Ich freue mich, dass ich heute Abend da sein kann und werde ein bisschen was zu erzählen
zur Frage, ob Quantencomputer uns helfen können, nachhaltiger zu wirtschaften oder
zu leben.
Und ich möchte vielleicht vorausschicken, die Erwartungen in Quantencomputing sind derzeit
sehr hoch.
Die Entwicklung macht sehr gute Fortschritte.
Allerdings ist das vielleicht auch so ein bisschen meine persönliche Sichtweise, die
Erwartungen da reinmachen, fast noch bessere Fortschritte.
Und deswegen habe ich immer so ein bisschen eine Tendenz, auch ein bisschen auf die Bremse
zu steigen, weil ich das Gefühl habe, die Erwartungen sind gerade sehr, sehr steil auf
dem Weg nach oben.
Und das wird sich auch in dem Vortrag ein bisschen widerspiegeln.
Es soll aber nicht bedeuten, dass ich Quantencomputing nicht für eine sehr vielversprechende Technologie
halten würde, die in der Zukunft enorm wichtig werden wird.
Und okay, also über was ich sprechen möchte, ist über Maschinen, wie sie hier zum Beispiel
abgebildet ist.
Also Quantencomputer werden derzeit in verschiedenen Technologien entwickelt und die, die jetzt
der Forschung in meiner Arbeitsgruppe hier am nächsten ist oder mit der wir uns beschäftigen,
sind sogenannte supraleitende Schaltkreise und das zeigt ein Bild von so einem Quantencomputer,
der mit supraleitenden Schaltkreisen operiert.
Das ist jetzt in dem Zustand, wo das ganze Ding geöffnet ist, da ist normalerweise eine
Metallhülle drum herum, weil die Schaltkreise supraleitend sein müssen, muss es da drin
sehr sehr kalt sein.
Zehn Millikelvin ungefähr.
Ja, so fast am absoluten Nullpunkt und gut, das bringt einen natürlich gleich mal so ein
bisschen zum Kopfschütteln, so okay, wie soll irgendwas nachhaltig sein oder ich werde
mich jetzt hier hauptsächlich auf eine Frage von Energieeffizienz auch konzentrieren,
wenn das so kalt sein muss da drin.
Und ich möchte aber argumentieren, das ist trotzdem oder kann trotzdem vorteilhaft sein.
So, das was ich in die Themen, die über die ich in dem Vortrag reden möchte, ist zum
einen, ich möchte ein bisschen erklären, wie Quantencomputer funktionieren und warum
wir uns erwarten, dass sie enorm leistungsfähig rechnen können und dann quasi zwei Fragen,
die im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit im Sinn von Energieeffizienz sind und zwar einmal
in die Frage, ob Rechnungen selber energieeffizienter werden können durch Quantencomputer und
ich nehme hier die Antworten schon ein bisschen vorher weg, da würde ich sagen für bestimmte
Rechenprobleme ja, kann das sein.
Und die zweite vielleicht, man wird sich herausstellen, ob das die eigentlich noch wichtigere Frage
ist, ob man mit Quantencomputern in der Lage sein kann, Lösungen für Probleme zu finden,
die es uns erlauben, unser Leben nachhaltiger zu gestalten.
Und da glaube ich, kann ich nur eine Antwort geben, vielleicht, aber das kann auch vielleicht
zu spät sein, denn manche dieser Probleme wie Klimawandel sind sehr dringend und nach
meiner Einschätzung dauert die Entwicklung von Quantencomputern, bis die wirklich so
nützlich werden, noch eine gewisse Zeit.
Okay, dann möchte ich zunächst mal damit starten, wie Quantencomputer funktionieren
und dazu ein bisschen in Erinnerung rufen, was ist ein klassischer Computer eigentlich.
Und ein klassischer Computer, der arbeitet mit Zahlen in einer sogenannten Binairendarstellung,
das heißt da gibt es keine 10 Zahlen, wie wir mit unserem 10er Zahlensystem, das wir
von unseren 10 Fingern gewohnt sind, benutzen, sondern ein Quantencomputer stellt Zahlen
immer als 0,1 Abfolgen dar.
Und für diese ersten 10 Zahlen, also die 10 Ziffern, die wir benutzen, habe ich die
hier mal alle aufgeschrieben.
Das heißt dann ist die 2 natürlich die erste zweistellige Zahl schon.
Und warum macht es ein Computer so?
Weil es eine sehr gute physikalische Methode gibt, diese zwei Ziffern, die der dann braucht,
um alle möglichen Zahlen darzustellen, die 0 und die 1 nur, die physikalisch darzustellen.
Und zum Beispiel kann das eine hohe elektrische Spannung oder eine niedrige elektrische Spannung
sein und das eine ist die logische 1 und das andere ist die logische 0.
Dieses 0 oder 1 Information ist sozusagen im Rechnen die kleinste Menge an Informationen,
die man sich vorstellen kann.
Und aus dem englischen Wort ein bisschen heißt das ein Bit.
Und dann das Gerät, was logische Operationen dann macht, ist ein sogenannter Transistor,
in dem kontrolliert quasi die Spannung, die man einem Draht anlegt, den Spannungsabfall
über die anderen beiden Drähte und so werden logische Operationen gemacht.
Und so vor ungefähr 80 Jahren, da war das eine ziemliche Leistung, einen ganz guten
Transistor herzustellen und das hat seitdem sehr enorme Entwicklungen gemacht, die Entwicklung
von Transistoren.
Und zum Beispiel in einem modernen Chip, in so einem normalen Smartphone, wie Sie es alle
dabei haben, sind ungefähr 10 Milliarden Transistoren drin.
Eine lustige Frage, die man sich zum Beispiel stellen kann, ist, wie viele Transistoren
haben wir jetzt gerade hier in dem Raum?
Das ist eine sehr, sehr enorme Zahl.
Also die Halbleiterindustrie war sehr fleißig und hat sehr tolle Verfahren entwickelt und
hat somit also die Möglichkeiten, wie viele Transistoren wir miteinander verschalten können,
enorm gepusht.
Und die Hoffnung ist natürlich, dass man mit quantenmechanischen Rechnern zu irgendeinem
Zeitpunkt eine ähnliche Entwicklung hinlegen kann.
So, jetzt wie auf mehr algorithmischer Ebene, was machen klassische Computer?
Die machen sogenannte Gatteroperationen.
Also eine Rechnung sieht dann so aus, da kommt ein so eine Abfolge von Nullen und Einsen,
wird dem Computer als Input gefüttert, also so eine 01 Abfolge nennt man auch einen Bit
String typischerweise in dem Zusammenhang.
Und das, was der Computer macht, das spuckt dann in den anderen Bit String aus.
Und dazwischen gibt es eine Sequenz von Operationen, die halt diesen einen Bit String in den anderen
abbilden und das ist die Lösung der Rechnung dann.
Und diese Operation kann man in sogenannten elementare Schritte, die nennt man auch Gatteroperationen,
zerlegen.
Und da gibt es zum Beispiel sowas wie das sogenannte Not-Gatter, das wandelt eine 1
in eine 0 um und umgekehrt und dann gibt es sowas wie ein End, also von dem Wort und-Gatter,
das macht in einem Zielbit nur eine 1, wenn die zwei Input-Bits beide 1 waren.
Also 1 und 1 gibt eine 1, alles andere gibt dann keine 1.
Und mit diesen, es gibt quasi so einen minimalen Satz von Gatteroperationen, aus denen kann
man jede Rechnung zusammenbauen, die man will.
Also so ungefähr, wenn der Computer diesen minimalen Satz Gatteroperationen beherrscht,
dann kann er alles.
Und das ist sozusagen die Grundlage, warum wir dann irgendwie Programme programmieren
können und einfach aus einem kleinen Satz von Rechenschritten alles Mögliche zusammenbauen
können, was wir mit diesen Computern machen wollen.
So, wie schaut es jetzt in der quantenmechanischen Welt aus?
Zunächst mal mein Versuch, möglichst anschaulich Quantenmechanik zu erklären oder worauf es
ankommt.
Und anschaulich ist letzten Endes eigentlich zum Scheitern verurteilt, weil wir in unserer
Alltagswelt nie quantenmechanische Phänomene so wahrnehmen können.
Also mit unserem bloßen Auge sehen wir die einfach nicht.
Aber letzten Endes, was unser Verständnis von der Natur, also Quantentheorie ist die
umfassendste Theorie, die wir derzeit haben.
Ich erhebe keinen Anspruch, dass das immer so sein wird.
Aber unser Bild von der Natur ist ungefähr folgendes.
Also die Dynamik von einem Objekt, und um es anschaulich zu machen, habe ich einen Fußball
genommen, den kennen wir alle.
Der wird beschrieben durch was, wir nennen das eine Wellenfunktion, aber das ist letzten
Endes, kann man sich vorstellen, jeden Punkt im Raum ist eine komplexe Zahl zugeordnet.
Und es gibt so ein Feld, und dieses Feld zeigt mir, wie sich dieses Objekt bewegt.
Und wenn ich von diesen komplexen Zahlen die Absolutquadrate nehme, dann sagt mir das,
von der komplexen Zahl, die zu diesem Ort zugeordnet ist, wie hoch ist die Chance, dass
ich das Objekt hier finde.
Und das ist quasi die Vorhersage, die ich machen kann.
Und dann die Dynamik, also wenn sich so ein Objekt bewegt, dann muss sich dieses Feld
der komplexen Zahlen auch zeitlich ändern.
Und diese zeitliche Änderung, das ist natürlich durch eine Gleichung beschrieben, da muss
man jetzt für das, was ich erzählen will, nicht verstehen, was die beschreibt.
Worauf es mir ankommt, ist, dass dieses Wellenfeld, das ist hier linear drin, das heißt, es ist
nicht mit einem Quadrat oder irgendwas Höherem, und es ist auf der rechten Seite auch linear
drin.
Ja, und das hat zur Folge, dass wenn ich zwei so Wellenfelder habe, die Lösungen von dieser
Gleichung sind, also eine Dynamik, die das Objekt macht, ist eine Lösung von dieser Gleichung
und eine andere Dynamik ist auch eine Lösung von dieser Gleichung, dann ist, weil das linear
ist, das ist eine Rechnung, die können Sie alle machen, ist die Summe dieser beiden auch
eine Lösung von dieser Gleichung.
Das ist jetzt mal eigentlich eine sehr simple Konsequenz von so einer Gleichung, die einfach
rechts, links das hier linear hat und rechts das hier linear, aber es hat enorme Konsequenzen.
Und zwar habe ich jetzt mal als Beispiel zwei so für, das ist nur eine Dimension, es gibt
nur einen Ort in einer Richtung, und zu irgendeinem bestimmten Zeitpunkt gäbe es zum Beispiel
diese Lösung der Gleichung und diese Lösung der Gleichung.
Und wenn ich mir jetzt die Absolutquadrate anschaue, dann würde ich sagen, okay von dieser
Lösung, das hält sich irgendwo in dem Bereich auf, kann ein bisschen hier über diese senkrechte
Linie, über die Nulllinie da rüber gehen, aber es hält sich nicht hier auf.
Und von dieser anderen Lösung, von der die jetzt hier braun aussieht, da hält sich das
Teilchen hier irgendwo auf in dem Bereich für positive X-Werte und kann maximal bis zu dieser
Null gehen.
Aber es gibt hier so einen Bereich, wo das Teilchen sich nach dieser Lösung aufhalten
kann und das Teilchen sich nach dieser Lösung aufhalten kann.
Jetzt kann ich die Summe der beiden Lösungen bilden, das ist auch eine Lösung.
Da gibt es jetzt einen Bereich, die geht hier durch die Null durch, das heißt, wenn ich
ein Absolutequadrat von der Null mache, bleibt das Null.
Das heißt, die Summe von diesen beiden Lösungen ist nicht nur, dass entweder eine Lösung oder
die andere Lösung richtig ist.
Ja, das würde bedeuten, die Wahrscheinlichkeit, das in dieser Mitte zu treffen kann eigentlich
nur höher werden, wenn ich beide addiere.
Wird es nicht, ich würde null hier.
Und das Einzige, was mir übrig bleibt, ist zu sagen, diese beiden Lösungen sind gleichzeitig
war und beeinflussen sich gegenseitig. Und das heißt letzten Endes, ich muss
akzeptieren, Gegenstände können an zwei Orten gleichzeitig sein.
Ja, solange ich nicht gemessen habe. Das kommt später noch dazu.
Genau, ich habe hier für diese Summe nochmal diese Wahrscheinlichkeitsverteilung
geplottet und wie gesagt, ich muss quasi den Schluss ziehen, ich muss das so
interpretieren, dass beide Versionen gleichzeitig wahr sind.
Und ein bisschen mehr hand-wavy kann ich sagen, okay, bei Fußball könnte der Ball
in beiden Toren gleichzeitig sein.
Und weil das so wörtlich so gut passt, im Englischen sagt man oft Quantum
Computing ist ein Gamechanger und ich glaube, hier zeigt es das, das würde das
Spiel in der Tat sehr verändern.
Okay, also das, was quantenmechanisch anders laufen kann als in der klassischen
Welt, ist, dass Dinge gleichzeitig passieren können, die sich klassisch
ausschließen.
Und das ist quasi was, was wir beim Rechnen dann ausnutzen wollen, um Sachen
schnell zu machen.
Okay, wo kommt jetzt für die, für quantenmechanische Dynamik, also wo
kommt der Name quantenmechanik und diese Quantensprünge her?
Das hat damit zu tun, dass wenn Teilchen in einen gewissen beschränkten Raum
eingesperrt sind, dass dann
stehende Wellen stationäre Lösungen sein können. Also Konfigurationen, die sich
zeitlich nicht ändern. Und das kennt man zum Beispiel, wenn man zwei Spiegel
sich gegenüberhält, dann kann es eine stehende Lichtwelle dazwischen geben.
Und das Lichtfeld ist in dieser stehenden Welle so stabil. Das heißt also, die
Knoten von der Welle, wo keine Amplitude ist, die werden in der Zeit sich nicht
ändern, solange dieses experimentelle Setup stabil ist.
Aber was ich hier natürlich habe, ist, dass quasi die Hälfte der Wellenlänge
muss ein ganz zahliges vielfaches Mal in den Abstand der zwei Spiegel passen,
sonst kann ich keine stehende Welle haben. Das ist dasselbe wie bei einer
Gitarrenseite. Da gibt es einen gewissen Klang, der gehört zu dieser Seitenlänge
und dann gibt es Obertöne, aber dazwischen hat diese Seite keine
Schwingungen. Und dasselbe passiert bei einem Atom. Die Wellen, die die Dynamik
der Elektronen, die an dem Atomkern gefangen sind, beschreiben, die müssen
in so einem, da müssen auch quasi die Wellen und Täler müssen ein ganz zahliges
vielfaches Mal um diesen Kern herum passen und das ist der Grund, warum diese
Elektronen bei bestimmten Energieniveaus auftreten und bei anderen Energien
dazwischen eben nicht, weil da passt keine stehende Welle um den Kern rum in
der Art, wie man das braucht. Ja und man kann quasi generell sagen, wenn ich jetzt
ein Zeichen auf einen gewissen Raum einsperre und ich habe das jetzt hier
so durch so zwei harte Wände skizziert, dann gibt es quasi da so Wellenkonfigurationen,
die energetisch niedrigste hat keinen Knoten, die nächst höhere hat dann einen
Knoten und es geht so weiter. Und so wie ich die hohe und niedrige Spannung im
klassischen Computer zum Darstellen von Informationen benutze, kann ich dann hier
zwei so Energiezustände als logische Null und logische Eins identifizieren. Und das
ist das, was man mit Quantencomputern macht, wenn man die entwickelt. Da versucht
man in dem Gerät so was herzustellen und entweder diesen Zustand oder diesen
Zustand zu präparieren und der untere, sagen wir mal, ist die logische Null und
der obere ist die logische Eins. Natürlich muss man verhindern, dass es in
den noch höheren Zustand geht, weil das wäre dann weder Null noch Eins, wenn man
in diesem Binären rechnen will. Und diese komischen Klammern hier rum,
die sollen sich jetzt nicht weiter stören, das benutze ich quasi nur um die
quantenmechanischen Bits von den klassischen Bits zu unterscheiden.
Das ist quasi so der der Label Quanten. Gut. Und in sogenannten supraleitenden
Schaltkreisen kann man eben diese Situation, die ich gerade skizziert habe,
herstellen. Also das sind, man kann über die so denken, als ob das sind künstliche
Atome, die man aus Drähten hergestellt hat, so ein bisschen. Und man muss die sehr
kalt machen, damit Störprozesse weg sind. Und den
einfachsten elektrischen Schaltkreis, den man sich vorstellen kann, ist zum
Beispiel so ein elektrischer Schwingkreis. Also da gibt es hier so ein
Kondensator, also einfach zwei Metallplatten nebeneinander oder hier
gerade Drähte. Und dann kann man, also wenn hier ein Ladungsabfall über diese
Lücke ist, dann ist hier ein elektrisches Feld da drin. Und das sorgt dafür, dass
ein Ausgleichstrom da rüber fließen muss. Und wenn der Strom hier durch die Spule
fließt, entsteht ein Magnetfeld. Und über Induktion bremst das Magnetfeld
wieder diesen Strom da durch und dreht ihn um. Und das Ganze führt zu so einer
Schwingung. Die Ströme und Spannungen da drin machen das selbe wie eine Masse an
einer Feder. Das ist ein harmonischer Oszillator. Jetzt für diejenigen unter Ihnen,
die von Quantenmechanik schon was gehört haben, sie erinnern sich vielleicht
daran, dass ein harmonischer Oszillator, da sind die Energieniveaus, haben immer
den gleichen Abstand. Da ist es ziemlich schwer festzulegen, dass man in dem
untersten und dem zweituntersten bleiben will.
Deswegen ist das für so ein Qubit, also für ein Quantenmechanisches Bit, eher
ungeeignet. Was man eben macht, ist, dass man diese Spule hier durch ein
Schaltelement mit zwei sogenannten Josephson-Kontakten ersetzt. Und das
verzerrt das Spektrum, sodass man dann die unter beiden Niveaus gezielt
adressieren kann. Und was ist so ein Josephson-Kontakt? Das ist quasi, also
diese Schaltkreise werden aus supraleitendem Metall gemacht. Das ist
oft Aluminium. Bei diesen 10 MK ist es eben so, dass die Ströme da ohne
Widerstand fließen und das ist eben wichtig dafür, dass diese quantenmechanischen
Bewegungen störungsfrei erhalten bleiben. Wenn das nicht der Fall wäre, dann wäre
die Information, die wir da drin, speichern verloren. Und so ein Josephson-Kontakt,
das ist quasi, wenn eine dünne Isolatorschicht zwischen zwei supraleitenden
Materialien drin ist. Und dann kann so etwas passieren wie ein quantenmechanischer
Tunneleffekt, dass da Elektronen, die sich im Supraleiter zu Kuperpaaren
zusammengeführt haben, da durchtunneln können. Und das hat hier eben den Effekt,
dieses Spektrum nicht mehr equidistant zu lassen und das ist hilfreich dafür,
um damit Rechnungen zu machen. Und das hier zeigt zum Beispiel von dem Labor an
der ETH in Zürich, das da oben ist ein so ein quantenmechanisches Bit, also ein
Qbit, das kann diese 0 und 1 Zustände haben, das diesen Schaltkreis hat. Und in
dem Zoom-in hier sieht man da, das sind diese zwei Josephson-Kontakte.
Und das da oben, diese Lücke hier, das ist diese Kapazität.
Gut. Okay. So und also von diesen supraleitenden Schaltkreis-Quanten-Bits
möchte man jetzt viele bauen und die dann auf in so einen Rechenschip packen.
Und ich habe jetzt hier Bilder von der Entwicklung bei Google genommen.
Das ist quasi der Blick in diesen Kühlschrank, wo das auf 10 mKelvin
runtergekühlt wird, diesen Kryos-Daten. Da kommen die ganzen Kontrollkabel hier
runter und quasi bei jeder horizontalen Schicht wird es immer eine Stufe kälter,
so muss man sich das vorstellen. Und genau, die Temperatur geht also
runter bis auf 10 mKelvin hier unten. Und da sitzt auch der Prozessor dann, also
das ist quasi so ein Chip, da sitzen ungefähr 50, ein bisschen über 50 von
diesen supraleitenden Qbits, wie ich sie gerade erklärt habe, sitzen quasi unter
dieser Kappe drin. Und diese Strahlen, die man hier so sieht, sind die Kontrolldrähte,
wie sie dann an die Qbits da rangeführt werden, wo man quasi dann die Signale
reinschicken kann, was für Rechenschritte die ausführen sollen.
Und dieser Chip, der sitzt hier unten drin, quasi an der kältesten Stelle von
diesen Kryos-Daten. Und der Kryos-Dat selber, der hängt dann in so einer
Halterung drin, also den kann man hier so sehen, der ist jetzt außen nicht rot,
aber das ist technisch dasselbe Ding. Und dann geht da oben diese ganzen
Kontrollkabel rein und die Kühlung und alles mögliche.
Und das, also so muss man sich einen Quantenrechner vom supraleitenden Typ,
wie sie derzeit benutzt werden, vorstellen. Okay, und ich hatte gesagt, also in dem
Rechner hat man jetzt ein bisschen über 50 von diesen Qbits und es ist ein sehr
entscheidender Unterschied, ob ich ein Qbit habe oder mehrere. Und das möchte
ich jetzt hier erklären, warum mit der Anzahl der Qbits die Rechenleistung
so enorm steigt oder enorm steigen kann. Wenn ich jetzt ein so ein Qbit habe, da
habe ich vorher erklärt, da gibt es quasi zwei so stehende Wellen. Die eine
identifiziere ich mit der logischen Null, die andere identifiziere ich mit der
logischen Eins. Und weil die Bewegungsgleichung eine lineare ist, ist die
Summe von diesen beiden Zuständen auch ein möglicher Zustand. Und also ich kann
jede Gewichte, jede Linearkombination sozusagen, also ich kann die noch
gewichten mit komplexen Vorfaktoren und dann ist dieser Zustand, den ich hier
PSI nenne, das ist auch quasi ein legitimer Zustand von diesem Qquantenbit.
Also im klassischen Fall hatte ich immer, hatte ich, dass das eine Null oder eine Eins
ist. Und hier nach dem, was ich erklärt habe, wie man diese Summe interpretieren
muss, kann das auch eine Null und eine Eins sein.
Okay, das ist ein bisschen mehr als klassisch, aber ich würde es mal sagen,
ist noch nicht weltbewegend. Aber es wird interessanter, wenn ich, also um einfach
zur Buchhaltung, hier brauche ich quasi zwei so Koeffizienten, um genau
festzulegen, was für ein Zustand dieses Qbit hat. Wenn ich jetzt zwei Qbits habe,
dann habe ich vier mögliche sozusagen stehende Wellenzustände. Erstmal, dass
beide die logische Null haben, dann, dass das erste die logische Null und das
zweite die logische Eins hat, dann umgekehrt, das erste die logische Eins,
das zweite die logische Null und dann können sie noch beide die logische Eins
haben. Da muss ich jetzt, habe ich jetzt vier so Koeffizienten oder vier Beiträge,
die zu so einem allgemeinen Zustand von zwei Qbits, also ein 2-Qbit-Quantencomputer
kann vier Sachen auf einmal darstellen.
So, okay, naja gut, also von ein Qbit zwei Koeffizienten, zwei Qbits vier
Koeffizienten macht Sinn. Man erkennt erst, was da passiert, wenn ich dann noch
ein drittes Qbit anschaue. Dann muss ich natürlich für jede
Möglichkeit, die ich hier habe, muss ich dann hier die
Möglichkeiten betrachten, wo ein zusätzliches Qbit, ich schreibe das jetzt
hier als erstes hin, die Null hat, dann kriege ich alles, was in der ersten
Zeile steht und in der zweiten Zeile kriege ich das Ganze noch mal, aber für
die Version, dass das erste Qbit in der Eins ist. Und wegen dieser Linearität der
Bewegungsgleichung kann ich die Summe von all diesen acht Versionen bilden und
das ist nach wie vor ein genauso legitimer Zustand von dem Quantenrechner,
wie wenn ich jetzt nur einen davon nehmen würde.
So, man kann die Tendenz jetzt ablesen, also quasi wenn ich noch ein Qbit dazu
nehmen würde, müsste ich für alle Möglichkeiten, die ich hier habe, die
Version, wo das zusätzliche Qbit in Null ist, nehmen und für alle Möglichkeiten,
die ich hier habe, die Version, wo das zusätzliche Qbit in Eins ist. Das heißt, mit jedem Qbit,
das ich dazu füge, wird die Anzahl der Zustände, die ich gleichzeitig
repräsentieren kann, verdoppelt sich. Das ist ein sogenanntes exponentielles
Wachstum, davon haben wir viel im Zusammenhang mit Covid gehört.
Es ist in der Tat ein krasses Wachstum, man kann das sehen, also die 53 Qbits,
die zum Beispiel in diesem Google-Chip drin sind, das würden zwei hoch 53
mögliche von diesen Bitstrings überlagern und das sind ungefähr zehn hoch 16.
Also zehn Millionen Milliarden ist viel.
Und man kann zum Beispiel die Anzahl der Überlagerungen, wenn ich 300 Qbits
habe, Sie haben vielleicht gehört, IBM hat gerade ein Announcement gemacht, sie
haben einen 400 Qbit-Chip gebaut, wenn man da jetzt so einen Zustand
stabilisieren könnte, da bräuchte man zur Beschreibung des Zustands mehr Zahlen,
als es Atome im bekannten Universum gibt. Also quantenmechanische Zustände sind
enorm komplex. Das bereitet uns Forscherinnen auch Probleme, wenn wir
quantenmechanische Systeme auf unseren klassischen Rechnern modellieren wollen.
Das ist ziemlich hart, aber wenn man die quantenmechanischen Systeme dann als
Rechner benutzen kann, wenn man sie so gut unter Kontrolle hat, und das ist der
springende Punkt, dann verspricht man sich eben auch eine enorme Rechenleistung
davon. Okay und noch ein entscheidender Punkt dabei ist, die Gatteroperationen,
die man so in so einem Quantencomputer ab, auf möglicherweise nur zwei Qbits
anwenden kann, die ändern mehrere, möglicherweise alle
Koeffizienten auf einmal. Also der neue Zustand, der nach einer so einer
Gatteroperation entsteht, da unterscheiden sich möglicherweise alle
Koeffizienten von den vorherigen. Also macht da quasi enorm viele
Rechenoperationen, wo wir klassisch enorm viele Rechenoperationen brauchen würden,
macht dieser Quantencomputer in einem Schritt. Und das ist sozusagen der Kern,
warum da so eine enorm viel größere Computingpower drin ist, wenn man das
richtig ausnutzen kann. Das ist auch noch eine nicht vollkommen geklärte Frage.
Okay, jetzt noch ein bisschen zu dem, wie das in so einem Quantencomputer abläuft.
Also die die Struktur, wie man da eine Rechnung ausführen will oder ausführt,
ist ähnlich oder motiviert vom klassischen Computer. Man versucht die in
elementare Gatteroperationen, die entweder nur einzelne Qbits verändern,
wie die, die ich hier gezeichnet habe, oder zwei Qbits verändern, wie die, die ich hier
gezeichnet habe. Und dadurch wird so ein quantenmechanischer Zustand, der als
Input in diesen Quantenrechner reingegangen ist, in einen Output-Zustand
verändert. Und also die Gatter auf ein Qbit verändern halt nur den
Zustand dieses einzelnen Qbits und die Gatter auf zwei Qbits verändern
quasi den Zustand der zwei Qbits betrifft. Jetzt gibt es noch eine
Besonderheit oder wo sich das vom der klassischen Welt unterscheidet, ist, wie
entstehen, was machen Messungen in der Quantenmechanik?
Ich hatte gesagt, okay, diese Möglichkeit, dass eine Summe von zwei möglichen
Bewegungen, dass die beide gleichzeitig stattfinden, ist was, was wir in unserer
Welt nicht wahrnehmen, weil wenn immer wir messen, filtern wir sozusagen nur
eine Version von beiden raus. Das heißt, wenn ich jetzt ein Qbit zum
Beispiel messen würde und das ist gerade in so einer Summe, in so einer
Superposition von der Null und der Eins, dann würde ich hier eine Null messen mit
einer Wahrscheinlichkeit, die durch das Absolutbetrag von dem Vorfaktor gegeben
ist und eine Eins messen mit einer Wahrscheinlichkeit, die durch das
Absolutbetrag, den Absolutbetrag von diesem Vorfaktor gegeben ist. Aber was
hat das für eine Konsequenz? Wenn ich mehrere Qbits von so einem
Quantenrechner ausmesse, dann bekomme ich am Ende einen Bit-String, wie ich ihn beim
klassischen Computer auch bekommen habe. Ja und das ist natürlich gut, weil ich
will ja ein klassisches Ergebnis haben, ich will ein Ergebnis, das ich
interpretieren kann, mit dem ich was anfangen kann.
Gut, so was ist jetzt in diesem Experiment, das bei Google durchgeführt
wurde, in dem Jahr, wo ich da mitgearbeitet habe, was ist da passiert?
Da war das Ziel, man wollte zeigen, dass ein Quantencomputer eine Rechnung machen
kann, die quasi zu aufwendig ist für einen klassischen Computer. Und nachdem
die Entwicklung von Quantencomputern noch nicht, also die steckt sozusagen in ihren
Kinderschuhen, hat man was genommen, was ein sinnvolles Rechenproblem ist, sinnvoll in
dem Sinn jetzt, man kann genau sagen, was gemacht werden soll.
Also es ist nicht ein Problem, das eine Anwendung hat, aber man hat sozusagen
in der Informatik spricht man von so einem Benchmarkingproblem, also eine
Rechnung, die klar spezifiziert ist, deren Ergebnis man aber irgendwie für
nichts weiter verwenden will. Aber man kann eben dann zwei Rechner
untereinander vergleichen, wer macht dieses klar definierte Rechenproblem
schneller. Man hat hier natürlich ein Rechenproblem
rausgesucht, das sozusagen dem Quantencomputer entgegenkommt.
Also eins, das ein bisschen auf dem Quantencomputer maßgeschneidert ist,
weil das Ziel war einfach zu zeigen, okay für bestimmte Rechenprobleme sind
Quantencomputer deutlich schneller als klassische Computer. Und man hat einfach
von diesen Quantengattern eine zufällige Abfolge genommen, die wurde quasi
einmal ausgewürfelt und dann lässt man die laufen und man veranstaltet quasi
in Wettrennen mit einem klassischen Computer, der ausrechnen soll, welches
Messergebnis man rausbekommt. Also man hat quasi gewürfelt, dann ist
irgend so eine Gatter-Sequenz rausgekommen, die führt man auf dem
Quantencomputer aus, misst alle Qbits und dann kriegt man so einen Bit-String
raus aus einer Messung. Und man macht diese zufällige Gatter-Sequenz, also eine
zufällige Welte, aber immer wieder dieselbe, oft hintereinander und dann
kriegt man viele Bit-Strings und dann kann man eben schauen, treten bestimmte
Bit-Strings mit Wahrscheinlichkeiten auf, die man sich erwartet. Und das spezielle
hier ist, da gibt es ein paar wenige Bit-Strings, die tauchen dann in der
Messung sehr häufig auf, aber man weiß vorher nicht welche. Also man
hat nur eine Erwartung, wie die relative Häufigkeit unter diesen
Bit-Strings ist. Und für diese 53 Qbits, die ich Ihnen gesagt habe, dass dieser
Prozessor hat, gibt es ungefähr 10 hoch 16 mögliche Bit-Strings, die am Schluss
rauskommen können. Okay und dann hat man eben diese Bit-String-Verteilung gemessen
und es gibt quasi einen klassischen Simulationscode. Zu dem
Zeitpunkt da vor zwei Jahren gab es einen, der quasi die Verteilung dieser
Bit-Strings, die man messen sollte, ausgerechnet hat. Und man hat eben
geschaut, okay wie skaliert der mit der Anzahl der Qbits. Weil die Anzahl
möglicher Bit-Strings wächst ja exponentiell mit der Anzahl der Qbits.
Und dann kann man hier sehen, dass quasi die Vorhersagen für die klassische
Simulation gehen hier, also das ist quasi wie viele Gata-Operationen man ausführt
auf diesen Qbits. Und die gehen hier von einer Woche auf vier Jahre, auf
600 Jahre. Die Relevante ist hier von zwei Stunden auf zwei Wochen hoch, auf vier
Jahre, auf 100 Jahre, die ein klassischer Rechner brauchen würde. Und bis damals
war also hier für diesen äußeren Datenpunkt, die Vorhersage, 10.000 Jahre
würde es dauern, wenn man das auf den klassischen Rechnern rechnen würde. Da
hat sich mittlerweile die Sachlage etwas geändert. Es sind bessere klassische
Algorithmen gekommen. Aber sozusagen, wenn man ein ähnliches Experiment mit ein
bisschen mehr Qbits und ein bisschen tieferen Gata-Folge machen würde, dann
kämen vielleicht wieder ähnliche Unterschiede zustande. Und sozusagen, also
das Resultat, was man da rausbekommt, ist, es gibt diese Rechnungen und man kann
sie auch mittlerweile durchführen, die quasi für klassische Computer so
schwierig sind, dass sie nicht in der sinnvollen Zeit rechnen können.
Allerdings, hier ist so eine, man nennt das eine Fidelity aufgetragen, die sagt
letzten Endes, dass weniger als ein Prozent aller Durchführungen korrekt
gelaufen sind von diesem Quantenprozessor. Also das ist noch nicht an dem
Punkt, wo man das Ding für irgendwas, also man möchte jetzt nicht irgendwelche
finanziellen Sachen damit ausrechnen zum Beispiel.
Aber es ist ein gutes Beispiel, wo man sich überlegen kann, okay, wie war denn der
Energieverbrauch von so einer Rechnung? Und jetzt hat also dieser Quantencomputer,
der hat für dieses Experiment ungefähr zwei, drei Minuten laufen müssen.
Das ist quasi diese Gata-Sequenz, ist ungefähr eine Million mal
durchgelaufen. Man hat also eine Million Bitstrings gemessen und das hat zwei bis
drei Minuten gedauert und um dieses, also der Energieverbrauch von diesem
Quantencomputer ist hauptsächlich die Kühlung von dem größten Daten, die saugt
ungefähr 20 Kilowatt, um diese 10 Millikelvin herzustellen.
Jetzt der klassische Competitor sozusagen, war damals das Summit-Rechenzentrum,
das ist zu dem Zeitpunkt irgendwie der leistungsfähigste Supercomputer weltweit gewesen.
Und wenn man jetzt irgendwie sagt, okay, wir nehmen irgendwas raus, wo der
ungefähr 1000 Jahre rechnen müsste, also zunächst mal der braucht statt
diesen 20 Kilowatt braucht er 13 Megawatt. Das sind ungefähr 10.000 Haushalte,
Haushalte in den USA wohlgemerkt. Und man kann also jetzt zusammen mit dem
Zeitraumunterschied, würde man hier rauskriegen, okay, der Quantencomputer ist
viel, viel energieeffizienter für dieses Problem. Und zwar um einen enormen Faktor.
Also klar, es braucht viel Energie, den so runter zu kühlen, aber das macht ja mit
seiner enormen Rechenleistung locker wett sozusagen.
Allerdings, es ist eine sehr spezielle Rechnung, wo man das bisher so was
gesehen hat quasi, ja, also und die hat keine Anwendungen, die uns jetzt oder es
ist sehr limitiert, die uns interessieren würden und es hat nach wie vor viele
Fehler. Also das heißt, das ist jetzt noch kein Beispiel, das zu einer
interessanten Anwendung führen würde. Okay, dann wenn jetzt sozusagen die
Fehlerraten noch so hoch sind, ist natürlich irgendwie eine Frage, okay, was
können wir denn absehbarer Zeit mit diesen Dingern machen?
Und also eine Geschichte ist, man könnte sich jetzt natürlich überlegen, okay, ich
muss einfach die Fehler der Gata viel weiter runter drücken. Und dass man das
allein durch die Entwicklung besserer Hardware hinbekommt, ist also, dass man die
zu einem Niveau runter drückt, wo man dann Anwendungen möglich macht, ist
quasi eine unrealistische Strategie. Aber es gibt ein Konzept, mit dem man das
erreicht, also mit dem man es erreichen kann und das ist ein sogenanntes Konzept
von Quanten- und Fehlerkorrektur. Da benutzt man mehrere Qubits, mehrere
physikalische, um ein logisches Bit zu speichern. Und das ist auch was, an dem
sehr aktiv geforscht wird. Es ist allerdings eine große Herausforderung,
das umzusetzen. Und sozusagen, ich glaube, alle realistischen Einschätzungen sagen,
dass das noch einige Jahre dauern wird. Um ein Beispiel zu geben, also einer der
Meilensteine, die dieses Jahr passiert sind, ist an der ETH in Zürich. Das ist
sozusagen, glaube ich, in Europa die derzeit führende Gruppe in dem
Gebiet, die haben so einen Quanten- und Fehlerkorrektur-Algorithmus auf 17 Qubits laufen lassen.
Also 17 Qubits, um ein logisches Qubit herzudarzustellen.
Sehr erfreulich ist, dass eine der Personen, die dort an diesem
Experiment, also maßgeblich beteiligt waren und das geführt haben, jetzt auch
ein Professor hier an der FAU ist. Also wir bekommen diesen Typ Forschung
ins Haus. Er hat im September erst angefangen, bis hier Experimente an der
FAU entstehen werden. Wird noch ein bisschen dauern, aber das ist natürlich
eine sehr erfreuliche Geschichte. Und nur damit sie es einschätzen können, also
die Abschätzungen für einen Quanten-Computer, der quasi dann
fehlerfrei rechnen kann, gehen in die Richtung, dass man für die Darstellung
eines logischen Qubits ungefähr 10.000 Physikalische braucht.
Da ist 17 noch sehr weit davon weg. Deswegen sage ich eben, es wird noch
viele Jahre dauern. Okay, aber es gibt auch Überlegungen, was man mit so
Quanten-Computern machen kann, bevor diese Fehlerkorrektur verfügbar ist.
Und was man sich dann überlegt, ist natürlich, okay, kann ich Algorithmen
bauen, die in einer gewissen Art fehlerresistent sind. Und eine Klasse
von Algorithmen, die man da anschaut, sind sogenannte variationelle Algorithmen.
Da führt man quasi eine Sequenz von Quantengattern auf mehreren Qubits aus
und misst die dann am Ende. Und man versucht mit diesen Quantengattern
einen speziellen quantenmechanischen Zustand hierherzustellen. Und ob dieser
Zustand der richtige ist, kann man mit so einer Kostenfunktionsgröße, also
letzten Endes läuft das auf ein Optimierungsproblem raus. Und diese
Kostenfunktion kann man quasi durch Mittelung über die Bitstrings, die man
hier in vielen Durchläufen dieser Gattersequenz misst, kann man durch diese
Mittelung berechnen. Und aus der Information über die Kostenfunktion
erhält man dann Informationen, wie man die Gatter besser einstellen kann, um näher
an den gewünschten Zustand zu kommen.
Und durch diese Mittelung über viele Messergebnisse hat dieser Algorithmus
eine gewisse Fehlertoleranz, weil sich da Fehler wegmitteln können. Und man kann
das eben zum Beispiel benutzen, um niederenergetische Zustände von
komplexen Quantensystemen auszurechnen. Das ist, weil Quantensysteme die
Zustände aus so vielen Überlagerungen bestehen können, aus so vielen
Superpositionen, ist das eine sehr schwere Rechenaufgabe. Aber Quantencomputer
sind eben sehr gut dafür geeignet, so was zu machen. Und zusammen mit dieser
Mittelungsprozedur erhofft man sich eben einen sehr fehlerresistenten
Algorithmus. Und das hat zum Beispiel Anwendungen in Materialentwicklung und
Quantenchemie. Also, welche Eigenschaften Material hat, wie da Atome
miteinander wechselwirken in dem Material, sodass das Material die
Eigenschaften hat, die es hat, oder wie Atome sich zu Molekülen verbinden,
sodass eine Substanz, eine chemische Substanz, die Eigenschaften hat, die man
gerne haben möchte, das sind alles quantenmechanische Prozesse. Und
insbesondere, welche Molekülkonfigurationen oder welche Wechselwirkungen
zwischen Atomen in dem Festkörpersystem stabil sind,
das hängt damit zusammen, welche Konfigurationen energetisch niedrig
sind. Und die kriegt man über diese variationellen Algorithmen, kann man
über diese variationellen Algorithmen ausrechnen. Und damit erhofft man sich
zum Beispiel bessere Batterien entwickeln zu können. Oder man erhofft
sich zum Beispiel Düngemittel energieeffizienter herstellen zu
können. Und auf das Beispiel möchte ich ein bisschen eingehen.
Wichtig für Düngemittelherstellung ist sogenannte Stickstofffixierung. Und das
Verfahren, das man dafür hernimmt, ist ein sogenannter Haber-Bosch-Prozess.
Das ist die chemische Reaktion. Und dieser Haber-Bosch-Prozess ist zum Beispiel
was, was BASF groß gemacht hat. Der findet in solchen Reaktoren statt. Das ist
einer, der steht auf dem Karlsruhe Institut für Technologie Campus in Karlsruhe.
Also ist einer, der nicht mehr im Einsatz ist. Und diese Reaktion, die läuft
da drin bei 100 bar Druck und ungefähr 4 bis 500 Grad Celsius ab. Und das braucht
viel Energie. Und ist verantwortlich für ungefähr 2 Prozent unseres globalen
Energieverbrauchs. Allein diese Reaktion. Aber vor der Erfindung des Haber-Bosch-Prozesses
war auch die Weltbevölkerung ungefähr bei 2 Milliarden Menschen. Und jetzt ist sie bei
über 8. Und es gibt Leute, die sind der Meinung, das wäre ohne diesen Haber-Bosch-Prozess
nicht möglich gewesen. Weil einfach ohne Düngemittel man nicht so viele
Nahrungsmittel herstellen kann. Also ist sozusagen für unser Leben eine enorm
wichtige Reaktion. Aber sie kostet uns auch enorm viel Energie durchzuführen.
Jetzt ist diese Art von Stückstoffbindung nicht die einzige, die auf der Welt
vorkommt. Die kommt auch in der Natur vor. Und da läuft es natürlich bei
atmosphärischem Druck, also nur ein bar ab. Und ich glaube 20 Grad Celsius ist eh
noch ein bisschen hoch eingeschätzt. Das läuft auch bei tieferen Temperaturen
ab. Aber wir sind trotzdem nicht in der Lage, diese energieeffizientere Version
industriell umzusetzen. Weil wir nicht ausreichend detailliertes
Verständnis davon haben, wie die funktioniert.
So, jetzt ist natürlich eine Hoffnung, wenn wir beliebige Molekülbildungsprozesse
simulieren können, dass wir damit ein besseres Verständnis kriegen, wie wir
zum Beispiel diesen Haber-Bosch-Prozess ersetzen könnten durch irgendwas, was uns
nicht zwei Prozent der globalen Energie, nicht zwei Prozent vom globalen
Energieverbrauch ausmacht.
Genau. Wann solche Untersuchungen mit quanten-
mich-computern möglich sein werden und ob sie das gewünschte Ergebnis bringen,
sind quasi offene Fragen. Deswegen habe ich auf meiner Eingangsfolie
gesagt, vielleicht helfen uns die quantencomputer, solche Probleme zu lösen,
aber vielleicht auch erst zu spät.
Und zweiten Bereich, auf den ich noch eingehen möchte, zunächst mal zu dem,
damit sie ein Gefühl kriegen, wo ist denn die Entwicklung gerade bei so
Molekülbildungs-Simulationen. Hier ist eine Simulation von
Konfigurationen von Zyklobutänen. Das ist quasi eine Publikation, die kam jetzt
vor ein paar Wochen erst raus. Das sind Rechnungen, die mit bis zu 20
Qubits arbeiten. Wirklich rechnen tut es eigentlich nur auf sechs oder zehn
Qubits, die anderen zehn braucht man, um gewisse Redundanzen zu erzeugen, die einem
erlauben, den Einfluss von Fehlern zu erkennen und sozusagen die Ergebnisse
nachzubearbeiten. Also der englische Ausdruck ist Error Mitigation.
Mir fällt gerade kein guter Deutscher ein. Und vielleicht, dass Sie auch noch so ein
bisschen Gefühl kriegen, was machen wir hier an der FAU, um Forschung in
die Richtung voranzutreiben. Also ein Projekt, das zum Beispiel in meiner Gruppe
gerade läuft, ist, dass wir eine sogenannte dynamische Molekularfeldtheorie,
das ist ein Verfahren, wie man Festkörpersysteme auf sogenannte Störstellenprobleme
abbildet, die leichter zu lösen sind. Und wir überlegen uns, können wir einen
Quantenalgorithmus, so einen variationellen bauen, der dieses
Störstellenproblem dann behebt. Und wenn die Leistungsfähigkeit von
Quantencomputern besser wird, könnte das eventuell mal konkurrenzfähig werden zu
den klassischen Verfahren, die man da hat. Und wenn einem das dann erlaubt, noch
tieferes Verständnis für materialwissenschaftliche Probleme zu
bekommen, erlaubt es einem vielleicht dann, bessere Batterien zu bauen.
Da müssen viele Sachen klappen, dass wir dahin kommen.
Eine andere Klasse von Problemen, wo man sich von Quantencomputern Vorteile
erhofft, sind Optimierungen. Und die sind natürlich für
Nachhaltigkeitsfragen in vieler Hinsicht wichtig.
Ein Bereich sind zum Beispiel in der Energieversorgung, das, was man jetzt
Smart Grid nennt. Bei erneuerbaren Energien ist es oft nicht so, dass der
Strom dann erzeugt wird, wenn ich ihn brauche, sondern das fluktiert relativ
nach Quelle. Und es ist dann eine sehr komplexe Aufgabe, quasi dieses ganze
Zusammenspiel von verschiedenen erzeugenden Komponenten und verschiedenen
Verbraucherkomponenten so zu optimieren, dass das stabil läuft.
Und natürlich auch zum Beispiel die Optimierung von Verkehrsflüssen.
Oder für einen Lieferdienst jetzt, der muss verschiedene Stellen anfahren,
was ist denn die beste Route, die er wählt, so dass insgesamt die kleinste
Strecke zurückgelegt werden muss. Und diese ganzen Typen von Problemen,
das sind sogenannte kombinatorische Optimierungsprobleme.
Das heißt, da gibt es einen Satz von Bedingungen, die erfüllt werden müssen,
damit was klappt. Und jede Eigenschaft von einem Lösungskandidaten, die habe ich
jetzt hier mit so einem Parameter z benannt. Und dann ist das so eine
mathematische Sprache. Das heißt, entweder z 0 muss eintreten oder z 1 muss
eintreten und dann muss z 1 eintreten oder das Gegenteil von z 2 usw.
So kann man das in der mathematischen Sprache formulieren und dann setzt man
das in ein so genanntes Max Satz Problem um. Das heißt, da gibt es mehrere
solche Bedingungen und man sucht eine Konfiguration, für die so viele
Bedingungen wie möglich erfüllt sind. Und diese ist dann so eine Lösung von
unserem Optimierungsproblem. Wie macht man das?
Naja, also man übersetzt quasi diese Bedingungen. So hier entweder z 1 muss
richtig sein oder z 2 muss richtig sein. Das übersetzt man in Zahlen und kann
dann so eine Funktion bilden, die ist quasi erfüllt. Und erfüllt belegt
man mit mehr 1 nur, wenn diese beiden erfüllt sind. Und wenn man einfach das
Produkt bildet, dann ist das Produkt natürlich nur dann 1, wenn beide
gleichzeitig 1 sind. Wenn eine von den 0 ist, ist das Produkt nicht mehr 1.
Und dann kann man halt quasi, dass das möglichst viele Bedingungen, also jede
Bedingung wird dann durch so eine Funktion dargestellt. Und wenn man will,
dass möglichst viele gleichzeitig erfüllt sind, dann kann man diese alle
aufsummieren, weil sie dann Zahlenwerte bekommen und kriegt quasi so eine
gesamte Kostenfunktion. Und man sucht quasi ein Minimum von dieser
Kostenfunktion, das ist dann die optimale Konfiguration. Würde zum Beispiel
für diesen Lieferdienst die optimale Sequenz, wie er seine Ablieferstellen
anfährt, dann anzeigen. Genau und das kann man auch quasi in ein
quantenmechanisches Optimierungsproblem übersetzen, indem man dieses klassische
Bit, das z, was eine 0 oder eine 1 sein kann, in ein quantenmechanisches Bit.
Das kann quasi entweder so eine stehende Welle von der 0 oder eine
stehende Welle von der 1 annehmen. Und dann ist quasi der quantenmechanische
Grundzustand von diesem Hamilton-Operator, so die energetisch niedrigste
Konfiguration von stehenden Wellen, ist dann die Lösung des Problems.
Okay und warum ist ein Quantencomputer gut geeignet dafür, so was zu rechnen?
Die Intuition ist, okay der Quantencomputer kann Überlagerungen von
Konfigurationen anschauen und somit viele Konfigurationen parallel
anschauen. Also man kann so drüber denken, okay wenn ich jetzt diesen
optimalen Weg von dem Lieferdienst ausrechnen will, der Quantencomputer kann
sich sehr sehr viele mögliche Wege gleichzeitig anschauen und dann eben
rausfinden, okay welches ist der beste. Genau und das macht der auch mit so einem
parametrisierten Gata-Sequenz, wo man am Schluss dann diese Bit-Strings misst.
Aus diesem baut man diese Kostenfunktionen und kann diese
parametrisierte Gata, kann die Gata-Sequenz immer wieder so anpassen,
dass ich quasi bessere Lösungen bekomme. Und so der State of the Art in
dieser Richtung ist, ich habe jetzt hier ein Ergebnis rausgesucht, das ist auf fast
300 Qubits gelaufen, wobei man da auch wieder sagen muss,
das Problem, das da angeschaut worden ist, ist eins, das quasi in diesem
physikalischen System, in dem diese Qubits realisiert sind, mehr oder weniger
natürlich auftritt. Also man hat sich ein sehr gut für dieses System geeignetes
Problem rausgesucht. Und ich möchte auch noch anfügen, also wir arbeiten auch an
Strategien für solche Probleme und ein Ansatz, den wir zum Beispiel verfolgen,
ist, dass wir dieses Optimierungsproblem in Teilprobleme zerlegen, sodass man
eins, das eigentlich zu groß ist für die jetzt existierenden Quantencomputern,
Computer erst mal Teilprobleme auf dem Quantencomputer eins nach dem anderen
löst und dann sozusagen für einen Teil der Strecke, die der Lieferdienst
abfahren muss, gute Konfigurationen sucht und dann den Quantencomputer noch mal auf
diese Lösungen von den Teilproblemen losschickt, sodass er die beste
Gesamtlösung aussucht. Gut und damit bin ich eigentlich beim Ende von den
Dingen, die ich erzählen wollte. Also zusammenfassend würde ich jetzt, Stand jetzt, folgendes dazu sagen,
also ich habe die Frage adressiert, ob Quantencomputer bestimmte
Probleme energieeffizienter rechnen können.
Da ist, ob das jetzt schon geschehen ist oder nicht, ist vielleicht eine teilweise
offene Debatte, aber ich denke, es ist klar, dass das möglich ist. Bisher sind
definitiv noch keine Rechnungen dieser Art gemacht worden, die eine Anwendung
hätten, also es hat noch keinen praktischen Nutzen. Und natürlich ist, wie
mit allem, aller Entwicklungen von Computingtechnologie für Nachhaltigkeit
hier eher die Frage, ob wir dieses, wir bekommen mehr Rechnung für weniger
Energieeinsatz, ob wir das dafür nutzen, ungefähr dieselbe Menge zu rechnen und
weniger Energie zu verbrauchen oder ob wir einfach sagen, ja cool, wir haben so
und so viel Energie, dann lass uns einfach viel mehr rechnen.
Ja und das stoppt den Klimawandel natürlich auch nicht, zumindest wenn
die Energie nicht anders produziert wird, als das derzeit der Fall ist. Und zu
der Frage, ob Quantencomputer Lösungen finden können, zum Beispiel für so
Optimierungsprobleme oder Materialwissenschaft oder Quanten-Kimi-Probleme,
die unser Leben nachhaltiger machen können, muss man Stand jetzt sagen, wir
sind da, also das kann möglich sein, wir sind aber noch weit davon entfernt. Ja
und es ist nicht abschätzbar oder zumindest sehr schwierig abschätzbar,
wann solche Vorteile verfügbar sein können oder erreichbar sein können.
Genau, also damit möchte ich Ihnen fürs Zuhören danken und möchte so als
Abschluss mitgeben, okay, also Quantencomputer bieten natürlich
enorme Chancen. Wie bei jeder neuen Technologie hängt es, ob uns das was
bringt, nachhaltiger zu leben, hängt letzten Endes davon ab, wie wir die
Chancen einsetzen. Und ich würde davor warnen zu sagen,
okay Quantencomputer werden uns helfen, den Klimawandel abzuwenden.
Das ist einfach zu unsicher, zu welchem Zeitpunkt die Vorteile bieten können.
Ja und damit möchte ich schließen. Danke.