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Die drei Schlüssel zur vollen Ausschöpfung des Potenzials der Quanteninformatik
Im 20. Jahrhundert führte die Quantenphysik zur Erfindung des Lasers und des Transistors, was sich dramatisch auf unser tägliches Leben auswirkte. Im 21. Jahrhundert steht die Quantenphysik vor einer weiteren dramatischen Revolution: der Quanteninformatik. Quantencomputer sind in der Lage, Algorithmen auszuführen, die auf klassischen Computern niemals in einer vernünftigen Zeit ausgeführt werden können. Diese Algorithmen werden voraussichtlich einen dramatischen Einfluss auf die Chemie, das Finanzwesen, den Verkehr, die Cybersicherheit und vieles mehr haben.
Die Chance, solche Durchbrüche zu erzielen, wurde von großen Unternehmen ergriffen. Das Marktforschungsunternehmen Gartner schätzt, dass bis 2023 20 % der Unternehmen ein Budget für Quantencomputing-Projekte einplanen werden.
Was ist heute erforderlich, um Quantenalgorithmen zu entwickeln, und in welchen Bereichen müssen wir Verbesserungen sehen, um die tektonischen Vorteile der Quantenphysik zu nutzen? Hardware, Software und Menschen.
Hardware: Quantenalgorithmen laufen auf Quantencomputern, und große Unternehmen wie Google, IBM, Honeywell und Intel arbeiten mit Hochdruck am Bau von Quantencomputern. Die heute größten Quantencomputer haben mehrere Dutzend Qubits (Quantenbits), und wir erwarten, dass diese Zahl in den kommenden Jahren um Größenordnungen steigen wird. Weitere Unterschiede zwischen den verschiedenen Implementierungen liegen in den Fehlerraten, der Konnektivität und dem Übersprechen zwischen einzelnen Qubits sowie in der Art und Anzahl der Gatter. Leistungsfähigere und nützlichere Algorithmen werden eine größere Anzahl von Qubits und niedrigere Fehlerraten erfordern. Heute müssen die Algorithmen auf jedes einzelne Modell abgestimmt werden, um dessen Vorteile zu nutzen und seine Grenzen zu überwinden.
Software: Die Quantensoftware definiert die Verbindung zwischen den einzelnen Qubits sowie die Aktionen, die von den Quantengattern ausgeführt werden. Dies ist in etwa vergleichbar mit der Programmierung eines FPGA: Der Code definiert, wie die logischen Gatter - wie NAND, AND, NOT und XOR - miteinander verbunden sind.
Heute erfolgt die Quantenprogrammierung hauptsächlich auf der Ebene der Gatter. Dies wirft eine Reihe großer Probleme auf. Während die Programmierung auf Gatterebene bei fünf oder zehn Qubits machbar sein mag, ist die Erstellung von Algorithmen mit Dutzenden - und in naher Zukunft mit Hunderten und Tausenden - von Qubits praktisch unmöglich. Es ist unmöglich, einen solchen Schaltkreis effizient zu entwerfen, ihn zu verstehen, wenn man ihn erhält, oder ihn sogar zu warten. Noch komplizierter wird es, wenn man einen Algorithmus von einem Computer auf einen anderen übertragen will. Da verschiedene Computer unterschiedliche Eigenschaften haben, ist es ein großes Unterfangen, einen Algorithmus, der auf einem Maschinentyp gut funktioniert hat, auf einen anderen zu übertragen.
In Anbetracht dieser Schwierigkeiten greifen Quantensoftware-Teams oft auf kleinere Änderungen an Algorithmen zurück, die bereits von anderen Teams geschrieben wurden oder mit einer bestimmten Softwareumgebung geliefert werden. Dies mag für kleine Anpassungen an bestehenden Algorithmen funktionieren, ist aber keine Lösung für die Notwendigkeit, neue Algorithmen zu entwickeln oder wesentliche Änderungen an bestehenden Algorithmen vorzunehmen.
Menschen: Die Quantenprogrammierung unterscheidet sich von der klassischen Programmierung. Angesichts der heutigen Methoden der Quantenprogrammierung sind Quanten-Software-Ingenieure eine seltene Spezies. Sie müssen die Quanteninformationstheorie verstehen, über Kenntnisse der Quantenphysik verfügen und die lineare Algebra beherrschen. Daher sind Quantensoftware-Ingenieure in der Regel Absolventen großer Universitäten mit einem Doktortitel. Dies führt zu zwei großen Problemen. Das erste besteht darin, dass das Angebot an Personen mit solchen Qualifikationen begrenzt ist, so dass es für Unternehmen schwierig ist, offene Stellen in ihren neu geschaffenen Quanteninformatikgruppen zu besetzen. Das zweite ist, dass ein Quantenalgorithmus nicht nur Quanteningenieure, sondern auch domänenspezifische Experten erfordert. Ein Quantenfinanzalgorithmus könnte beispielsweise Experten für Optionspreise erfordern. Ein pharmazeutischer Algorithmus könnte Experten für Molekularchemie erfordern. Der Wissensbedarf für Quantensoftware macht es sehr schwierig, solche Fachleute in die Quantensoftware-Teams zu integrieren.
Was könnte die Lösung für diese Probleme sein? Sie lassen sich nicht einfach durch bessere Hardware lösen. Vielmehr könnte bessere Hardware die Probleme beschleunigen und hervorheben. Wir sehen bereits, dass das Tempo des Hardware-Fortschritts beeindruckend ist: IBM beispielsweise bietet eine High-End-Quantenmaschine mit 65 Qubits an, erwartet aber im nächsten Jahr eine Version mit 433 Qubits und im Jahr 2023 mit über 1000 Qubits.
Angesichts der Fortschritte bei der Hardware ist der kritische Punkt die Software. Die heutigen Softwareentwicklungsmethoden auf Gatterebene mögen akzeptabel sein, wenn es nicht mehr als ein paar Dutzend Qubits gibt, sind aber praktisch unmöglich, wenn es um Tausende von Qubits oder mehr geht.
Was sind die wichtigsten Anforderungen an Quantensoftware-Plattformen der nächsten Generation?
Eine hochentwickelte Beschreibungssprache. So wie VHDL den Entwicklern elektronischer Schaltkreise die Möglichkeit gibt, das gewünschte Verhalten eines Schaltkreises auszudrücken, wollen Quanteningenieure eine hochrangige Beschreibung dessen liefern, was sie erreichen wollen, und diese Beschreibung dann automatisch in einen Quantenschaltkreis synthetisieren lassen.
Eine Definition der Beschränkungen. Manchmal möchte ein Quanteningenieur einen Schaltkreis mit einer möglichst geringen Anzahl von Qubits erstellen oder zumindest eine Obergrenze für die Anzahl der Qubits festlegen, die verwendet werden können. In anderen Fällen ist die Tiefe der Schaltung - die Anzahl der Schritte im Algorithmus - wichtig. In anderen Fällen ist eine bestimmte Genauigkeit erwünscht und in wieder anderen Fällen ist eine geringere Genauigkeit akzeptabel. Quanten-Software-Ingenieure müssen in der Lage sein, diese Beschränkungen zu spezifizieren und zu erfüllen.
Abschätzung der Ressourcen. Bevor ein Team ein umfangreiches Quantenprojekt in Angriff nimmt, möchte es wissen, welche Art von Quantencomputern für die Durchführung benötigt wird. Wie viele Qubits sind erforderlich, um einen bestimmten Optionspreisalgorithmus auszuführen? Ist unser Quantencomputer leistungsfähig genug, um ein komplexes Molekül zu simulieren? Eine Schätzung der Ressourcen für Quantencomputer kann eine gute Möglichkeit sein, Projekte, die in die Sackgasse führen, zu erkennen, bevor sie in Angriff genommen werden.
Fehlersuche und Analyse. Quantenschaltungen sind komplex und werden es in Zukunft noch mehr werden. Selbst der leistungsfähigste klassische Supercomputer kann heute nicht mehr als 40 Qubits simulieren. Softwareplattformen müssen den Entwicklern bei der Fehlersuche, der Analyse und der Änderung bestehender Schaltungen helfen.
Fördern Sie die Wiederverwendung von Code. Komplexe Softwareprojekte sind wie hohe Gebäude aufgebaut: Jedes Stockwerk ruht auf dem darunter liegenden. Durch die Schaffung einer Umgebung, in der Quantum-Programmierer vorhandenen Code wiederverwenden können, anstatt jedes Mal ganz von vorne anzufangen, können komplexere Projekte in kürzerer Zeit abgeschlossen werden.
Unterstützung für hybriden klassisch/quantischen Code. Quantencomputer sind großartig, aber es gibt viele Dinge, die klassische Computer besser können. Ideal ist es, wenn klassische und Quantenprozessoren zusammenarbeiten können. Daher wird eine Entwicklungsumgebung benötigt, die diese hybriden Algorithmen erstellen kann.
Glücklicherweise kommen Softwareplattformen auf den Markt, die diese Anforderungen erfüllen. Die neue Plattform von Classiq Technologies beispielsweise bietet eine Hochsprache, die es Ingenieuren ermöglicht, das gewünschte Verhalten sowie die erforderlichen Randbedingungen zu definieren und dann eine Schaltung zu synthetisieren, die sowohl die Anforderungen als auch die Randbedingungen erfüllt. Kunden berichten, dass sie mit der Classiq-Plattform in der Lage sind, reale Probleme mit Schaltungen zu lösen, die zuvor unmöglich - oder zumindest äußerst unpraktisch - zu entwerfen waren
Ein entscheidender Vorteil dieses Ansatzes ist, dass er auch das Personalproblem löst - die Notwendigkeit, bereichsspezifische Experten in Quantenteams zu integrieren. Durch die Bereitstellung einer hochentwickelten Modellierungssprache können sich die Experten auf das eigentliche Problem konzentrieren, anstatt sich mit der Kodierung auf Gatterebene zu verzetteln.
Die Zukunft der Quantenphysik ist sehr vielversprechend, und die jüngsten Fortschritte bei Hardware und Software lassen sie immer näher an die Lösung realer Probleme heranrücken.
Im 20. Jahrhundert führte die Quantenphysik zur Erfindung des Lasers und des Transistors, was sich dramatisch auf unser tägliches Leben auswirkte. Im 21. Jahrhundert steht die Quantenphysik vor einer weiteren dramatischen Revolution: der Quanteninformatik. Quantencomputer sind in der Lage, Algorithmen auszuführen, die auf klassischen Computern niemals in einer vernünftigen Zeit ausgeführt werden können. Diese Algorithmen werden voraussichtlich einen dramatischen Einfluss auf die Chemie, das Finanzwesen, den Verkehr, die Cybersicherheit und vieles mehr haben.
Die Chance, solche Durchbrüche zu erzielen, wurde von großen Unternehmen ergriffen. Das Marktforschungsunternehmen Gartner schätzt, dass bis 2023 20 % der Unternehmen ein Budget für Quantencomputing-Projekte einplanen werden.
Was ist heute erforderlich, um Quantenalgorithmen zu entwickeln, und in welchen Bereichen müssen wir Verbesserungen sehen, um die tektonischen Vorteile der Quantenphysik zu nutzen? Hardware, Software und Menschen.
Hardware: Quantenalgorithmen laufen auf Quantencomputern, und große Unternehmen wie Google, IBM, Honeywell und Intel arbeiten mit Hochdruck am Bau von Quantencomputern. Die heute größten Quantencomputer haben mehrere Dutzend Qubits (Quantenbits), und wir erwarten, dass diese Zahl in den kommenden Jahren um Größenordnungen steigen wird. Weitere Unterschiede zwischen den verschiedenen Implementierungen liegen in den Fehlerraten, der Konnektivität und dem Übersprechen zwischen einzelnen Qubits sowie in der Art und Anzahl der Gatter. Leistungsfähigere und nützlichere Algorithmen werden eine größere Anzahl von Qubits und niedrigere Fehlerraten erfordern. Heute müssen die Algorithmen auf jedes einzelne Modell abgestimmt werden, um dessen Vorteile zu nutzen und seine Grenzen zu überwinden.
Software: Die Quantensoftware definiert die Verbindung zwischen den einzelnen Qubits sowie die Aktionen, die von den Quantengattern ausgeführt werden. Dies ist in etwa vergleichbar mit der Programmierung eines FPGA: Der Code definiert, wie die logischen Gatter - wie NAND, AND, NOT und XOR - miteinander verbunden sind.
Heute erfolgt die Quantenprogrammierung hauptsächlich auf der Ebene der Gatter. Dies wirft eine Reihe großer Probleme auf. Während die Programmierung auf Gatterebene bei fünf oder zehn Qubits machbar sein mag, ist die Erstellung von Algorithmen mit Dutzenden - und in naher Zukunft mit Hunderten und Tausenden - von Qubits praktisch unmöglich. Es ist unmöglich, einen solchen Schaltkreis effizient zu entwerfen, ihn zu verstehen, wenn man ihn erhält, oder ihn sogar zu warten. Noch komplizierter wird es, wenn man einen Algorithmus von einem Computer auf einen anderen übertragen will. Da verschiedene Computer unterschiedliche Eigenschaften haben, ist es ein großes Unterfangen, einen Algorithmus, der auf einem Maschinentyp gut funktioniert hat, auf einen anderen zu übertragen.
In Anbetracht dieser Schwierigkeiten greifen Quantensoftware-Teams oft auf kleinere Änderungen an Algorithmen zurück, die bereits von anderen Teams geschrieben wurden oder mit einer bestimmten Softwareumgebung geliefert werden. Dies mag für kleine Anpassungen an bestehenden Algorithmen funktionieren, ist aber keine Lösung für die Notwendigkeit, neue Algorithmen zu entwickeln oder wesentliche Änderungen an bestehenden Algorithmen vorzunehmen.
Menschen: Die Quantenprogrammierung unterscheidet sich von der klassischen Programmierung. Angesichts der heutigen Methoden der Quantenprogrammierung sind Quanten-Software-Ingenieure eine seltene Spezies. Sie müssen die Quanteninformationstheorie verstehen, über Kenntnisse der Quantenphysik verfügen und die lineare Algebra beherrschen. Daher sind Quantensoftware-Ingenieure in der Regel Absolventen großer Universitäten mit einem Doktortitel. Dies führt zu zwei großen Problemen. Das erste besteht darin, dass das Angebot an Personen mit solchen Qualifikationen begrenzt ist, so dass es für Unternehmen schwierig ist, offene Stellen in ihren neu geschaffenen Quanteninformatikgruppen zu besetzen. Das zweite ist, dass ein Quantenalgorithmus nicht nur Quanteningenieure, sondern auch domänenspezifische Experten erfordert. Ein Quantenfinanzalgorithmus könnte beispielsweise Experten für Optionspreise erfordern. Ein pharmazeutischer Algorithmus könnte Experten für Molekularchemie erfordern. Der Wissensbedarf für Quantensoftware macht es sehr schwierig, solche Fachleute in die Quantensoftware-Teams zu integrieren.
Was könnte die Lösung für diese Probleme sein? Sie lassen sich nicht einfach durch bessere Hardware lösen. Vielmehr könnte bessere Hardware die Probleme beschleunigen und hervorheben. Wir sehen bereits, dass das Tempo des Hardware-Fortschritts beeindruckend ist: IBM beispielsweise bietet eine High-End-Quantenmaschine mit 65 Qubits an, erwartet aber im nächsten Jahr eine Version mit 433 Qubits und im Jahr 2023 mit über 1000 Qubits.
Angesichts der Fortschritte bei der Hardware ist der kritische Punkt die Software. Die heutigen Softwareentwicklungsmethoden auf Gatterebene mögen akzeptabel sein, wenn es nicht mehr als ein paar Dutzend Qubits gibt, sind aber praktisch unmöglich, wenn es um Tausende von Qubits oder mehr geht.
Was sind die wichtigsten Anforderungen an Quantensoftware-Plattformen der nächsten Generation?
Eine hochentwickelte Beschreibungssprache. So wie VHDL den Entwicklern elektronischer Schaltkreise die Möglichkeit gibt, das gewünschte Verhalten eines Schaltkreises auszudrücken, wollen Quanteningenieure eine hochrangige Beschreibung dessen liefern, was sie erreichen wollen, und diese Beschreibung dann automatisch in einen Quantenschaltkreis synthetisieren lassen.
Eine Definition der Beschränkungen. Manchmal möchte ein Quanteningenieur einen Schaltkreis mit einer möglichst geringen Anzahl von Qubits erstellen oder zumindest eine Obergrenze für die Anzahl der Qubits festlegen, die verwendet werden können. In anderen Fällen ist die Tiefe der Schaltung - die Anzahl der Schritte im Algorithmus - wichtig. In anderen Fällen ist eine bestimmte Genauigkeit erwünscht und in wieder anderen Fällen ist eine geringere Genauigkeit akzeptabel. Quanten-Software-Ingenieure müssen in der Lage sein, diese Beschränkungen zu spezifizieren und zu erfüllen.
Abschätzung der Ressourcen. Bevor ein Team ein umfangreiches Quantenprojekt in Angriff nimmt, möchte es wissen, welche Art von Quantencomputern für die Durchführung benötigt wird. Wie viele Qubits sind erforderlich, um einen bestimmten Optionspreisalgorithmus auszuführen? Ist unser Quantencomputer leistungsfähig genug, um ein komplexes Molekül zu simulieren? Eine Schätzung der Ressourcen für Quantencomputer kann eine gute Möglichkeit sein, Projekte, die in die Sackgasse führen, zu erkennen, bevor sie in Angriff genommen werden.
Fehlersuche und Analyse. Quantenschaltungen sind komplex und werden es in Zukunft noch mehr werden. Selbst der leistungsfähigste klassische Supercomputer kann heute nicht mehr als 40 Qubits simulieren. Softwareplattformen müssen den Entwicklern bei der Fehlersuche, der Analyse und der Änderung bestehender Schaltungen helfen.
Fördern Sie die Wiederverwendung von Code. Komplexe Softwareprojekte sind wie hohe Gebäude aufgebaut: Jedes Stockwerk ruht auf dem darunter liegenden. Durch die Schaffung einer Umgebung, in der Quantum-Programmierer vorhandenen Code wiederverwenden können, anstatt jedes Mal ganz von vorne anzufangen, können komplexere Projekte in kürzerer Zeit abgeschlossen werden.
Unterstützung für hybriden klassisch/quantischen Code. Quantencomputer sind großartig, aber es gibt viele Dinge, die klassische Computer besser können. Ideal ist es, wenn klassische und Quantenprozessoren zusammenarbeiten können. Daher wird eine Entwicklungsumgebung benötigt, die diese hybriden Algorithmen erstellen kann.
Glücklicherweise kommen Softwareplattformen auf den Markt, die diese Anforderungen erfüllen. Die neue Plattform von Classiq Technologies beispielsweise bietet eine Hochsprache, die es Ingenieuren ermöglicht, das gewünschte Verhalten sowie die erforderlichen Randbedingungen zu definieren und dann eine Schaltung zu synthetisieren, die sowohl die Anforderungen als auch die Randbedingungen erfüllt. Kunden berichten, dass sie mit der Classiq-Plattform in der Lage sind, reale Probleme mit Schaltungen zu lösen, die zuvor unmöglich - oder zumindest äußerst unpraktisch - zu entwerfen waren
Ein entscheidender Vorteil dieses Ansatzes ist, dass er auch das Personalproblem löst - die Notwendigkeit, bereichsspezifische Experten in Quantenteams zu integrieren. Durch die Bereitstellung einer hochentwickelten Modellierungssprache können sich die Experten auf das eigentliche Problem konzentrieren, anstatt sich mit der Kodierung auf Gatterebene zu verzetteln.
Die Zukunft der Quantenphysik ist sehr vielversprechend, und die jüngsten Fortschritte bei Hardware und Software lassen sie immer näher an die Lösung realer Probleme heranrücken.
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.
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