In einem Örtchen bei Stuttgart thront Europas erster kommerziell nutzbarer Quantencomputer. Alle jubeln erstmal – doch was sollen deutsche Großkonzerne und Mittelständler jetzt eigentlich damit machen? Quantencomputer konkret, no Bullshit – ein Überblick.
Die deutsche Industrie war in den letzten Jahrzehnten überaus erfolgreich darin, sich die Butter vom Brot nehmen zu lassen (Solar, MP3) oder Züge zu verpassen (Künstliche Intelligenz, E-Mobilität). Mit dem Zukunftsthema Quantencomputing will man es jetzt besser machen.
Dr. Christian Tutschku vom Stuttgarter Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO leitet sowohl das Team Quantencomputing als auch das Schulungsprogramm für Quantenalgorithmen, in das die Unternehmen ihre Programmierer schicken.
Er betont, es sei ein entscheidender Vorteil, dass dieses Wunderding auf deutschem Boden steht. So sei gewährleistet, dass die Unternehmen ihn gemäß der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) nutzen. Oder anders gesagt: IBM hat nicht den blassesten Schimmer, was auf dem Rechner passiert und kann nicht mal eine Benutzungsstatistik erstellen. Sämtliche Daten verwaltet Fraunhofer in Zusammenarbeit mit den Unternehmen.
Gefördert wird dieser Schritt Richtung Zukunft von der Bundesregierung und dem Land Baden-Württemberg. Die deutsche Industrie will beim Quantencomputing noch einmal ihre traditionellen Stärken in die Waagschale werfen: Innovation anhand sehr konkreter, realer Anwendungsfälle – ohne Science-Fiction-Szenarien aus Tech-Blogs.
Video: Ist die deutsche Industrie gut aufgestellt fürs Quantencomputing? Welche Stärken kann sie hier ausspielen?
Natürlich geht es beim Rennen um die Quanten um die üblichen wirtschaftlichen Triebfedern: Standortvorteil, Technologiehoheit, Geschäftsmodelle, Profite. Aber beim Quantencomputer kommt noch hinzu, dass der Mensch sich hier den Fundamenten der Wirklichkeit nähert, wie sonst kaum irgendwo. Das findet zumindest Dr. Birgit Schwarz, die den Bereich Quantencomputing bei IBM Deutschland verantwortet. Wenn sie auf die kleinsten Teilchen blickt, lebt sie – wie alle – mit dem ständigen Widerspruch, dass sie die Vorgänge berechnen und manipulieren, aber nur schwer begreifen kann.
Video: Was ist das eigentlich für ein Gefühl, mit einem Quantencomputer zu arbeiten?
Doch egal, ob Sie sich dem Quantencomputer mit Ehrfurcht vor den Naturgesetzen nähern oder einfach nur wissen wollen, was man verdammt noch mal damit eigentlich machen kann: In den folgenden drei Abschnitten finden Sie Antworten.
Klicken oder tippen Sie auf das, was Sie am meisten interessiert.
Was kann ein Quantencomputer eigentlich (besser)?
Der Quantencomputer ist inselbegabt – vieles kann er so lala, doch manches dafür millionenfach besser als alle bisherigen Rechner.
Um die Bedeutung des Quantenrechnens für die Industrie zu begreifen, ist es nötig, dieses System ein bisschen besser einschätzen zu können. Denn er basiert auf völlig anderen Prinzipien als herkömmliche Rechner. Hier können Sie kurz die wichtigsten Begriffe und Konzepte nachlesen, um zu verstehen, wie ein Quantencomputer funktioniert.
Die quantenmechanischen Prinzipien verfügen bei einigen Rechenoperationen über gewaltige Macht, haben in der Nutzung aber auch einen Preis: Sogenannte supraleitende Quantenchips, wie sie IBM in Ehningen aufgebaut hat, funktionieren nur, wenn sie stark gekühlt werden. Das heißt in diesem Fall tatsächlich runter auf 15 Millikelvin – also nur knapp über dem absoluten Nullpunkt, der tiefsten, physikalisch möglichen Temperatur von minus 273,15 Grad Celsius. Ein irrer technischer Aufwand, der sich nur für ganz herausragende Leistungen lohnt.
Der Quantenrechner hat im Team mit klassischen Großrechnern oft nur die Rolle eines Akzelerators: Das heißt, er beschleunigt genau die Rechenoperationen, in denen er gut ist und überlässt den Rest den konventionellen Geräten. Und worin ist er denn jetzt gut? Wissenschaftler*innen machen sich schon seit Jahrzehnten darüber Gedanken – lange bevor es überhaupt einen Quantenrechner gab, der eins uns eins zusammenzählen konnte. Drei Felder haben sie identifiziert. Eines davon – die chemisch-physikalische Simulation – ist ein völlig neues. Zwei andere – maschinelles Lernen und Optimierungsprobleme – sind Durchbrüche bei Verfahren, bei denen klassisches Computing an seine Grenzen kommt.
Chemisch-physikalische Simulationen
Wie verhalten sich chemische Mischungen aufs Molekül genau? Wie und wo dockt ein Wirkstoff in der Blutbahn an? Wie laufen komplexe chemische Reaktionen physikalisch ab? All diese Prozesse auf Quantenebene sind in bisherigen Großrechnern nicht simulierbar.
Der Quantencomputer jedoch wird exakt das können. Denn er operiert ja selbst nach den Gesetzen der Quantenmechanik. Darum ist bestens geeignet, Vorgänge auf quantenmechanischer Ebene zu simulieren.
Expert*innen in der Materialforschung, Chemie und Pharmaindustrie sehnen sich schon lange so eine Simulationsmöglichkeit herbei. Schon allein, um aus den zahllosen, möglichen Stoff-Kombination die am wenigsten versprechenden auszusieben. Denn bisher bleibt ihnen nichts anderes übrig als: ausprobieren. Dank der Simulation wird man in Zukunft Arzneien und Impfstoffe viel schneller entwickeln und auf den Markt bringen, weil dann weniger langwierige klinische Versuche nötig sind.
Hochpräzises maschinelles Lernen
Bei der Künstlichen Intelligenz, genauer: beim maschinellen Lernen, geht es zusammengefasst darum, in einem Wust Daten, Muster zu erkennen.
Von den Qubits und den sie nutzenden Quantensystemen verspricht man sich eine deutlich höhere Genauigkeit in der Mustererkennung: Feinere, bislang unentdeckte Sinnraster kommen so zutage. Während heutige Großrechner erkannte Muster sozusagen in Metern messen, werden Quantencomputer ihre Ergebnisse in Millimetern angeben können. Programmierer*innen werden zunächst die heute schon bekannten Anwendungsfälle maschinellen Lernens verbessern, später aber sicher auch auf ganz neuartige stoßen. Bekannt zum Beispiel sind Anwendungen bei Banken und Versicherungen: Sie lassen auch heute schon Algorithmen über ihre Transaktionen laufen und nach verdächtigen Mustern suchen. Mit dem Quantencomputer wird es beispielsweise möglich sein, viel mehr Fälle von Kreditkartenbetrug aufzudecken und sogar vorzeitig eingreifen zu können.
Komplexe Optimierungsprobleme meistern
Monte-Carlo ist nicht nur der Ort der Reichen und Schönen, sondern auch der Name einer aufwendigen, stochastischen Simulation, also einer mathematischen Methode zur Errechnung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
Monte-Carlo-Simulationen sind im Computing der Prüfstein, um zu zeigen, was die neue Kiste kann. Man nimmt sich ein Szenario vor, also eine Gleichung mit richtig vielen Eingangsparametern. Alle Parameter sind veränderlich, die meisten davon haben sogar eine breite Spannweite an Werten, die sie annehmen können. Kurz: Es gibt wahnsinnig viele Kombinationsmöglichkeiten. Auf der Suche nach dem Optimum bleibt klassischen Rechnern nichts anderes übrig, als alle Kombinationen durchzugehen. Das dauert – manchmal sogar Monate oder Jahre. Die Methode nennt sich Brute-Force, ein stumpfes Abrackern.
Ein Quantencomputer geht die Sache eleganter an: Denn er beherrscht den quantenmechanischen Zauber der Superposition und Verschränkung, kann alle Kombinationen aus allen Eingangsparameter gleichzeitig darstellen und hat nach ein paar Minuten die Lösung, so die Vision. Optimierungsprobleme gibt es wie Sand am Strand. Seien es Routen und Beladungspläne von Schiffsflotten, Berechnung von Preisen oder die bessere Zusammensetzung von Portfolien in der Finanzindustrie. Darum ist es in diesem Feld besonders leicht, sinnvolle Anwendungen für Quantenalgorithmen zu finden.
Konkrete Anwendungen – oder: Wie verdient die deutsche Industrie eigentlich Geld mit dem Quantencomputer?
Die kurze Antwort ist: noch gar nicht. Aber deutsche Industrieunternehmen probieren echte Anwendungsfälle aus, um bereit zu sein, wenn’s bald richtig losgeht. Sechs Anwendungen.
Derzeit überlegen viele deutsche Unternehmen, welche echten Probleme ein Quantencomputer für sie lösen könnte und wie sie dadurch lukrativer und wettbewerbsfähiger werden. Sie schicken ihre Informatiker*innen zu Kursen, in denen diese das völlig verdrehte Denken und Programmieren von Quantenalgorithmen lernen. Und schließlich testen gerade rund zwanzig Unternehmen mithilfe des IBM-Rechners, wie es wirklich ist, mit einem Quantencomputer zu arbeiten. Sie wollen bereit sein, wenn das Quantencomputing in den nächsten Jahren so richtig losgeht.
Video: Warum muss die deutsche Industrie jetzt ran an den Quantencomputer und wie macht sie das am besten?
Sechs echte Anwendungen aus Deutschland
Fluiddynamik von Bauteilen verbessern
Wie optimiert man den Fluss von Luft beziehungsweise Flüssigkeit um ein Bauteil herum (Flugzeug, Schiff oder Auto)? Oder innerhalb von Bauteilen, zum Beispiel in Rohrsystemen oder Turbinen? Wo fließt es sauber durch, wo bilden sich Turbulenzen? Mathematisch findet man das heraus, indem man komplizierte partielle Differenzialgleichungen löst. Damit ein Computer das simuliert kriegt, muss man es ihm einfacher machen und die Aufgabe auf leichtere lineare Gleichungen reduzieren. Dadurch entstehen Ungenauigkeiten, mit denen man halt leben muss.
Die Firma Simerics aus Rottenburg am Neckar stellt Software her, um Strömungseigenschaften zu simulieren. Mit einem Quantenalgorithmus wollen sie künftig ihren Kunden Simulationen bieten, mit denen sie den optimalen cw-Wert ermitteln, also die beste vorstellbare Strömungseigenschaft. Und zwar sowohl schneller als auch genauer.
Nesting – so viel wie möglich aus einem Blech rausholen
Ein Lohnfertigerbetrieb produziert Blechbauteile und hat mehrere Dutzend Aufträge verschiedener Stückzahlen gleichzeitig. Auch die Fertigungsfristen sind bei allen Aufträgen unterschiedlich. Wie schafft er es, dies alles so geschickt zu kombinieren, dass er möglichst wenig Blech dabei verbraucht, sprich: so wenig wie möglich Verschnitt produziert? Ein klassisches Monte-Carlo-Optimierungsproblem mit vielen Variablen, genannt Nesting. Jedes Teil sieht anders aus und beansprucht unterschiedlich viel Platz auf dem Blech. Ungefähr so, wie ein Plätzchenteig mit vielen Stechförmchen zur Auswahl.
Ein Quantenalgorithmus könnte die perfekte Anordnung auf dem einzelnen Blech und die optimale zeitliche Abfolge im Nu errechnen. Die Firma Trumpf aus Ditzingen stellt Stanz-, Biege- und Laserschneidmaschinen her und möchte ihren Kunden in Zukunft helfen, das Optimum aus ihren Ressourcen herauszuholen.
Die besten Produktionsprozesse der Welt: Job-Shop-Scheduling
Ein Werk mit einer oder mehreren Produktionsstraßen: Einige Produkte müssen die komplette Straße in einer ganz bestimmten Reihenfolge durchlaufen, andere nur einen Teil davon und bei der dritten Sorte ist die Reihenfolge nicht so wichtig. Wie organisiert man jetzt die Abfolge durch die Hallen so, dass am Ende die größtmögliche Zahl an Produkten herauskommt mit dem optimalen Einsatz von Maschinen, Ressourcen und Zeit?
Diese Frage des sogenannten Job-Shop-Scheduling stellt sich Unternehmen seit der Industrialisierung. Die Softwarefirma Kumavision aus Oberfischbach beschäftigt sich damit, industrielle Prozesse zu optimieren und sieht im Quantencomputer die Chance, solche Aufgaben noch komplexer zu formulieren und ein nie gekanntes Optimum an Produktivität für ihre Kunden zu erreichen.
Lkw-Routen planen und nie wieder leer fahren
Zur Schwarz-Gruppe aus Neckarsulm gehören die Supermarktgiganten Lidl und Kaufland. Wie schaffen sie es, ihre Speditionen so zu koordinieren, dass alle Märkte rechtzeitig das geforderte Sortiment anbieten? Logistikprogramme auf konventionellen Rechnern bekommen es hin, die Lkw-Routen so zu berechnen, dass am Ende alle alles haben und eine befriedigend geringe Anzahl gefahrener Kilometer dabei herauskommt.
Aber es geschieht dabei immer wieder, dass Lastwagen leer von A nach B fahren. Und genau darauf konzentriert sich die Schwarz-IT jetzt. Die Leerfahrten loszuwerden – das schaffen herkömmliche Rechner nicht tagesaktuell. Mit dem richtigen Quantenalgorithmus sollte das aber kein Problem sein.
Ladesäulen: Wann soll ich das E-Auto laden?
Die Deutschen sind dabei, immer mehr fossile Energieträger durch Strom zu ersetzen. Der optimale Fluss von Elektrizität durch die Netze ist ein Optimierungsproblem wie geschaffen für die Rechenkraft des Quantencomputers.
Konkret geht die Fraunhofer-Gesellschaft gerade das Projekt LamA – Laden am Arbeitsplatz an. Hier geht es um Ladesäulen für E-Fahrzeuge. Mitarbeitende mit einem E-Gefährt kommen zur Arbeit, schließen es an die Ladesäule an und wenn sie Feierabend machen, soll der Akku wieder voll sein. Der Algorithmus weiß irgendwann, wann welches Fahrzeug mit welchem Akkustand an der Säule steht und für wie lang. Jetzt soll er mit den Lastspitzenzeiten der Infrastruktur errechnen, wann der beste Zeitpunkt gekommen ist, dass die einzelne Ladesäule auf „Strom marsch!“ stellt.
Eine Batterie, wie die Menschheit sie noch nie sah
Lithium-Ionen-Batterien waren einmal ein Leistungs-Durchbruch in der Akkutechnik. Doch schon lange sind bloß noch graduelle Verbesserungen möglich. Mercedes-Benz aus Stuttgart arbeitet jetzt an einem neuen Durchbruch, der die Leistung verdoppeln oder gar vervierfachen könnte. Nicht nur, aber vor allem die E-Mobilität dürfte davon immens profitieren.
Die Ingenieur*innen haben als die heißesten Kandidaten Lithium-Schwefel-Akkus im Blick. Doch das Innenleben des neuen Batteriesystems wäre so komplex, dass es ein Glücksspiel wäre, einfach mal mit einem Prototyp anzufangen und zu schauen, wie es weitergeht. Stattdessen simuliert Mercedes-Benz die molekularen Eigenschaften und Reaktionen der Gemische mit dem Quantencomputer. Erst danach soll der Prototyp entstehen und dem Unternehmen einen Milliardenmarkt eröffnen.
Wo steht das Quantencomputing derzeit wirklich und welche Aussichten hat die deutsche und europäische Industrie?
Bei allem Hype: Der Quantencomputer ist derzeit noch ein Experiment. Doch die Hardware und Software gedeihen rasant. Und es ist durchaus noch nicht klar, welches Baukonzept am Ende wofür den meisten Nutzen hat.
Derzeit sammeln die deutschen Industrieunternehmen die ersten Erfahrungen, wie es ist, einen Quantencomputer zu programmieren und wie er darauf ganz in echt reagiert. Quantenalgorithmen zu programmieren heißt, ganz neue Rechenparadigmen zu akzeptieren und anzuwenden: der Schritt vom klassischen deterministischen, also festgesetzten, hin zum quantengerechten probabilistischen Rechnen, das auf Wahrscheinlichkeiten beruht, ist groß. Manche Expert*innen sagen sogar, dass es am besten wäre, alle althergebrachten Programmiertechniken zu vergessen und ganz von vorn zu denken. Fraunhofer bietet interessierten Unternehmen bereits Kurse in diesem Denken an.
Doch trotz der Umstellung sollten sich Unternehmen nicht allzu viel Zeit lassen. Denn die Pläne von Herstellern wie IBM sind ambitioniert und deren Vertrauen, sie zu erfüllen, sitzt tief.
Video: IBM sieht seinen Quantencomputer selbst auf dem Niveau der Großrechner der 1960er Jahre. Doch wie schnell und unter welchen Umständen holt die Technik auf, um unentbehrlich zu werden?
Bleibt noch die Frage nach der Hardware: Die führenden amerikanischen Hersteller von Quantencomputern wie IBM, Google und Rigetti setzen gerade vor allem auf das Konzept der Supraleiter: extrem gekühlte Chips, in denen Elektronen widerstandslos fließen können. Supraleitende Quantencomputer sind derzeit am ausgereiftesten und werden vermutlich das Rennen um den ersten Quantenrechner machen, der konventionelle Computer übertrifft.
Doch es gibt auch andere Hardware-Konzepte, die andere Eigenschaften haben und sich am Ende für bestimmte Anwendungen als geeigneter herausstellen könnten. Zum Beispiel kann man durch optische Laser-Fallen auch mit Ionen rechnen oder mit einzelnen Atomen in sogenannten Fehlstellen in Diamantkristallgittern. Manche dieser alternativen Konzepte sind unschlagbar bei der Kohärenzzeit oder funktionieren sogar bei Zimmertemperatur, dafür rechnen sie recht langsam. Bei den alternativen Konzepten sind europäische Firmen führend.
Video: Wie wird das Rennen um die Quanten-Hardware weitergehen und was sollte Deutschland tun?
Video: Zum Schluss ein Traum. Welche Bedeutung hat der Quantencomputer eigentlich für die gesamte Menschheit?
Fraunhofer IAO
Das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation in Stuttgart ist Teil der Fraunhofer-Gesellschaft, die zum Ziel hat, in Deutschland Wissenschaft und Unternehmen zu verzahnen, um anwendungsnahe Forschung zu ermöglichen. Beim Fraunhofer IAO bündeln sich die baden-württembergischen Projekte zur Nutzbarmachung und Förderung des Quantencomputings. Zu diesem Zwecke hat Fraunhofer Europas ersten kommerziellen Qunatencomputer von IBM in Ehningen geleast. Die Projekte werden unterstützt von der Bundesregierung und des Landesregierung Baden-Württemberg.
IBM
International Business Machines Corporation (IBM) mit Sitz in Armonk, New York, ist das weltweit führende Unternehmen in vielen Feldern, wenn es um Computer geht: Computerchips, Cloud Computing, Künstliche Intelligenz, Blockchain, Security – und beim Quantencomputer. Das Unternehmen bietet seit 2015 Zugriff auf Quantencomputer an und entwickelt eine eigene Programmiersprache dafür. Insgesamt hat IBM rund 300.000 Mitarbeiter.