Quantencomputer übernehmen nicht die Weltherrschaft, helfen uns aber schon heute

Obwohl Google schon von der „Quantenüberlegenheit“ spricht, sind Quantencomputer längst nicht alltagstauglich. Erleben wir also nur den nächsten Hype? Eher nicht. Wir ordnen ein, was der Google-Durchbruch bedeutet – und was nicht. Wir erklären, an welcher Software für Quantencomputer schon heute gearbeitet wird. Und warum Quantencomputer dazu führen, dass wir aus klassischen Rechnern mehr herausholen werden.

Von Wolfgang Kerler

Durchgesickert war die Nachricht schon Wochen vorher. Am 23. Oktober verkündete Google seinen Durchbruch dann ganz offiziell in einem Blogbeitrag und in der Fachzeitschrift Nature: die Quantenüberlegenheit, die Quantum Supremacy, sei erreicht. Erstmalig soll es einem Quantencomputer gelungen sein, ein Problem viel schneller zu lösen, als es ein klassischer Computer jemals könnte.

Ganz konkret schaffte es Googles Quantenprozessor Sycamore mit seinen 53 funktionsfähigen Qubits in 200 Sekunden eine Berechnung durchzuführen, für die ein heutiger Supercomputer 10.000 Jahre brauchen würde. Zumindest laut Aussage von Google. Das sorgte in Teilen der Fachwelt für Bewunderung. Der Quantencomputer-Rivale IBM dagegen meldete Zweifel an. Warum, das klären wir noch. Zunächst beantworten wir die grundsätzlichste Frage:

Werden klassische Computer jetzt überflüssig?

Nein, das behauptet auch Google nicht. Und auch Markus Braun, der Gründer des Frankfurter Quantensoftware-Start-ups JoS Quantum, dessen Arbeit weiter unten noch eine Rolle spielen wird, sagt zu 1E9: „Wir werden immer klassische Computer brauchen.“

Denn Google hat mit seinem Experiment lediglich nachgewiesen, dass es tatsächlich Probleme gibt, die sich nur mit einem Quantencomputer lösen lassen, wenn man nicht ewig warten will. Es geht also nicht um eine generelle Überlegenheit von Quantencomputern, sondern um eine Überlegenheit in bestimmten Fällen.

Theoretisch ging man zwar längst davon aus, dass es diese Fälle gibt. So hatte der US-Nobelpreisträger Richard Feynman schon 1981 geschrieben, dass klassische Rechner an der Simulation von Quantensystemen in der Physik scheitern würden, nicht jedoch Quantencomputer. Den praktischen Nachweis einer Quantenüberlegenheit lieferte aber bisher niemand. Das lag auch daran, dass heutige Quantenprozessor viele Fehler machen und nur für Mikrosekunden korrekt arbeiten. In einem früheren Artikel haben wir das bereits erklärt. Nun ist es Google trotzdem gelungen, das erste praktisches Beispiel für die Überlegenheit von Quantenrechnern zu liefern.


In diesem Video erklärt Google, wie das eigene Team in Santa Barbara, Kalifornien, die Quantenüberlegenheit erreicht haben will. Einigen wird sicher gleich auffallen, dass einer der wichtigsten Experten des Tech-Konzerns aus Deutschland stammt: Hartmut Neven, Engineering Director und Lead Google AI Quantum.

Was genau hat Sycamore berechnet?

Es ist, zugegeben, ein recht spezieller Anwendungsfall. Der Sycamore-Chip sollte bestimmen, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Zufallszahlengenerator, für den Quantenschaltungen mit 53 Qubits zum Einsatz kamen, bestimmte Kombinationen von Nullen und Einsen liefert.

Das ist deshalb so schwierig, weil jede der Zufallszahlen eine 53-stellige Zeichenkette darstellt und es davon 2 hoch 53 mögliche Versionen gibt. Diese Möglichkeiten sind außerdem nicht gleich wahrscheinlich. Wegen Interferenzen zwischen den Qubits kommen manche Zufallszahlen häufiger vor als andere. Es ist ein bisschen so, als würde man einen Würfel verwenden, dessen Schwerpunkt etwas verlagert ist – danke an die Kollegen von Nature für diesen anschaulichen Vergleich.

Die Zahlen, die der manipulierte Würfel liefert, wären zwar immer noch zufällig – aber nicht mehr gleichverteilt. Nur wie würde man herausfinden, welche Zahlen am wahrscheinlichsten sind? Man würde einfach oft würfeln. Sehr oft. Und das ist im Grunde auch, was Sycamore mit dem Quantenzufallsgenerator gemacht hat. Er ließ die Quantenschaltung eine Million Mal laufen, las die Ergebnisse aus – und berechnete auf dieser Basis die Wahrscheinlichkeit, mit der einzelne Zufallszahlen herauskommen.

Zu kontrollieren, ob Sycamores Berechnungen überhaupt korrekt waren, stellte eine weitere Herausforderung dar. Welcher Rechner soll einen überlegenen Quantencomputer überprüfen? Das Google-Team behalf sich, indem es vereinfachte Versionen der Schaltungen auf klassischen Supercomputern simulierte. Die Schätzung, dass selbst die stärksten normalen Rechner 10.000 Jahre brauchen würden, kam dabei ebenfalls heraus. Zu den Partnern, die das ermöglichten, gehörte übrigens auch das Forschungszentrum Jülich mit seinem Supercomputer JUWELS.

Warum gibt es Zweifel daran, dass Google wirklich die Quantenüberlegenheit erreicht hat?

Der Google-Konkurrent IBM, der ebenfalls einen Quantencomputer mit 53 Qubits konstruiert hat, postete seinen kritischen Blogpost sicherheitshalber schon kurz vor der offiziellen Veröffentlichung der Ergebnisse in Nature. Darin ließ IBM wissen, dass man die 10.000 Jahre, die ein Supercomputer für die Berechnung brauchen soll, mehr als bezweifelt.

„Wir argumentieren, dass eine ideale Simulation der gleichen Aufgabe auf einem klassischen System in 2,5 Tagen und mit weitaus größerer Genauigkeit durchgeführt werden kann“, schreiben die IBM-Experten. Und fügen hinzu, dass selbst das eine konservative Worst-Case-Schätzung sei. Von Quantenüberlegenheit könne also keine Rede sein.

Aus IBMs Sicht würde unter anderem eine Optimierung der Speichernutzung die Zeit, die ein klassischer Computer braucht, auf dieses überschaubare Maß bringen. Noch bleibt IBM aber den praktischen Beweis schuldig, dass der firmeneigene Supercomputer Summit – der stärkste Rechner der Welt – tatsächlich so schnell wäre, wie theoretisch vorhergesagt.

Wer hat also Recht?

Irgendwie beide. Die Zusammenfassung von Tiernan Ray bei ZDNet bringt es ganz charmant auf den Punkt. Er schreibt, dass beide Tech-Konzerne einen wertvollen Forschungsbeitrag geleistet haben: „Im Fall von Google geht es um die Physik der Herstellung eines überlegenen Geräts. Im Falle von IBM zeigt das Unternehmen, dass Architektur, also das Design eines traditionellen Computersystems, noch immer ein erstaunliches Potenzial hat, das Computing voranzutreiben.“

Auch der Quantenexperte Scott Aaronson, ein Computerwissenschaftler an der Universität von Texas, würdigt in einem Blogpost beide Firmen. IBM lobt er dafür, dass der Konzern genau richtig auf Googles Fortschritte reagiert hat: nämlich mit besseren klassischen Simulationen. Er zweifelt auch nicht daran, dass IBM mit seinen theoretischen Überlegungen richtig liegt. Trotzdem merkt er an, dass Google die Überlegenheit des Quantencomputers belegt hat. Schließlich seien 200 Sekunden immer noch 1200-mal schneller als zweieinhalb Tage – und das obwohl Googles Computer im Vergleich zu IBMs Summit, der die Fläche von zwei Basketballfeldern belegt, winzig ist.

Und wenn wir schon bei Scott Aaronson sind: Eine seiner Studentinnen bewies im vergangenen Jahr ziemlich eindrucksvoll, dass traditionelle Computer noch lange nicht ausgereizt sind.

Die 18-jährige Ewin Tang, die schon an der High School mehrere Klassen überspringen konnte, sollte eigentlich den Nachweis erbringen, dass es keinen klassischen Algorithmus gibt, der das Recommendation Problem schneller lösen kann als ein Quantenalgorithmus, den die Computerwissenschaftler Iordanis Kerenidis und Anupam Prakash 2016 veröffentlicht hatten. Doch das gelang Ewin Tang nicht. Denn sie fand einen quanten-inspirierten Algorithmus für klassische Computer, der vergleichbar leistungsstark ist.

Wenn wir in Zukunft bei Netflix, Spotify & Co. Empfehlungen bekommen, die noch besser auf unseren Geschmack zugeschnitten sind, dürfen wir uns dafür also auch bei Ewin Tang bedanken. Denn genau um diese Empfehlungen, also: Recommendations, ging es bei dem Problem, für das sie eine klassische Lösung entdeckt hat.

Was bringen uns Quantencomputer bisher überhaupt?

Zugegeben: Mit der ersten Berechnung, die ein Quantencomputer tatsächlich schneller durchführen kann als ein klassischer Rechner – nämlich mit der von Google – kann man nicht schrecklich viel anfangen. Sie ist lediglich ein Vorgeschmack auf das, was kommen könnte. Deswegen haben einige, darunter auch Google-Chef Sundar Pichai, das geglückte Experiment mit dem ersten Flug der Gebrüder Wright am 17. Dezember 1903 verglichen. Der dauerte nur 12 Sekunden, bewies aber, dass Motorflugzeuge wirklich fliegen können. Im Februar 1919 fand dann der erste Linienflug der Welt statt. Ähnlich könnte es, zeitlich gesehen, auch mit der Entwicklung der Quantencomputer weitergehen.

„Die Hardware hinkt leider noch etwas hinterher“, sagt Markus Braun vom Software-Start-up JoS Quantum. „Wir Theoretiker und Softwareschreiber haben aber schon sehr große Visionen, was wir alles mit Quantencomputern machen könnten.“ Denn in der Theorie existieren bereits einige spannende Quantenalgorithmen – allen voran der Shor-Algorithmus, mit dem sich einige der heute verwendeten kryptografischen Verschlüsselungen knacken ließen.

Dass noch kein wirklich zuverlässiger – und erschwinglicher – Quantencomputer auf dem Markt ist, heißt aber nicht, dass man mit der Hardware, die da ist, gar nichts anstellen könnte. Oder dass die theoretischen Überlegungen über Quantensoftware nichts bringen würden. Das beweist auch die Firma von @Markus_Braun.

Jos Quantum arbeitet unter anderem für die Finanz- und Versicherungsbranche und konzentriert sich dabei auf Optimierungsprobleme. Es geht, zum Beispiel, darum, die Portfolios von Anlegern zu optimieren und dabei möglichst viele Einflussfaktoren auf die Finanzmärkte zu berücksichtigen – und davon gibt es nahezu unendlich viele. Auch die Analyse von Risiken, die für Versicherungen entscheidend ist, wird umso besser, je mehr Variablen in die Simulationen einfließen. Viele gehen davon aus, dass Quantencomputer bei solchen Problemen klar überlegen sein werden.

„Die bisherigen Modelle wurden immer mit dem Wissen entwickelt, dass die Computerressourcen, die man hat, eigentlich nicht ausreichen“, sagt Markus Braun. Daran hat sich zwar noch nichts Grundlegendes geändert. Doch allein die Forschung, die Jos Quantum für seine Partner auf heute verfügbaren Quantencomputern macht, führte zu besseren Algorithmen, die schon heute auf klassischen Rechnern laufen können – genau wie bei Ewin Tang. „Es sind neue, quanten-inspirierte Algorithmen entstanden, weil wir angefangen haben, so zu denken, wie man Quantencomputer programmiert.“

Außerdem ist Markus Braun davon überzeugt, dass es sich für Firmen – nicht nur aus der Finanzindustrie, sondern insbesondere auch aus der Pharma- und Chemiebranche – lohnen wird, bereits jetzt in die Entwicklung von Quantensoftware zu investieren. „Denn wenn der Quantencomputer wirklich da ist, wird sich ganz viel ändern.“

Ach ja, noch eine Zusatzinfo zum Schluss: Eigentlich hat der Sycamore-Chip 54 Qubits. Aber ein Qubit war kaputt.

Titelbild: Erik Lucero / Google

Achtung: 1E9 soll die neue Community für Zukunftsoptimisten werden. Wir sind derzeit noch in der Closed Beta, aber du kannst dich hier auf die Warteliste setzen lassen. Dann melden wir uns schon bald!

5 Like

Jetzt würde ich gerne noch von unseren Quantencomputer-Experten aus der 1E9-Community wissen, wie sie die jüngsten Fortschritte von Google (und von IBM) bewerten? Und wie’s in den nächsten Jahren weitergeht? @Markus_Braun @jannemann @piSalzburg – wäre spannend, was ihr sagt. Sollte ich irgendwas falsch dargestellt haben, dürft ihr mich außerdem gerne korrigieren.

Alle Nicht-Quantenexperten: @Markus_Braun steht für Nachfragen zum spannenden Thema für euch alle bereit :blush:

2 Like

Endlich hat mir jemand einfach erklärt, worum es in Google’s Quantum Supremacy Experiment ging. Danke dafür!

Warum kann IBM dieses Experiment nicht einfach auf ihrem Rechner wiederholen? Haben diese beiden Quantenrechner selbe physikalische Funktionsprinzipien?

Bin etwas überrascht, dass man IBM Quantum Computer gefühlt überall „findet“, bzw von ihnen hört, zB im Kontext Fraunhofer, oder CERN, jedoch Google diese Art Überlegenheit experimentell beweist.

Google hingegen kommerzialisiert doch gerade seinen D-Wave Rechner. Volkswagen glaube ich war einer, oder sogar der ersten nicht-militärische Abnehmer. Ist das wieder was anderes?

4 Like

Kann man einfach erklären was an Quanten-basierten oder -inspirierten Algorithmen anders ist, als bei Algorithmen, die für klassische Digitalcomputer geschrieben werden?

Wie tief im Abstraktionslevel der Computertechnik muss man da gehen, um die Unterscheidung zu verstehen.

In den üblichen Diskussionen rund um Quantencomputer reden wir nämlich meistens so, als wären Quantenrechner einfach sehr viel schnellere Computer. Dem ist natürlich nicht so - die Dinger „rechnen“ ja irgendwie anders…

3 Like

Hallo @0x78,

Ich arbeite nicht bei IBM, aber ich vermute mal, dass der Oak Ridge Rechner (Summit; https://www.olcf.ornl.gov/summit/), da er in einem öffentlichen Forschungsinstitut steht und von sehr vielen Parteien verwendet wird, eine hohe Auslastung hat. Daher glaube ich, das gesamte Cluster nur um einen Marketing-Krieg mit Google zu kämpfen zu verwenden, wäre selbst Intern für IBM zu teuer, ist meine Vermutung - villt sieht das ja ein IBM Mitarbeiter und kann dazu Stellung nehmen. Ich leite die Antwort mal an meine Kontakte weiter und Frage was Sie davon halten.

IBM ist momentan sehr stark am Werbung machen für Ihre IBMQ Community, sie setzen sehr stark auf Ihre Open Source Software Qiskit (https://qiskit.org/). Google hat sowas eher verschlossen (Framework von Google Cirq existiert, https://github.com/quantumlib/Cirq). Beide Frameworks sind in den QC kreisen durchaus gleich bekannt. Wie @Wolfgang richtig gesagt hat, die Errungenschaften von Google sind Wissenschaftlich sehr wertvoll, aber für Endnutzer leider nicht zu verwenden, dadurch würde ich die Medienpräsenz des Artikels eher unter den Punkt: Hype ablegen. Versteht mich nicht falsch, für uns ist das nur gut, aber Quantencomputer haben noch sehr viele Hürden zu überwinden.

Google und DWave sind zwei verschiedene Unternehmen. DWave ist ein Startup aus Kanada und existiert seit dem ersten Quantum Hype (https://en.wikipedia.org/wiki/D-Wave_Systems), der nach dem Shor Algorithmus entstanden ist. Wichtig ist hier, DWave ist kein universeller Quantenrechner, sondern ein sogenannter Quantum Annealer. QA sind spezielle Quantensimulatoren. Diese können nur Optimierungsprobleme einer bestimmten Art lösen. Also DWave und Google bauen zwei von Grund auf verschiedene Computer. Ich würde DWave eher special puporse Chip nennen und nicht in die Kategorie Quantencomputer stecken, hier ein schöner Artikel von Scott Aaronson: https://www.scottaaronson.com/blog/?p=1400

Wichtig ist, es muss noch sehr viel passieren bevor universelle Quantencomputer auf den Markt kommen. Bis dahin ist es wichtig Hype von Realität zu unterscheiden, der Artikel zeigt schön, dass hier für Produktion und Industrie sich nicht viel verändert hat, sondern eher zeigt das universelle Quantencomputer noch ein bisschen hin sind, aber durchaus möglich sind (gezeigt das es überhaupt möglich so große Quantensysteme der Art zu entwickeln und kontrollieren). Tipp von mir, wenn man first-mover sein möchte, sollte man sich Zeitig eine Strategie und Möglichkeiten zum integrieren von Quantentechnologien gut überlegen. Das dauert bei manchen sehr lange! Siehe nächste Antwort, warum das auch bei der klassischen Algorithmen entwicklung helfen kann.

Schreibe das auf dem Smartphone Rechtschreibfehler bitte ignorieren.

3 Like

Danke, wirklich hilfreich deine Antwort. Und wenn du

schreibst, meinst du dann die Art Quantenrechner, die man nach der NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) Ära erwartet, oder schon die NISQ Chips, die ja quasi an der Tür klopfen?

Wäre ja wirklich cool, wenn ein IBM Mitarbeiter sich dazu aufgerufen fühlt und ein Statement abgeben würde :slight_smile:

3 Like

Hi @justherb,

Quanten-inspirierte Algorithmen und Quantenalgorithmen haben erstmal gar nichts gemeinsam. Algorithmen in qubit-Formulierung und Algorithmen für klassische Bits sind zwei komplett verschiedene Formulierungen für zwei von der elementarsten Einheit unterschiedliche Computer-Architekturen. Hier ist der wichtige Punkt, quanten-inspiriert ist rein klassisch und hat genau genommen nichts mit Quantum zu tun. Die Algorithmen laufen auf klassischen Computern und haben nutzen nur Denkweisen, wie z.B. bei dem Tang Fall, schlaues Sampling und weglassen vieler Informationen, die man im weiten Sinne als inspiriert von der Quantenphysik betrachten kann. Um es wirklich Quantum zu nennen müssen Quanteneffekt effektiv kontrolliert werden (zumindest in der zweiten Quantenrevolution), siehe hier zu die Stellung der Bundesregierung: https://www.bmbf.de/de/quantentechnologien-7012.html . Dennoch, hilft alleine die Existenz der Forschung an Quantencomputer auch auf der Entwicklung von klassischen Algorithmen, was doch auch sehr kuhl ist.
Also in kurz: Unterschied ist quanten-inspiriert hat erstmal garnichts mit Quantum zu tun, sondern ist nur ein fancy Begriff für klassische Algorithmen. Gleiches gilt für Hardware.
Richtiger Punkt ist Quantenrechner sind nicht in allem schneller und besser, das ist definitiv nicht der Fall. Quantencomputer sind auch universell und können daher erstmal alles was klassische Computer können, aber das sagt noch nichts über die Skalierung der Algorithmen aus: https://de.wikipedia.org/wiki/BQP . Außerdem sind die ganzen physischen Probleme, kann ich Operationen auch physisch so schnell wie klassische Computer auswerten - ein wichtiger Punkt ist die Messung des Quantensystems, die dauert nämlich recht lange in vielen momentanen Architekturen für Quantencomputer.

Schreibe das auf dem Smartphone Rechtschreibfehler bitte ignorieren.

3 Like

Moin @0x78,

bei universellen Quantencomputer, meine ich in erster Linie gate-basierte Quantencomputer ( für alle Quantum-Nerds, ich weiß das gibts noch mehr, aber um es einfacher zu halten). Das sind Computer, die wie klassische Computer erstmal universell jedes Problem beschreiben können und laufen lassen können, aber ob das dann trillionen Jahre braucht zum rechnen ist eine andere Baustelle. Dadurch können wir jedes Problem in eine Form bringen, dass der Quantencomputer das versteht. Als nicht universell ist zum Beispiel der DWave chip zu verstehen, der versteht nämlich nur eine bestimmte Art von Optimierungsproblem und sonst kann der nichts, also einfaches Plus-Rechnen wird schwer.

NISQ devices sind solche universellen Quantencomputer die nicht vollständig fehler-korrigiert sind. Fehlerkorrektur ist bei Quantencomputer ein vielfaches schwerer als bei klassischen Computern. Deswegen sind solche Errungenschaften, wie Google sie gezeigt hat auch sehr wichtig, weil die zeigen, das wir immer besser werden die Quantensysteme zu kontrollieren und zu nutzen. Um eine grobe Vorstellung zu geben, um Shor’s Algorithmus vernünftig laufen zu lassen, braucht man mindestens (das ist die untere Abschätzung) 4000 vollständig fehler-korrigierte Qubits, die nennen wir logische Qubits. Um 4000 logische Qubits zu bauen, brauchen wir bestimmt >1.000.000 physische Qubits, die auf dem Chip physisch vorhanden sind. Und das ist eine super wage Mindestgrenze. Als Information, wir sind gerade bei 53 physischen Qubits, da ist noch sehr viel Luft nach oben.
Unabhängig davon wollen wir aber gerne schon Quantencomputer nutzen, die nicht fehler-korrigiert sind, da kommt die NISQ Ära ins Spiel. Es gibt erste Ansätze von Algorithmen, die nicht vollständige Fehlerkorrektur brauchen und das sind die Algorithmen die wir als “near-term” bezeichnen würden, wohl dieses “near-term” anders ist als normales “near-term”. Diese Algorithmen sind aber wieder nur für ganz spezielle Probleme geeignet und werden grad heftigst in Quantum Chemistry und Optimierung untersucht, das machen wir (JoS QUANTUM) zum Beispiel im Fall Optimierung für Finance, Insurance und Energy.

Schreibe das auf dem Smartphone Rechtschreibfehler bitte ignorieren.

4 Like

Das Grundlegende Funktionsprinzip ist das gleiche, allerdings ist die Hardware Architektur eine andere. Google verwendet wie hier beschrieben ein diagonales quadratisches 2D Gitter als Prozessorarchitektur:

Our Sycamore quantum processor is configured as a
diagonal array of qubits as seen in the schematic of Fig. 1
in the main text. The processor contains 142 transmon
qubits, of which 54 qubits have individual microwave and
frequency controls and are individually read out (referred
to as qubits). The remaining 88 transmons are operated
as adjustable couplers remaining in their ground state
during the algorithms (referred to as couplers).

IBM verwendet in ihrem zuletzt vorgestellten 53 qubit chipset eine Architektur aus mehreren qubit Ringen wie man hier sehen kann. Deshalb sind die Prozessoren nicht direkt miteinander vergleichbar. Des Weiteren ist es nicht trivial einen 53 qubit Prozessor ans Laufen zu kriegen. Das Google Experiment ist keines was man mal eben nachmachen kann. Da IBM die Inbetriebnahme ihres 53 qubit chips erst vor kurzem angekündigt hat, warten wir noch auf erste veröffentlichte Ergebnisse.

4 Like