Podcast mit Vincent van Wingerden von Microsoft

Mein heutiger Gast ist Vincent van Wingerden, technischer Architekt für Daten und KI bei Microsoft. Vincent und ich sprachen über Quanteninspiriertes Computing, über das Open-Source-Bildungsprojekt Quantum Katas und vieles mehr.

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Yuval Boger (Classiq): Hallo, Vincent. Und danke, dass Sie heute bei mir sind.

Vincent va wingerden (Microsoft): Hallo, Yuval. Ich bin sehr froh, hier zu sein.

Yuval: Schön, dass Sie da sind. Wer sind Sie und was machen Sie?

Vincent: Also, mein Name ist Vincent van Wingerden. Ich arbeite bei der niederländischen Tochtergesellschaft von Microsoft und beschäftige mich mit Daten und KI. Ich arbeite viel im Bereich Quanten und Quantenbildung und spreche mit unseren Kunden und Partnern darüber, was Quanten bringen werden und wie ein Quantencomputer unser Leben für immer verändern wird, wenn er erst einmal da ist, aber auch über die Auswirkungen, die Quanten heute haben werden und was wir mit Quantenalgorithmen heute erreichen können.

Yuval: Haben Sie das Gefühl, dass Sie zu den Kunden gehen müssen, um ihnen zu erklären, was Quanten sind, und sie davon zu überzeugen, über Quanten nachzudenken, oder werden die meisten Gespräche von Kunden initiiert, die zu Ihnen kommen und sagen: "Wir haben von Quanten gehört und wollen uns damit befassen"?

Vincent: Ich denke, es gibt beide Arten von Kunden. Es gibt also Kunden, die wirklich an vorderster Front stehen. Und ich denke, das sind auch Kunden, die schon da sind und die sofort den größten Einfluss haben werden. Es gibt zum Beispiel eine Branche wie die Chemie, die sich stark verändern wird, wenn wir einen Quantencomputer zur Verfügung haben. Und ich denke, dass diese Kunden bereits proaktiv nach diesen Lösungen suchen, während andere Kunden, die sich nicht bewusst sind, wie sehr ein Quantencomputer ihre Welt oder ihre Perspektive verändern wird, vielleicht nicht so proaktiv auf uns oder auf andere zugehen. Und wir kommen zu ihnen.

Ich denke, ein gutes Beispiel sind die Logistikunternehmen. Wenn wir zum Beispiel über Transport und die Optimierung von Routen sprechen und darüber, wie wir ein Paket so effizient wie möglich von A nach B bringen können, wird das nicht immer als eine Lösung angesehen, bei der ein Quantencomputer einen großen Unterschied machen wird. Das ist jedoch ein Bereich, in dem ein Quantencomputer einen großen Unterschied machen könnte, oder sogar ein Bereich, in dem quanteninspirierte Algorithmen, die wir heute auf klassischer Hardware ausführen können, bereits einen großen Unterschied machen können. Ich denke also, dass es beide Arten von Unternehmen gibt. Also entweder Unternehmen, auf die wir proaktiv zugehen, oder Kunden, die auf uns zukommen.

Yuval: Sie haben das quanteninspirierte Computing erwähnt, und ich habe das in Ihrem Blog gesehen, aber ich bin mir nicht sicher, ob ich das an vielen anderen Stellen gehört habe. Könnten Sie erklären, was das ist?

Vincent: Ja, sicher. Wir erforschen die Quantenmechanik und Quantenkonzepte schon seit langem in der Wissenschaft. Und wir verstehen sozusagen, wie alles funktioniert. Um es einfach auszudrücken: Die quanteninspirierte Technologie nutzt diese Prinzipien der Quantenmechanik und des Quantencomputers, führt sie aber auf klassischer Hardware aus. Und das kann zum Beispiel auf CPUs auf sehr großen Clustern sein oder auf FPGAs, und manche Dinge können in bestimmten Bereichen viele Vorteile haben. Wenn wir zum Beispiel über Optimierung sprechen, lassen Sie uns das noch einmal aufgreifen. Gehen wir zurück zu unserem vorherigen Beispiel, der Logistik. Das ist ein ziemlich schwer zu lösendes Problem. Es ist ziemlich schwer, eine optimale Route zu finden, vor allem, wenn man einen großen Fuhrpark hat. Wenn man viele Adressen anfahren will, gibt es eine Menge Variablen im Suchraum für eine optimale Route, für einen optimalen Lieferplan, der sehr groß wird.

Diese Art von Problemen kann mit klassischen Algorithmen gelöst werden, aber in den meisten Fällen kann die Lösung dieser Probleme so viel Zeit in Anspruch nehmen, dass es im Grunde zu lange dauert, eine optimale Route oder einen optimalen Zeitplan zu finden, und deshalb versuchen wir, den bestmöglichen Zeitplan in einer bestimmten Zeitspanne zu finden. Und das ergibt nicht immer die ideale Route oder den idealen Zeitplan. Was kann nun ein quanteninspirierter Computer tun? Wir können diese Konzepte, die wir aus der Quantenmechanik und dem Quantencomputing gelernt haben, auf klassischer Hardware ausführen. Und wir können diese Zeitpläne grundsätzlich verbessern. Wir können also effizientere Zeitpläne erstellen, während wir jetzt Zeitpläne erstellen, oder wir können weniger Zeit aufwenden und so effiziente Zeitpläne erstellen, wie wir sie jetzt haben. Ein schönes Beispiel, ein öffentliches Referenzbeispiel von Microsoft, ist die Verwendung dieser Technologie zur Erstellung von MRT-Scans.

MRT-Scans werden im Grunde genommen in einem Krankenhaus durchgeführt, um ein bestimmtes Gelenk zu scannen oder das Gehirn zu untersuchen oder Ähnliches. Um einen optimalen Pfad für einen Scanner zu erstellen, müssen wir einige Berechnungen anstellen und ein wenig rechnen. Und mit Hilfe dieser Optimierungstechniken aus der Quanteninspiration können wir entweder effizientere Scanpfade erstellen, wenn wir die gleiche Zeit zur Lösung des Problems benötigen, oder wir können genauso gute Pfade erstellen wie die, die wir jetzt haben, aber in viel weniger Zeit, im Grunde in weniger Zeit. Die Quanteninspiration ist also ein Bereich, in dem wir von den Erkenntnissen der Quantenmechanik und des Quantencomputers profitieren können. Und das ist auch etwas, mit dem man sofort anfangen kann. Sie können also ein Python-Entwickler sein und diese fantastischen Algorithmen und Solver jetzt schon nutzen.

Yuval: Wird das manchmal als digitales Annealing bezeichnet? Nimmt man im Grunde die Konzepte des Quantum Annealing und lässt sie auf einem digitalen Computer laufen?

Vincent: Ja. Es hat also den gleichen Zweck wie ein Quantenglühgerät, ja.

Yuval: Eines der Versprechen von Quantencomputern ist, dass sie viel komplexere mehrdimensionale Probleme lösen können als klassische Computer. Aber wenn man von der Quantenphysik inspirierte Konzepte auf klassischen Computern ausführt, stößt man dann nicht an dieselben Grenzen, die Quantencomputer lösen sollten, nämlich dass die Probleme für klassische Computer zu komplex werden?

Vincent: Ja. Natürlich ist ein quanteninspirierter Computer im Moment nicht so leistungsfähig, wie es ein Quantencomputer irgendwann sein wird. Wenn wir also eines Tages diesen groß angelegten, fehlertoleranten Quantencomputer haben, wird er viel effizienter sein als die quanteninspirierten Löser, die wir jetzt haben. Im Moment haben wir jedoch noch keinen großen, fehlertoleranten Quantencomputer. Wenn man sich also das Wissen zunutze machen will, das wir derzeit über Quantenmechanik und Quantencomputer haben, dann ist dies ein großartiges Werkzeug, das man einsetzen kann. Und angesichts der Tatsache, dass es noch eine ganze Weile dauern wird, bis wir einen fehlertoleranten Quantencomputer im großen Maßstab haben, ist dies ein großartiger Zwischenschritt. Und auch, um die Menschen und Unternehmen auf diesen Schritt vorzubereiten, sie in die Quantenwelt einzuführen und zu verstehen, wie diese neue Art von Solvern bereits jetzt enorme Vorteile im Vergleich zu den Solvern bringen kann, die sie im Moment verwenden.

Yuval: Sie haben erwähnt, dass Python-Entwickler diese Optimierungen schon heute nutzen können. Aber wenn Sie an die Zukunft denken, gehen Sie davon aus, dass die Menschen entweder konzeptionell umgeschult werden müssen oder dass es sich einfach um eine etwas andere Programmiersprache handelt, um die Vorteile des Quantencomputers zu nutzen? Ich weiß, dass Sie an einem Bildungsprojekt zu diesem Thema beteiligt sind.

Vincent: Ja, ich arbeite an einem Projekt namens Quantum Katas, das ist ein Open-Source-Projekt auf GitHub. Wenn Sie auf github.com/microsoft/quantumkatas gehen, finden Sie großartige Lernressourcen. Um Ihnen also ein wenig Hintergrundwissen über dieses Projekt und seine Funktionsweise zu vermitteln. Im Grunde genommen sind die Quantum Katas eine Reihe von Übungen, mit denen man vom Nullpunkt zum Helden im Quantencomputing wird. Wir fangen also im Grunde ganz am Anfang an. Wir sprechen also über lineare Algebra und wie man damit anfängt. Das wird alles in Python gemacht, der mathematische Teil. Im Grunde genommen geben wir den Leuten also Übungen, um sie mit bestimmten Konzepten vertraut zu machen, und das beginnt mit der Matrixmultiplikation und der Adjungierten einer Matrix, was auch immer. Das fängt bei der Matrixmultiplikation und der Adjungierten einer Matrix an und so weiter. Dann gehen wir einen Schritt weiter und beginnen, über echte Qubits zu sprechen. Wie funktioniert ein Qubit? Was kann man mit einem Qubit machen? Und das wird nicht mehr in Python gemacht.

Wir wechseln also zu einer Sprache, die Q# genannt wird. Dies ist eine domänenspezifische Sprache von Microsoft, und sie ist domänenspezifisch, also speziell für die Programmierung von Quantencomputern konzipiert. Sie wird also nicht wirklich für die klassische Programmierung verwendet. Und diese Q#-Sprache - der Grund, warum Microsoft mit der Entwicklung einer Q#-Sprache begonnen hat, anstatt beispielsweise eine Python-Bibliothek zu erstellen, was auch eine Option ist - liegt darin, dass sich die Programmierung für einen Quantencomputer so sehr von der Programmierung für einen normalen Computer unterscheidet, dass wir im Grunde alle Möglichkeiten, die ein Quantencomputer bietet, in dieser neuen Programmiersprache zur Verfügung stellen wollen. Die Idee ist, dass man eine Sprache, Q#, hat, die für mehrere Hardware-Architekturen geeignet ist. Wenn Sie derzeit beispielsweise Code in Q# schreiben, können Sie sowohl eine IonQ-Maschine als auch eine Honeywell-Maschine in Azure Quantum ansteuern.

Das ist also die Sprache, die wir in den Quantum Katas verwenden. Die Leute fangen also mit Python an, um die mathematischen Konzepte zu lernen, und gehen dann zu Q# über. Und von dieser Q#-Sprache aus werden die Leute dann wirklich aufsteigen. Man beginnt also mit grundlegenden Konzepten, was ein Qubit ist, und geht dann zu fortgeschritteneren Konzepten über. Also, wie man Gatter benutzt, wie man Messungen durchführt, wie man gemeinsame Messungen durchführt, Sie wissen schon, mehrere Qubits, und schließlich geht man wirklich zum Algorithmusentwurf über. Wie funktioniert also der Grover-Algorithmus? Wie funktioniert der Shor-Algorithmus? Und von dort aus geht es weiter zu immer fortgeschritteneren Themen.

Es handelt sich also um eine Reihe von Programmierübungen, die im Wesentlichen darauf abzielen, die Leute an einen Quantencomputer heranzuführen und ihnen beizubringen, wie bestimmte Algorithmen funktionieren. Wir bitten die Leute im Grunde, diesen Algorithmus in Q# zu schreiben, natürlich Schritt für Schritt, also nicht "schreibe den Grover-Algorithmus" von Null an, sondern fange mit kleinen Schritten an, baue ein kleines Orakel und benutze dann die Grover-Suche, um zum Beispiel eine optimale Lösung zu finden oder ihre Lösung mit Hilfe der Grover-Suche zu finden.

Das ist also die eigentliche Idee der Katas, die Menschen für das Quantencomputing zu begeistern und ihnen beizubringen, wie man diesen Quantencomputer mit Q# programmiert. Und dieses Projekt wurde von einer Kollegin von mir, Maria, ins Leben gerufen. Sie arbeitet schon eine ganze Weile an diesem Projekt. Ich bin vor ungefähr zwei Jahren dazugekommen, und sie arbeitet nicht nur an den Quantenkatas, sondern auch an einigen anderen wirklich coolen Konzepten, um den Leuten beizubringen, wie man diese Quantencomputer programmiert. Ich glaube auch, dass das ein netter Gast in der Zukunft sein könnte. Aber um auf die Katas zurückzukommen und um auf Ihre Frage zurückzukommen, ob jeder von einem klassischen Entwickler zu einem Quantenentwickler wechseln sollte, denke ich, dass man letztendlich nicht wissen muss, wie man Gatter programmiert oder wie man Schaltungen wirklich programmiert.

Wenn Sie für einen klassischen Computer programmieren, brauchen Sie keinen Assembler-Code zu programmieren, so wie jetzt. Sie müssen nicht alle Gatter programmieren, die Sie verwenden werden. Und das ist auch das, was Microsoft mit Q# macht. Wir versuchen, High-Level-Bibliotheksfunktionen hinzuzufügen, auch für bestimmte Bereiche innerhalb der Quantenphysik. Also zum Beispiel Chemie oder maschinelles Lernen. So müssen die Leute nicht all diese Gates verwenden und all die schwierigen Low-Level-Sachen machen, sondern können mehr High-Level-Bibliotheksfunktionen verwenden. Letztendlich müssen die Menschen natürlich ihre Arbeitsweise ändern, aber sie müssen nicht wissen, was sie auf Gatterebene eigentlich tun sollten.

Und ich denke, sobald wir uns diesen größeren, fehlertoleranten Quantencomputern nähern, wird es für Entwickler etwas einfacher werden, Quantenprogramme zu entwickeln. Aber natürlich muss man lernen, wie man diese neuen Bibliotheken benutzt und verstehen, was ein Quantencomputer tut, um wirklich alle Vorteile eines Quantencomputers zu nutzen, genau wie bei der Entwicklung von GPUs. Und ich denke, das ist ein guter Vergleich zu einem Quantencomputer. Man musste wirklich lernen, wie man einen Grafikprozessor nutzt, um bestimmte Arbeitslasten zu beschleunigen. Ich denke, das Gleiche wird mit einem Quantencomputer passieren. Man muss wissen, wie man diesen Beschleuniger einsetzt, um seine Arbeitslasten zu beschleunigen, sei es in der Chemie oder in der Logistik oder in anderen Bereichen, in denen man wirklich einsteigen muss. Und ein großartiges Werkzeug, um zu lernen, wie Quantencomputer funktionieren, ist das Projekt Quantum Katas, das wir aufbauen.

Yuval: Welchen Hintergrund würden Sie für jemanden bevorzugen, der in die Quantenforschung einsteigen möchte? Nehmen wir an, Sie beraten ein Unternehmen, und dieses Unternehmen sagt: "Ja, wir wollen ein Quantenteam aufbauen. Dafür wollen wir drei Leute einstellen oder umfunktionieren." Bevorzugen Sie einen aufgeschlossenen, exzellenten Programmierer, der Python beherrscht, oder bevorzugen Sie einen Doktor in Quanteninformationssystemen oder eine Art Physikstudium im Gegensatz zu einem Informatikstudium?

Vincent: Nun, ich denke, es ist schwierig für mich, diese Frage zu beantworten, weil ich keinen dieser Hintergründe habe. Ich habe Wirtschaft studiert. Aber ich denke, dass es in diesem Bereich sehr wichtig ist, aufgeschlossen zu sein, auch weil wir im Moment so viele Veränderungen sehen, und wir sehen, dass so viel im Bereich der Quanten passiert. Wenn Sie also drei Personen auswählen können, dann wird es wahrscheinlich eine Kombination aus diesen beiden sein. Ein großartiger Programmierer, der eine neue Sprache wie Q# oder eine Python-Bibliothek erlernen möchte, die wirklich einen Quantencomputer programmieren kann, aber es ist sehr gut, ein sehr gutes Verständnis dafür zu haben, wie die Quantenmechanik unter der Haube funktioniert.

Wenn man also jemanden hat, der wirklich versteht, was ein Quantencomputer leisten kann und wie man Algorithmen nutzt und wie man einen Quantenalgorithmus baut, dann ist das etwas, was derzeit zum Beispiel Doktoranden in Quantenmechanik leichter fällt, vielleicht sogar besser geeignet ist als ein Programmierer im Moment. Eine Kombination aus beidem wäre also perfekt, denke ich. Und ich denke, dass bei dem derzeitigen Stand der Quantenphysik beide Berufe Quantenprogrammierer werden können. Ich meine, unabhängig von Ihrem Hintergrund ist die Anzahl der Tutorials, die Menge an Wissen, die im Internet verfügbar ist, so groß, dass jeder von ihnen ein großartiger Quantenprogrammierer werden kann.

Yuval: Und wenn wir ein wenig in die Zukunft denken, wenn wir von der akademischen Welt zur Produktion übergehen, lassen Sie uns einen Zeitrahmen von zwei oder drei Jahren nehmen. Von welchen Anwendungen sind Sie am meisten begeistert, die in diesem Zeitrahmen einen echten geschäftlichen Nutzen für Quantum liefern könnten?

Vincent: Ja, also ich denke, in zwei oder drei Jahren wird viel passieren, oder? Es wird fantastisch sein, größere Quantencomputer zu bekommen. Allerdings werden sie wahrscheinlich noch nicht voll funktionsfähig und fehlertolerant sein. Wir brauchen also eine Art von Algorithmen, die ein wenig Fehler zulassen, und wir sehen, dass diese immer häufiger auftauchen. Diese Algorithmen lassen Fehler zu und ermöglichen es uns, den Wert des Quantencomputers zu erhalten. Ich glaube aber auch, dass es schwierig sein wird, große Anwendungen, auf die alle warten, wie zum Beispiel den Shor-Algorithmus, innerhalb dieses Zeitrahmens zum Laufen zu bringen.

Ich denke also, dass in diesem Zeitrahmen von zwei oder drei Jahren noch viel akademische Arbeit geleistet werden muss, um sicherzustellen, dass wir bereit sind, wenn diese groß angelegten Quantencomputer fertig sind, aber auch, dass sie von der Quantenphysik inspiriert sind. Wie können wir diese Zeit nutzen und diesen Zwischenschritt nutzen, um diese Technologie zu nutzen, bevor der große Schritt kommen wird? Und wenn dieser große Schritt eines Quantencomputers kommt, wartet natürlich jeder darauf, dass Shors Algorithmus wirklich aufleuchtet und die ersten Schlüssel knackt. Aber ich denke, bis es soweit ist, haben wir noch etwas Zeit.

Yuval: Verstanden. Wenn ich mir Ihren Werdegang anschaue, muss ich Sie fragen: Sie erwähnten die Wirtschaftswissenschaften, und jetzt beschäftigen Sie sich mit Quanten, aber Sie sind auch ein großer Reisender. Welches ist der exotischste Ort, den Sie besucht haben?

Vincent: Ja. Ich reise in meiner Freizeit wirklich gerne, und ich glaube, der exotischste Ort, den wir im Moment besucht haben, war Grönland, wo ich eine Wandertour von ungefähr 10 Tagen gemacht habe, wo ich im Grunde mitten im Nirgendwo 10 Tage lang gewandert bin, nur mit mir, meinem Rucksack und etwas Essen, und einige fantastische Tiere und solche Dinge gesehen habe. Also ja, ich glaube, das oder vielleicht Alaska, wo wir auch mitten im Nirgendwo abgesetzt wurden und nur uns und ein paar Bären gesehen haben, und das war's dann.

Yuval: Das ist erstaunlich. Wenn man über all diese verschiedenen Orte im Quantensinn nachdenkt, kommt man auf das Problem des wandernden Verkäufers oder des wandernden Wanderers. Was glauben Sie, wie groß ist das TSP-Problem, das Computer heute lösen können, angesichts der heutigen Kapazitäten?

Vincent: Meinen Sie Quantencomputer oder herkömmliche Computer?

Yuval: Ich dachte an Quantencomputer, aber ich bin froh, dass Sie beide Seiten beantworten.

Vincent: Fangen wir also mit Quantencomputern an. Das größte Problem, also das TSP-Problem, also das Traveling-Salesman-Problem, kommt nicht so weit. Man braucht wirklich einige Qubits, um alle Informationen über alle möglichen Routen zu kodieren. Um das zu erreichen, denke ich, wird es nicht... Es wird ziemlich klein sein. Es werden also zehn oder vielleicht 20 Stellen sein, was nicht sehr groß ist. Ein herkömmlicher Computer wäre also in der Lage, diese Aufgabe zu lösen. Ich denke jedoch, dass wir mit Hilfe der Quanteninspiration schon etwas mehr erreichen können. Ich habe einen Blogbeitrag darüber geschrieben, wie man, ich glaube, es waren 50 Stellen, mit Quanteninspiration lösen kann, und um ehrlich zu sein, um einen kleinen Haftungsausschluss zu machen, ist dies nicht die effizienteste Art, die Quanteninspiration zu nutzen, aber ich denke, es ist die einfachste Art, den Wert zu zeigen.

Ich denke also, dass wir derzeit mit klassischer Datenverarbeitung mehr erreichen können, aber letztendlich wird dies auch ein echter Wendepunkt sein, denn wenn wir, sagen wir mal, 10 bis 15 % effizientere Routen erstellen können, stellen Sie sich vor, wie viele Kilometer ein Auto weniger fahren oder ein Boot weniger segeln muss, und das kann enorme Auswirkungen auf unsere Umwelt haben.

Yuval: Und die letzte Frage zum TSP, da wir uns dem Ende unseres Gesprächs nähern: Wie lange dauert es, die Lösung für ein TSP mit 50 Stopps auf quanteninspiriertem Computing zu finden?

Vincent: Ich hoffe, ich habe das in meinem Blogbeitrag geschrieben, aber wenn ich mich recht erinnere, hatten wir etwa 20 Sekunden, wenn ich mich nicht irre. Aber ich muss nachsehen, aber es war bei weitem nicht die effizienteste Implementierung. Es könnte also viel effizienter sein, aber ich denke, es war ein guter Weg, um den Leuten zu zeigen, wie man quanteninspiriertes Rechnen nutzen kann.

Yuval: Das denke ich auch. Vincent, wie können die Leute mit dir in Kontakt treten, um mehr über Quantum Katas und über die andere Arbeit, die du machst, zu erfahren?

Vincent: Ja. Ich habe also eine Website, einen Blog mit einigen Beiträgen, also dem TSP-Problem und einigen anderen Dingen, er heißt Vincent.frl. Das ist also eine Sache, aber der beste Weg, um mit mir in Kontakt zu treten, ist LinkedIn. Also LinkedIn, Vincent van Wingerden, also wahrscheinlich wird der Name auch im Titel des Podcasts vorkommen. Das ist also der einfachste Weg, um mit mir in Kontakt zu treten.

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

Vincent: Natürlich, sehr gern geschehen.