Podcast mit Trevor Lanting, D-Wave

Mein heutiger Gast ist Trevor Lanting, Wissenschaftsdirektor bei D-Wave Systems. Trevor und ich besprechen, was Quantenglühen KANN und NICHT KANN, wie der Quantenglätter gewartet wird, worüber sich Kunden Sorgen machen, wenn sie Quantenlösungen einsetzen und vieles mehr.

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Yuval: Hallo, Trevor, und danke, dass Sie heute bei mir sind.

Trevor: Hallo, Yuval, schön, dich kennenzulernen.

Yuval: Wer sind Sie und was machen Sie?

Trevor: Mein Name ist Trevor Lanting, ich bin Experimentalphysiker bei D-Wave Systems. Ich arbeite in unserem Prozessorentwicklungsteam. Ich bin also seit etwas mehr als 10 Jahren bei D-Wave und war an vielen Aspekten der Entwicklung unserer Quantum-Annealing-Prozessortechnologie beteiligt. Und seit kurzem bin ich auch an der Entwicklung eines Gatemodells beteiligt, das wir gerade aufbauen.

Yuval: Würden Sie mir eine kurze Einführung geben, was Quantenglühen ist?

Trevor: Ja. Quantenglühen kann man in gewisser Weise als Quantenanalogon zum parallelen Temperieren oder zum simulierten Glühen betrachten, das eine Heuristik ist, die man auf einem klassischen Computer ausführen kann, um Optimierungsprobleme zu lösen. Quanten-Annealing ist also das Quanten-Analogon dazu. Anstatt, wie beim simulierten Glühen, die Temperatur zu erhöhen und zu senken und den Lösungsraum durch langsames Absenken der Temperatur zu erkunden. Beim Quantenglühen schaltet man quantenmechanische Fluktuationen ein. Man erkundet also einen großen Lösungsraum für die Lösung eines Optimierungsproblems durch Quantenfluktuationen. Man kann sich also in eine Überlagerung aller möglichen Lösungen versetzen und dann langsam die Tunnelung herunterfahren, bis man sich in einem hoffentlich Grundzustand oder einem Zustand mit niedriger Energie eines Gesamtsystems befindet, der die Antwort auf das Problem, das man zu lösen versucht, kodiert.

Yuval: Wenn ich also auf die D-Wave-Website gehe, werde ich sicher über all die Probleme informiert, die mit Quanten-Annealing gelöst werden können, und Sie haben viele Kunden und viele Anwendungsfälle, aber welche Art von Problemen kann nicht mit Quanten-Annealing gelöst werden?

Trevor: Was wir mit der Quantum Annealing-Technologie aufbauen, ist also kein universeller Quantencomputer. Es handelt sich vielmehr um eine spezielle Technologie, mit der Optimierungsprobleme gelöst werden können. Ich denke, viele Ihrer Zuhörer sind wahrscheinlich mit dem Shor-Algorithmus vertraut, einem Algorithmus, der entwickelt wurde und sich als sehr effektiv beim Faktorisieren großer Zahlen erwiesen hat. Der Shor-Algorithmus ist ein Beispiel für einen Algorithmus, der nicht auf unseren Quantum Annealing-Prozessoren ausgeführt werden kann. Sie können inverse Multiplikationsprobleme auf einem Quanten-Annealing-Prozessor ausführen, aber Sie können nicht explizit einen Algorithmus namens Shors Algorithmus ausführen. Im Allgemeinen können also alle gatterbasierten Algorithmen, die in Bezug auf ein Gattermodellsystem entwickelt wurden, d. h. die Anwendung einer Reihe von Gattern zur Lösung eines Problems, nicht direkt auf Quantennealing-Prozessoren ausgeführt werden.

Yuval: Wenn ich zum Beispiel ein Experte für Lieferketten oder Logistik bin, habe ich natürlich Optimierungsprobleme. Was muss ich wissen, damit ich das Problem so formulieren kann, dass es auf unserer Quantenknetmaschine funktioniert?

Trevor: Es gibt also verschiedene Schnittstellen zu unserer Technologie. Und wir stellen fest, dass die Kunden am häufigsten über unseren hybriden Solver-Service auf unsere Technologie zugreifen. Dort kann man ein Problem als Constraint-Satisfaction-Problem formulieren, was eine gängige Methode ist, um diese Art von Optimierungsproblemen auszudrücken. Unser Software-Stack kümmert sich dann um die Übersetzung in etwas, das auf dem Quantum Annealing-Prozessor ausgeführt werden kann. Sie müssen also nur ein Problem mit einer bestimmten Anzahl von Einschränkungen und einer gewissen Interaktion zwischen den Variablen formulieren und es an unseren hybriden Solver-Dienst übermitteln. Dieser wird dann versuchen, das Problem so zu übersetzen, dass es auf dem Quantenglühprozessor ausgeführt werden kann. Es gibt einen direkteren Zugang: Wenn Sie Ihr Problem als Ising-Spin-Problem formulieren können, bei dem es paarweise Wechselwirkungen zwischen Variablen gibt, dann können Sie das direkt als Maschinenbefehl auf dem Quantenglühprozessor ausdrücken, aber unsere aktuellen Quantenglühprozesse haben eine Art feste Topologie.

Trevor: Es gibt also eine endliche Konnektivität zwischen jedem einzelnen der physischen Qubits im Prozessor. Und wir stellen fest, dass die Kunden mit Problemen zu uns kommen, die viel mehr Verbindungen haben, als der Prozessor nativ darstellen kann. Es ist also ein Übersetzungsschritt erforderlich. Es gibt also eine kurze Antwort auf Ihre Frage, nämlich die, dass Sie unseren hybriden Solver-Service nutzen sollten. Sie können aber auch wirklich in die Tiefe gehen und diese Probleme im Grunde auf Bare-Metal-Ebene stellen, wenn Sie wollen, aber Sie müssen ein wenig mehr über die Topologie des Chips wissen und mit den Schaltkreisen auf dem Chip etwas vertrauter sein.

Yuval: Wenn wir uns die Gate-basierten Anbieter ansehen, und wir werden in einer Sekunde über die Gate-basierte Ankündigung von D-Wave sprechen. Aber wenn wir uns die Gate-basierten Anbieter ansehen, sagen sie manchmal: "Oh, jetzt haben wir 127 Qubits", wie IBM vor kurzem angekündigt hat. "Und deshalb kann man diese Art von Anwendungen ausführen. Und wenn wir 400 Qubits haben, werden Sie das auch können. Und wenn man 10.000 Qubits hat, wird man das auch können. Gibt es eine einfache Formel, die besagt, dass der bestehende D-Wave-Annealing-Computer etwas ausführen kann, wofür ein gatterbasierter Computer eine bestimmte Anzahl von Gattern benötigen würde?

Trevor: Ich meine, die deutlichste Art des Vergleichs ist wahrscheinlich die Verwendung eines Optimierungsalgorithmus namens QAOA. Dabei handelt es sich um einen Algorithmus zur Quantenapproximation, der für die NISQ-Ära entwickelt wurde, d. h. für die nahe Zukunft des Quantencomputerrauschens. Der QAOA-Algorithmus ist eigentlich dafür gedacht, Optimierungsprobleme auf einem Gattersystem zu lösen. Man kann also im Grunde Probleme an Quantenglühungslöser stellen und diese Probleme an gatterbasierte Löser weitergeben. Und so haben wir sehr effektiv Probleme gelöst, die viel größer sind als die, die man mit der derzeitigen Größe der gatterbasierten Computer lösen kann.

Trevor: Es gibt also, zumindest im Bereich der Optimierung, eine Möglichkeit, Annealing und Gate zu vergleichen. Aber wir stellen fest, dass es sich in vielerlei Hinsicht um komplementäre Technologien handelt. Und das ist einer der Gründe, warum D-Wave so begeistert von unseren Gate-Bemühungen ist. Bei Optimierungsproblemen ist es nach unserem heutigen Kenntnisstand viel sinnvoller, diese Probleme mit einer Quanten-Annealing-Plattform zu lösen, aber es gibt Bereiche wie Quantensimulation und Quantenchemie, in denen Gate-basierte Systeme wirklich sinnvoll sind... Wir denken, dass ein Großteil der frühen Anwendungen und der Aufmerksamkeit für diese Systeme dort liegen wird. Es gibt also Möglichkeiten, sie zu vergleichen, aber es sind wirklich komplementäre Technologien.

Yuval: Was ist also das Äquivalent für QAOA? Man kann also ein bestimmtes Problem auf einer heutigen Quanten-Tieftemperatur-Maschine lösen. Wie viele Gatter würde ich ungefähr auf einer gatterbasierten Maschine benötigen, um ein Problem derselben Größe zu lösen?

Trevor: Das ist eine gute Frage. Ich meine, es hängt wirklich von der Qualität des Prozessors ab, also von der so genannten Gatetiefe der Schaltkreise, sowie von der Qualität der einzelnen Qubits und den Kohärenzzeiten der Qubits. Es kommt also wirklich auf die Gattertreue an. Ich kann Ihnen also keinen Eins-zu-Eins-Vergleich geben, solange ich nicht etwas mehr Informationen darüber habe, wo die Gatemodellsysteme im Moment stehen und wie dieses hypothetische Gatemodellsystem beschaffen sein müsste, um mit uns bei QAOA konkurrieren zu können.

Yuval: Verstehe. Jetzt haben Sie angekündigt, dass Sie an einem Gate-basierten Computer arbeiten, und das macht sehr viel Sinn. Offensichtlich könnten einige Ihrer Kunden zu Ihnen kommen und sagen: "Nun, wir lieben Ihre Annealing-Maschinen, aber wir haben eine Reihe von Problemen, für die die Annealing-Maschinen nicht geeignet sind." Gibt es für Sie Vorteile, wenn Sie im Bereich Quantenglühen arbeiten, die Sie besonders qualifizieren, eine wirklich gute Gate-basierte Maschine zu entwickeln?

Trevor: Ja. Die Antwort ist eindeutig ja. Wir verfolgen einen Ansatz, der auf einem supraleitenden Gattermodell basiert. Wir haben viel Erfahrung mit dem Aufbau von supraleitenden Prozessoren und supraleitenden Schaltungen im mittleren und großen Maßstab. Wir verfügen also über eine VLSI-Supraleitungsfähigkeit, eine Integrationsfähigkeit in sehr großem Maßstab. Unser derzeitiger Vorteil bei der Herstellung von Prozessoren besteht darin, dass sie eine Million Josephson-Übergänge und sehr ausgeklügelte Verdrahtungsstrukturen aufweisen, um diese Prozessoren tatsächlich zu betreiben. Diese Erfahrung mit dem Aufbau großer supraleitender Steuerschaltungen und supraleitender Schaltungen überträgt sich unmittelbar auf unsere Bemühungen um Gates. Wir werden unsere Geräte in einem supraleitenden Stapel aufbauen. Wir haben also viel Erfahrung mit der Herstellung, dem Testen und der tatsächlichen Entwicklung dieser Fähigkeit. Auch die Kalibrierung und Charakterisierung dieser Prozessoren ist äußerst wichtig.

Trevor: Wir müssen also die einzelnen Qubits und Koppler auf unseren Annealing-Prozessoren messen und charakterisieren, damit wir den Prozessor effektiv vor Probleme stellen können, und diese Kalibrierungsschritte mussten wir sozusagen mitentwickeln, um unsere Kalibrierung und Charakterisierung im Laufe der Zeit effizienter zu gestalten, da der Prozess immer ausgefeilter wurde. Und das ist etwas, das absolut ein wichtiger Teil der Bemühungen um das Gatemodell sein wird: nicht nur die Schaltkreise zu bauen, sondern auch in der Lage zu sein, sie laufen zu lassen und sie auf eine Weise zu kontrollieren, die skalierbar ist. Die Erfahrungen, die wir bei der Entwicklung von Glühprozessen gemacht haben, werden wir schnell auf die Entwicklung von Gattern übertragen, und zwar sowohl auf das Fertigungsdesign als auch auf den Betrieb und die Charakterisierung dieser Prozessoren.

Yuval: Was ist Ihre beste Schätzung, wann und wie groß wird Ihre Gate-basierte Maschine sein?

Trevor: Das ist eine Frage, die ich nur schwer beantworten kann. Wir wissen also, dass es eine Herausforderung sein wird. Wir haben eine Art Roadmap für die Herstellung von Gate-Schaltungen, aber wir geben keine Daten nach außen, wann Kunden Dinge auf unseren Schaltungen ausführen können. Wir sind uns bewusst, dass es sich um eine schwer zu entwickelnde Technologie handelt, und das ist einer der Gründe, warum wir noch keine Termine bekannt geben.

Yuval: Was, wenn überhaupt, hält Ihrer Meinung nach das Quantencomputing heutzutage auf?

Trevor: Das ist eine interessante Frage. Ich denke, es gibt einige grundlegende Skalierungsherausforderungen, mit denen das Feld, egal wie man Quantencomputing implementiert, zu kämpfen hat. Wir müssen also in den nächsten fünf bis zehn Jahren die Größenordnung von mehreren Hunderttausend bis Millionen physikalischer Qubits erreichen, um Algorithmen ausführen zu können, die wirklich von praktischem Nutzen sind. Es gibt also eine Herausforderung bei der Skalierung. Wir wissen, dass wir eine Fehlerkorrektur brauchen, und wir müssen in der Lage sein, logische Qubits zu bauen, die viel langlebiger sind als große Ensembles physikalischer Qubits, und die Fehlerkorrekturkosten sind hoch. Daher sehe ich eine große Herausforderung darin, Techniken für die Fehlerkorrektur von physikalischen Qubits zu entwickeln, die keinen so großen Overhead haben.

Trevor: Und das ist eine Möglichkeit, das Skalierungsproblem anzugehen. Aus meiner Sicht ist die Skalierung dieser Schaltkreise oder dieser Implementierungen auf eine Größe, bei der sie wirklich mit den besten Supercomputern konkurrieren können, wenn es um die Lösung von, sagen wir, quantenchemischen Problemen geht, und die Entwicklung besserer Methoden und Schemata und Strategien für die Fehlerkorrektur dieser physikalischen Qubits, das sind meiner Meinung nach die beiden großen Herausforderungen beim Quantencomputing. Zumindest ist das meine Perspektive als Hardware-Entwickler, der die Technologie entwickelt. Ich denke, wenn Sie jemanden fragen, der sich mit Algorithmen beschäftigt, wird er sagen, dass es eine ähnliche Reihe von Herausforderungen gibt, nämlich die Verbindung von Quantencomputern mit Anwendungen. Das ist also etwas, woran wir bei D-Wave intern viel gearbeitet haben. Aber ich denke, es gibt noch so viel zu tun, um Software und Algorithmen zu entwickeln, die auf Quantencomputern laufen können. Wenn man sich anschaut, wo das klassische Computing steht, so ist die Software der wachsenden Hardware weit voraus. Und ich denke, dass es in den nächsten zehn Jahren eine ähnliche Entwicklung beim Quantencomputer geben wird.

Yuval: Die Hardware-Seite Ihrer Antwort ist ein wenig idealistisch. Ich meine, einerseits ist sie ermutigend und andererseits entmutigend, weil Sie sagen: "Nun, wenn wir eine Million Qubits hätten und sie fehlerbereinigt wären, dann könnte man all diese wunderbaren Dinge tun." Aber würden Sie nicht denken, dass, wenn ich 10.000 Qubits habe und sie nicht so verrauscht sind wie heute, aber ich zumindest messen und charakterisieren und hybride Algorithmen ausführen könnte, dass es dann einen geschäftlichen Wert hätte, Algorithmen in Quantencomputern auszuführen, die heute nicht auf klassischen Computern ausgeführt werden können?

Trevor: Auf jeden Fall. Ich denke, dass die Schaltkreise, die wir aufbauen, kurz- und mittelfristig durchaus einen Wert haben. Aber auch hier kommt die zweite Hälfte meiner Antwort ins Spiel, nämlich dass wir mehr Leute brauchen, die über diese Algorithmen und Anwendungen nachdenken. Damit diese sich mit der Entwicklung und Verbesserung der Hardware mitentwickeln können. Aber bevor wir die Millionen-Qubit-Marke erreichen, erwarten wir, dass diese Technologie sehr, sehr nützlich sein wird, aber es muss eine Co-Evolution von Algorithmen und Software zusammen mit der Hardware geben.

Yuval: Wenn ich Ihnen eine geschäftliche Frage stellen darf: Ich glaube, Sie sind wahrscheinlich der einzige Anbieter von Quanten-Temperiermaschinen. Wenn die Kunden zu Ihnen kommen, sind sie dann nicht besorgt, dass es nur einen Anbieter gibt und dass, wenn Sie nicht mehr zur Verfügung stehen, alle meine Algorithmen verloren gehen werden?

Trevor: Ich würde sagen, es ist nicht die einzige Quelle. Die kurze Antwort ist also nein. Ich meine, ich bin auf der Technologieseite nicht so kundenorientiert, aber von dem, was ich von unserem professionellen Service- und Vertriebsteam höre, haben wir das nicht gehört. Was wir jedoch gehört haben, sind Kunden, die bei der Überführung von Anwendungen in die Produktion eine gewisse Garantie für die Betriebszeit haben wollen. Sie wollen also sicher sein, dass diese Technologie, wenn sie ein Problem mit einem Cloud-Service haben, mit einer sehr, sehr hohen Zuverlässigkeit das Problem lösen wird. Es ist also nicht so sehr die einzige Quelle für das Quanten-Tempo, obwohl das ein Problem sein könnte, wenn wir mehr Anwendungen entwickeln und mehr Leute anfangen, sich auf die Technologie zu verlassen, aber das Feedback, das wir bekommen, ist, dass Ihr Service wertvoll ist.

Trevor: Wir wollen wissen, wie die Verfügbarkeit garantiert werden kann. In gewisser Weise können wir es wie Amazon Web Services behandeln, wo wir uns wirklich mehr und mehr auf Cloud-Ressourcen verlassen, um große Teile unseres Geschäfts zu betreiben. Ich weiß also nicht, ob das eine Antwort auf Ihre Frage ist. Ich denke, die Leute konzentrieren sich viel mehr auf die Betriebszeit und die Tatsache, dass wir jetzt Solver und Produktion haben, und dass wir einige Garantien haben, und aus dieser Perspektive, und weniger darauf, ob D-Wave im Moment der einzige Anbieter ist, und das ist eine Sorge. Das kann sich natürlich ändern. Soweit ich weiß, war das nicht Teil der Diskussionen, die ich mit Kunden geführt habe.

Yuval: Wie lange dauert es, bis ich eine Antwort erhalte? Ich meine, ich weiß, dass es von der Komplexität der Schaltung abhängt, aber wenn ich die Schaltung einreiche und das System hochgefahren ist und sie korrekt kodiert ist, wie lange dauert es dann, bis ich die Antwort bekomme?

Trevor: Das ist auch eine schwer zu beantwortende Frage, denn auch hier kommt es darauf an, auf welcher Ebene des Software-Stacks und der Schnittstelle Sie auf die Technologie zugreifen. Wenn Sie einen einzelnen Aufruf an unseren Quantenglühprozessor machen wollen, rufen Sie also direkt ein Optimierungsproblem auf und bitten darum, dass es auf dem Prozessor gelöst wird, mit all den, und auch hier hängt es wirklich von den Netzwerklatenzen ab. Aber wenn Sie sich irgendwo auf der Welt befinden und Zugang zu unserem Cloud-Service haben, wird es in der Größenordnung von mehreren hundert Millisekunden bis hin zu knapp unter einer Sekunde liegen. Es hängt also von vielen Faktoren ab, z. B. davon, wie stark der Chip genutzt wird, ob es viele Leute gibt, die Probleme mit dem Chip melden, und wie gut die Internetverbindung an dem Ort ist, an dem man das Problem meldet. Aber es gibt grobe Schätzungen in der Größenordnung von ein paar hundert Millisekunden.

Yuval: Gibt es einen Begriff für die Zykluszeit in Bezug auf die Anzahl der Iterationen, die Sie in einer Sekunde durchführen?

Trevor: Ja, ich meine, wir achten definitiv auf die Anzahl der Probleme, die wir pro Sekunde lösen. Und noch einmal, ich meine, normalerweise funktioniert der Arbeitsablauf so, dass es mehrere Prozesse gibt, die den Chip aufrufen und um Antworten bitten. Es gibt also vier oder fünf, viele Dutzende von Benutzern, die Probleme einreichen. Selbst ein einzelner Benutzer könnte eine Reihe von Problemen lösen oder einreichen. Normalerweise empfehlen wir bei einer großen Anzahl von Problemen, diese in Stapeln zu bearbeiten, oder den Chip asynchron aufzurufen. In manchen Fällen ist das nicht möglich, aber wenn es eine Möglichkeit gibt, alle Probleme im Stapel an den Chip zu schicken, dann gibt es einige Vorteile, die wir nutzen können.

Trevor: Wenn wir hundert Anfragen zur Nutzung des Chips auf einmal erhalten, ist das sehr viel effizienter, als wenn Sie eine for-Schleife auf Ihrem Computer programmieren und diese hundert Probleme nacheinander aufrufen. Und manchmal braucht man definitiv eine Rückmeldung vom Prozessor und vom vorherigen Aufruf des Chips, um zu entscheiden, was man als Nächstes tun wird, aber nicht immer. Und in den Fällen, in denen das nicht der Fall ist, ist es besser, all diese Aufgaben asynchron an den Prozessor zu senden.

Yuval: Wir nähern uns also dem Ende unserer Diskussion. Ich bin nur neugierig, wie viele dieser Computer es da draußen gibt, wenn Sie mir das sagen können?

Trevor: Das kann ich im Moment nicht. Ich meine, wir haben unseren alten 2000 Q Solver für niedrigeres Rauschen, und dann haben wir mindestens einen anderen Solver, der wie unser aktueller Advantage Solver ist, der sich in der Cloud befindet. Ich weiß nicht, ob ich zu viel über die anderen Systeme sagen kann, die online sind. Aber ich denke, es gibt zwei primäre Systeme, die die Nutzer derzeit nutzen können, nämlich unsere alte 2000-Qubit-Technologie und unsere neuere 5.000-Qubit-Advantage-Technologie. Ich denke, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, müsste ich mich mit unserem Vertriebsteam in Verbindung setzen und herausfinden, was ich über die anderen Solver und so weiter sagen darf.

Yuval: Sicher, ich verstehe. Erfordert ein Computer eine Menge Wartung oder, ich meine, ich bin sicher, dass ich aus der API-Perspektive einfach einen Auftrag abschicke und eine Antwort bekomme. Aber hinter den Kulissen gibt es eine Menge Leute, die sich um die Feinabstimmung der Qubits, die Reinigung, die Kühlung oder Ähnliches kümmern?

Trevor: Keine wirkliche Feinabstimmung. Ich meine, ich habe über unser Kalibrierungsverfahren gesprochen, das ein Verfahren ist, das beginnt, wenn wir den Chip bekommen und ihn in den Kühlschrank legen, und endet, wenn die Kunden alle Probleme haben. Es gibt also ein Verfahren, das uns an diesen Punkt bringt. Sobald wir diesen Punkt erreicht haben, müssen wir nur noch sehr wenig nachjustieren. Es gibt natürlich eine Reihe von Diagnosetests, die im Hintergrund ablaufen und den Zustand und die Konsistenz des Chips überprüfen. Außerdem ist der Chip in einem kryogenen Gehäuse untergebracht, so dass er bei kryogenen Temperaturen gehalten wird.

Trevor: Wir müssen den Kühlschrank also ziemlich regelmäßig warten, um sicherzustellen, dass alle Kühlsysteme in Ordnung und funktionsfähig sind. Aber ich glaube, wir entwickeln uns so weit, dass vieles davon einfach automatisiert ist. Das System meldet uns also, wenn etwas nicht in Ordnung ist. Aber größtenteils werden die automatischen Verfahren überprüft, um sicherzustellen, dass alles in Ordnung ist. Und wir haben niemanden, der am Computer sitzt und an irgendwelchen Stellschrauben dreht, das ist einfach nicht nachhaltig oder skalierbar.

Yuval: Ich bin Ihnen sehr dankbar, dass Sie dieses Spektrum an Fragen für mich beantwortet haben. Wie kann man mit Ihnen in Kontakt treten, um mehr über Ihre Arbeit zu erfahren?

Trevor: Es gibt zwei verschiedene Wege. Sie können uns auf jeden Fall über unsere Unternehmenswebsite erreichen und mit uns in Kontakt treten. Aber ich beantworte auch gerne Fragen über meine E-Mail-Adresse. Meine E-Mail-Adresse lautet tlanting@dwavesys.com. Und ich beantworte gerne technische Fragen oder Fragen zu D-Wave, egal was, es macht Spaß, mit Leuten über Quantencomputer zu sprechen.

Yuval: Das ist ausgezeichnet. Vielen Dank, dass Sie heute bei mir waren.

Trevor: Vielen Dank, Yuval. Es war ein tolles Gespräch.