseva (Boehringer Ingelheim): Danke, Yuval. Vielen Dank, dass ich bei Ihrem sehr coolen Podcast dabei sein darf.
Yuval: Wer sind Sie und was machen Sie?
Elica: Mein Name ist Elica Kyoseva und ich bin Wissenschaftlerin für Quanteninformatik bei einem deutschen Pharmaunternehmen, Boehringer Ingelheim. Zuvor war ich in der Wissenschaft tätig und habe auf mehreren Kontinenten an der Quanteninformatik gearbeitet, unter anderem in Asien, Nordamerika und derzeit im Nahen Osten, mit Sitz in Israel.
Yuval: Ich arbeite in der Pharmaindustrie und denke, dass es viele Anwendungsfälle gibt, bei denen die Leute darüber reden, warum es für ihre Zukunft, für die Pharmaindustrie, fantastisch sein könnte. Aber gibt es etwas, das man heute mit Quantencomputing machen kann, oder glauben Sie, dass sich die Pharmaunternehmen nur auf eine ferne Zukunft vorbereiten?
Elica: Das ist eine ausgezeichnete Frage. Und die Wahrheit ist, dass der größte Teil unserer Bemühungen wirklich darin besteht, uns auf die ferne Zukunft vorzubereiten, die in unseren Augen natürlich fehlertolerante, fehlerkorrigierte Quantencomputer sind. Die meisten unserer Anwendungsfälle und die Probleme, mit denen wir uns befassen, betreffen also die Frage, ob es möglich sein wird, diese Algorithmen auf einem fehlertoleranten Quantencomputer zu implementieren. Allerdings haben wir erst vor kurzem, vor zwei Wochen, zusammen mit einem unserer Partner, QCware, ein Papier veröffentlicht. Darin geht es um NISQ-Berechnungen, und wir zeigen, dass die Verwendung von NISQ-Quantencomputern eine Verbesserung bei der Berechnung der Bindungsaffinität bringen kann. Dies ist also wirklich ein Schritt nach vorn, der bereits einen enormen Fortschritt für die NISQ-Ära darstellt.
Yuval: Wie groß ist das Team?
Elica: Das ist kein Geheimnis. Wir sind fünf Leute, was eigentlich ziemlich viel ist. Ich kenne eine ganze Reihe von Unternehmen, die sich bereits auf den Weg gemacht haben und ebenfalls neue Mitarbeiter einstellen. Das wird also bald keine große Neuigkeit mehr sein, aber wir waren wahrscheinlich das größte Team in der Branche, vor allem in der Pharmazie. Wir haben alle einen Doktortitel und kommen alle von der traditionellen Art und Weise, die Universitäten zu durchlaufen und eine technische Ausbildung zu erhalten, und dann sind wir irgendwie auseinander gegangen. Wir haben also jemanden, der als Postdoc in Harvard war. Ich selbst war sogar bei einem Risikokapitalfonds, bevor ich zu BI kam. An der Universität von Bristol haben wir wiederum IBM-Leute. Wir sind also ein bunt gemischtes Team, aber ich würde sagen, alle sind technisch hoch qualifiziert.
Yuval: Wenn Sie von Vielfalt sprechen, meinen Sie damit auch Vielfalt in der Bildung? Ich meine, abgesehen davon, wo die Ausbildung war. Es gibt also zum Beispiel Informatiker und Pharmazeuten, oder jeder hat Informatik oder Physik studiert, wie sieht die strukturelle Zusammensetzung aus?
Elica: Aus meiner Sicht ist es also vielfältig, aber nur in Bezug auf das Quantencomputing. Wir haben also keine Leute, die wirklich, sagen wir, klassisch ausgebildete Quantenchemiker sind. Der Schwerpunkt unserer Ausbildung war Quantencomputing. Aber im Grunde genommen geht es darum, verschiedene Teile des Quantencomputer-Stacks zu erforschen, von Algorithmen und Implementierungen und Anwendungen bis hin zur Hardware. Ich persönlich komme aus dem Bereich der Quantenkontrolle und habe mich mit optischen Quantenproblemen befasst: Wie können wir die Qubits auf robuste Weise kontrollieren? Ich habe mich also mit der Fehlerminderung bei der Quantenhardware beschäftigt.
Yuval: Glauben Sie, dass eine umfassende Erfahrung in der Zukunft notwendig sein wird? Ich meine, ich denke, Sie sind ziemlich einzigartig, weil Sie mit der Hardware und dann mit der Software und so weiter arbeiten, aber würden die Leute nicht mehr Abstraktion wollen und sagen: "Nun, ja, ich verstehe, was ein Qubit ist, aber es interessiert mich nicht wirklich, wie die Impulse darunter aussehen".
Elica: Letztendlich denke ich, dass es wichtig wäre, beides zu tun, Software und Hardware, um sich in der Mitte zu treffen. Es ist schön, wenn wir unsere Algorithmen abstrahieren und uns wirklich auf die Anwendungen konzentrieren. Das kann sich jedoch sehr schnell von der Realität entfernen. Selbst wenn man sich viele der NISQ-Arbeiten und NISQ-Algorithmen ansieht, sind sie immer noch geräuschlos. Für viele dieser Ergebnisse gibt es also keine Rauschmodelle, die im System implementiert sind. Letztendlich ist es also sehr wichtig, dass man den Bezug zur Realität behält, insbesondere zur Lebensdauer des Qubits und zu den verschiedenen Rauschprozessen im System, und dass man die Algorithmen unter Berücksichtigung dieser Aspekte entwickelt. Dies gilt natürlich für NISQ-Algorithmen, die wir in naher Zukunft sehen wollen. Bei fehlertoleranten Algorithmen kann man meiner Meinung nach immer noch recht abstrakt sein und sich auf die algorithmische Ebene konzentrieren.
Yuval: Bekommen Sie Input von den Apothekern oder den Chemikern, oder ist die Gruppe im Moment getrennt? Wie viel Integration gibt es, was die funktionsübergreifende Integration angeht?
Elica: Ja, wir arbeiten sehr stark daran, innerhalb des Unternehmens integriert zu sein, und in den ersten Monaten haben wir wirklich mit mehr oder weniger allen BI-Mitarbeitern gesprochen, die etwas mit Computerforschung zu tun hatten, um unsere Anwendungsfälle zu identifizieren. Und immer noch haben wir für jeden Anwendungsfall, an dem wir arbeiten, einen internen Spezialisten, jemanden, der bei seiner Arbeit tatsächlich auf das Problem stößt, das wir mit Quantencomputern lösen wollen. Sie arbeiten mit uns zusammen und helfen uns, auf dem Boden der Tatsachen zu bleiben. Sie helfen uns, die Anwendungsfälle zu definieren, die verschiedenen, sagen wir, physikalischen Systeme, die wir mit den Algorithmen lösen wollen.
Ich würde also sagen, dass wir innerhalb des Unternehmens recht gut integriert sind. Wir sind das Quantencomputerlabor und nicht Teil einer, sagen wir mal, größeren Abteilung oder etwas Ähnlichem. Aber wir haben viel Arbeit investiert, um die anderen Interessengruppen des Unternehmens zu treffen. Und ich würde sagen, dass wir bereits recht gut integriert sind.
Yuval: Wie viel Austausch gibt es Ihrer Erfahrung nach zwischen den verschiedenen Pharmaunternehmen? Ich meine, wenn die Branche jung ist, sagen die Leute manchmal: "Oh, wir arbeiten gemeinsam auf das gleiche Ziel hin". Und irgendwann später sagen sie dann vielleicht: "Jetzt konkurrieren wir wirklich". Arbeiten Sie zusammen? Tauschen Sie in nennenswerter Weise Informationen mit anderen Pharmaunternehmen aus?
Elica: Wir sind Teil mehrerer pharmazeutischer, aber auch industrieller Konsortien, die sich mit Quantencomputing befassen. Wir tauschen uns also natürlich aus und versuchen zu diskutieren, welche Anwendungsfälle für uns interessant sind. Aber auch wenn die Dinge noch ziemlich wettbewerbsfähig sind, denke ich, dass sie sehr bald anfangen werden, wettbewerbsfähig zu werden. Und natürlich wird die ganze Arbeit, die hinter den Algorithmen und den Anwendungsfällen steckt, von unserem Unternehmen oder von einem anderen Unternehmen finanziert. Es macht also keinen Sinn, dass Sie alles mit allen anderen teilen, auch nicht mit vielen, die sich dafür interessieren, die vielleicht neugierig sind, aber eigentlich überhaupt nicht in das Quantencomputing investieren. Es ist also eine komische Situation, in der wir zwar etwas teilen, aber insgesamt ist die Bandbreite begrenzt, und natürlich behalten wir auch das Personal für uns.
Yuval: Abgesehen von mehr Qubits mit weniger Rauschen. Was brauchen Sie oder das Team noch, um Fortschritte zu machen und einen noch größeren geschäftlichen Nutzen zu erzielen?
Elica: Und das ist tatsächlich ein sehr großes Ziel, mehr Qubits, auch bessere Konnektivität, sagen wir mal. Denn man kann viele Qubits haben, aber auch wie sie verbunden sind. Das ist auch sehr wichtig.
Wir brauchen also definitiv eine Verbesserung der Hardware. Selbst wenn wir eines Tages, sagen wir mal, ein paar tausend fehlerkorrigierte Qubits Quantencomputer haben. Dann wissen wir immer noch nicht, welchen Algorithmus wir darauf laufen lassen sollen, weil es so lange dauern würde, das Ergebnis zu erhalten, selbst auf diesem Computer. Was wir also wirklich brauchen, ist eine Verbesserung der Algorithmen und intelligentere und schnellere Wege, die Quanteninformation zu manipulieren, damit das praktisch wird. Ich denke, dass jeder, der es ernst meint mit dem Nutzen des Quantencomputings für sein Unternehmen und der Generierung von Quantencomputerwerten, sich auch auf die Entwicklung fehlertoleranter Algorithmen konzentriert.
Yuval: Wenn Sie einen Algorithmus für einen bestimmten Computer entwerfen, und nehmen wir an, es handelt sich um einen Gate-basierten Computer. Wie besorgt sind Sie über die Portabilität? Sind Sie bereit, den Algorithmus hardwarespezifisch zu entwickeln, oder müssen Sie ihn so gestalten, dass er leicht auf einen anderen Computer portiert werden kann?
Elica: Im Großen und Ganzen kann man wohl sagen, dass wir sehr hardwareunabhängig sind, d.h. es ist uns eigentlich egal, welche Hardware für die Implementierung der Qubits und der Steuerung verwendet wird. Von diesem Standpunkt aus gesehen ist es uns also eigentlich egal. Und alle Algorithmen, die wir entwerfen, können implementiert werden... Im Moment betrachten wir die gatterbasierten Quantencomputer. Alle diese Algorithmen können auf andere gatterbasierte Architekturen übertragen werden. Was den Zugriff auf die Hardware angeht, so halten wir das nicht für sinnvoll. Wenn wir einen Computer, einen Quantencomputer, kaufen wollen, verlassen wir uns immer darauf, dass unsere Partner uns Zugang zu ihrer Hardware gewähren und wir unsere Algorithmen und Anwendungsfälle auf ihrer Hardware über die Cloud implementieren können.
Yuval: Es ist die Zeit des Jahres, in der man über Vorhersagen spricht. Wie lauten Ihre Prognosen für das Quantencomputing im Jahr 2022? Was denken Sie, wird passieren?
Elica: Ich freue mich sehr darauf, noch größere Quantenplattformen zu sehen. Für dieses Jahr gab es recht vielversprechende Erwartungen für 2021, aber ich glaube nicht, dass die Versprechungen bereits erfüllt wurden. Ich nehme also an, dass dies im Jahr 2022 der Fall sein wird. Ich freue mich also darauf, einige NISQ-Architekturen mit einer Qubit-Anzahl von über 100 Qubits zu sehen. Das wird also wirklich ausgezeichnet sein. Wahrscheinlich wird es auch einige spannende Neuigkeiten aus der Geschäftswelt geben. Wir werden mit Sicherheit weitere Börsengänge haben. Und es wird auch viel mehr Kapital generiert und Mittel aufgebracht werden, auch auf der algorithmischen Seite, denn wie ich bereits erwähnt habe, weiß ich, dass viele Akteure der Branche bereits Mitarbeiter einstellen und Teams für Quantencomputer aufbauen. Ich freue mich also auch auf einige neue Algorithmen für fehlertolerante Quantencomputer.
Yuval: Da wir uns dem Ende unserer heutigen Diskussion nähern. Sie haben erwähnt, dass das Team fünf Doktoranden hat, und wenn Sie es vergrößern, weiß ich nicht, ob Sie nach zusätzlichen Doktoranden suchen. Glauben Sie, dass das ein Problem ist? Ich meine, fünf Promovierte sind vielleicht 5 % der Menschen, die für die von Ihnen gesuchte Arbeit in Frage kommen.
Elica: Ja. Aber die Wahrheit ist, dass wir uns eigentlich in einem stabilen Zustand befinden und ich glaube nicht, dass wir in den nächsten Jahren noch viel mehr wachsen werden. Ob wir weiterhin Leute mit demselben Profil wie das Team derzeit einstellen werden, darüber lässt sich trefflich streiten, und es hängt auch davon ab, was das Ziel ist. Welche Fähigkeiten brauchen wir von den neuen Mitarbeitern. Wenn wir vielleicht mehr angewandte, noch mehr angewandte, sagen wir mal, noch mehr auf das Unternehmen ausgerichtete Fähigkeiten haben wollen. Dann können wir jemanden mit mehr pharmazeutischer Erfahrung einstellen und so weiter. Aber ich denke, für den Aufbau eines Labors für Quantencomputer ist es wirklich sinnvoll, zunächst Wissenschaftler für Quantencomputer einzustellen.
Yuval: Elica, wie kann man mit Ihnen in Kontakt treten, um mehr über Ihre Arbeit zu erfahren?
Elica: Ich bin sehr froh, mit jedem in Kontakt zu treten. Meistens benutze ich LinkedIn. Sie können mich also auf LinkedIn unter meinem Namen Elica Kyoseva finden und mir eine Nachricht oder eine Verbindungsanfrage schicken. Und normalerweise nehme ich diese an. Das ist, glaube ich, der einfachste Weg, mich zu finden. Ich nehme auch an einigen der Konferenzen zum Thema Quantencomputing für Unternehmen teil. Ich würde mich freuen, wenn die Leute kommen und ihre Ansichten mit mir auf den Konferenzen teilen.
Yuval: Das ist ausgezeichnet. Vielen Dank, dass Sie heute bei mir waren.
Elica: Danke, Yuval.
Über "Der Podcast des Qubit-Typen"
Der Podcast wird von The Qubit Guy (Yuval Boger, unser Chief Marketing Officer) moderiert. In ihm diskutieren Vordenker der Quanteninformatik über geschäftliche und technische Fragen, die das Ökosystem der Quanteninformatik betreffen. Unsere Gäste geben interessante Einblicke in Quantencomputer-Software und -Algorithmen, Quantencomputer-Hardware, Schlüsselanwendungen für Quantencomputer, Marktstudien der Quantenindustrie und vieles mehr.
Wenn Sie einen Gast für den Podcast vorschlagen möchten, kontaktieren Sie uns bitte .
