Welche Quantencomputer gibt es jetzt schon?

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Im Folgenden geben ich Ihnen einen Überblick, welche Quantencomputer bereits heute schon existieren und welche konkreten Pläne Industrie und Forschung für die Zukunft verfolgen. Diesen Artikel aktualisiere ich regelmäßig und halte Sie über die aktuellen Entwicklungen in der Quantencomputer-Industrie auf dem Laufenden.

D-Waves adiabatischer Quantencomputer

DWave Quantencomputer

Bild-Urheber: D-Wave Systems, Inc., Bild-Lizenz https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.de, unverändert

D-Wave präsentierte im Jahr 2011 also seinen ersten Quantencomputer mit sage und schreibe 128 Qubits! Zur Erinnerung ist hier nochmal der Vergleich zwischen Qubits und klassischen Bits aus meinem letzten Aritkel:

  • 1 Qubit entspricht 2 herkömmlichen Bits
  • 2 Qubits entsprechen 4 herkömmlichen Bits
  • 10 Qubits entsprechen 16 herkömmlichen Kilo-Byte
  • 45 Qubits entsprechen in etwa der Speichergröße des größten aktuellen, herkömmlichen Supercomputers
  • 50 Qubits, die vermutete „Quanten-Überlegenheit“-Grenze

Die Nachricht über D-Waves Quantencomputer sah also auf den ersten Blick so aus, als wäre damit der Durchbruch erzielt worden. Was in diesen Nachrichten etwas unterging, aber was allen Kennern der Thematik klar war, war Folgendes: Der Quantencomputer von D-Wave-Systems war und ist streng genommen „nur“ ein Quanten-berechnendes System für spezielle Zwecke. Es nutzt zwar auch die Quantenmechanik mittels Qubits für Berechnungen, es ist aber kein sogenannter „universeller“ Quantencomputer mit dem die üblichen Quantenprogramme ausgeführt werden können. Insbesondere nicht der Shor-Algorithmus oder der Surface-Code für die Quantenfehlerkorrektur, die ich beide in den letzten Beiträgen kurz vorgestellt habe. Der Quantencomputer von D-Wave-Systems ist für Optimierungsaufgaben vorgesehen, also einem sehr wichtigen Aufgabengebiet für Computer. Der Computer von D-Wave ist ein sogenannter „Quantum Annealer“ (oft auch etwas ungenauer als „adiabatischer Quantencomputer“ bezeichnet). Er verlagert das Prinzip der sogenannten „simulierten Abkühlung“ (engl. simulated annealing) in die Quantenwelt. i ii

Das Prinzip der „simulierten Abkühlung“ ist eine ziemlich brillante Rechentechnik für herkömmliche Computer, die insbesondere in der künstlichen Intelligenz eingesetzt wird. Interessanterweise stammt die Vorlage dazu wiederum aus der Physik bzw. der Metallurgie: Durch das Erhitzen eines Materials und späterer kontrollierter Abkühlung werden die Eigenschaften des Ausgangsmaterials (z.B. die Festigkeit) optimiert: Das Material kann aus einem Zustand mit schlechtem, lokalem Optimum in einen Zustand mit gutem, globalem Optimum gelangen. Dabei springt es bei diesem Vorgang nach und nach über alle lokalen Täler und findet irgendwann den höchsten Berg, also das globale Optimum.

 


Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Hill_Climbing_with_Simulated_Annealing.gif

Die Quantenversion dieses Prinzips simuliert im Gegensatz dazu keine langsame Abkühlung. Stattdessen startet ein adiabatischer Quantencomputer zunächst auf der „grünen Wiese“ und schaltet das tatsächliche Optimierungsproblem, also die eigentliche Berg-Tal-Charakteristik, langsam dazu. Ein adiabatischer Quantencomputer überbrückt die Optimierungstäler ebenfalls. Allerdings führt er keine thermischen Sprünge aus, sondern „tunnelt“ durch Quantenfluktuationen in das globale Optimum iii. Ein „Quantum Annealer“ wiederum ist ein adiabatischer Quantencomputer unter realen Bedingungen (z.B. unter Temperatureinflüssen und nicht perfekt isoliert). Da sich hierfür noch kein deutscher Begriff durchgesetzt hat, verwende ich übrigens lieber den üblichen englischen Begriff.

Um dieses Verhalten in seinem Quantenrechner abzubilden, benutzt D-Wave nicht den universellen Satz an Logikbausteinen, um die Qubits miteinander zu verschalten (also z.B. Hadamard, X, Y, Z, CNOT). Stattdessen verwendet D-Wave einen analogen Satz von Quantenbausteinen, die gerade für die adiabatische Quantenprogrammierung notwendig sind iv. Interessanterweise wurde mittlerweile in der Theorie nachgewiesen, dass auch mit den Logikbausteinen für adiabatische Quantenprogrammierung ein universeller Quantencomputer simuliert werden kann. Dies gilt allerdings nur unter perfekten Bedingungen. Die realen „Quantum Annealer“ sind hierzu wohl nicht in der Lage.

Aus technischen Gründen kann D-Wave noch nicht alle Qubits miteinander verschalten. Stattdessen ordnet D-Wave die Qubits in einem sogenannten „Chimera-Graphen“ an, in denen jedes Qubit mit insgesamt 6 Nachbar-Qubits verschaltet werden kann v. Diese Einschränkung reduziert die Anzahl der tatsächlich verfügbaren Qubits in der Praxis teils deutlich. Tatsächlich gilt dieser Sachverhalt für alle derzeitigen Quantencomputer. Der Quantencomputer-Szene fehlt derzeit noch ein Datenbus für Qubits. Bei adiabatischen Quantencomputern, wie D-Waves Quantencomputer, fällt dies aber besonders auf.

Im Laufe der Jahre hat D-Wave seine Palette an „Quantum Annealer“ erweitert. Mittlerweile bieten sie ein Modell mit 2048 Qubits an. Google, die NASA und Lockheed haben bisher D-Wave-Modelle im Werte von mehreren Millionen Dollar gekauft. Interessanter ist für einen größeren Kundenkreis wohl eher das Cloud-Angebot von D-Wave vi.

Um eigene Quantenprogramme zu erstellen bietet D-Wave eine spezielle Software-Palette an. Für die größte Flexibilität gibt es eine „SAPI“, die über Standardwerkzeuge für herkömmliche Computer angesprochen werden kann (z.B. über RESTful Services, Python, C/C++). Ein Beispiel-Programm für die Benutzung der „SAPI“ finden Sie z.B. hier.

Aufbauend darauf stellt D-Wave das Programm „qbsolv“ bereit. Sie können „qbsolv“ als Open Source Software von GitHub vii herunterladen. „qbsolv“ zerlegt ein allgemeines „QUBO“-Optimierungsproblem automatisch in kleinere Häppchen und bildet diese auf die Chimera-Struktur des jeweils verwendeten Quantenrechners ab. In mehreren Durchläufen versucht „qbsolv“ das Ergebnis immer weiter zu verbessern viii.

Um das Potential der eigenen Hardware weiter auszuloten hat D-Wave die Expertin für Experimentelle Algorithmen Catherine McGeoch angestellt. Sie untersucht, ob die aktuellen Quantencomputer von D-Wave bereits die „Quanten-Überlegenheit“ nachweisen. Tatsächlich gestaltet sich dieser Nachweis schwieriger als vermutet. Die Quantenprogramme der Testaufgaben erreichen erstaunlich schnelle Näherungswerte für die besten Lösungen. Diese verbessern sich aber nicht mehr, wenn die Quantenprogramme länger laufen. D-Wave vermutet, dass dies ein Zeichen dafür ist, dass die Qubits noch nicht perfekt isoliert sind, und die Logikbausteine noch kleine Fehler aufweisen könnten. ix

Ähnliche Untersuchungen führten Google und die NASA durch, nachdem sie ihren D-Wave Quantencomputer gekauft hatten. Im Jahr 2015 veröffentlichten sie ihr viel beachtetes Resultat: Für sehr spezielle Optimierungsaufgabe gelangte der Quantencomputer von D-Wave 100 Millionen mal schneller zum Ergebnis als ein leistungsstarker herkömmlicher Computer! x xi

Diese Ergebnisse wurden aber später kritisiert xii xiii. Tatsächlich gibt es Stimmen, die das Konzept von D-Wave grundsätzlich anzweifeln, da in der Theorie noch nicht bewiesen wurde, ob die „Quantum Annealer“ wirklich einen prinzipiellen Vorteil gegenüber herkömmlichen Supercomputern haben.

Das Wettrennen um den Nachweis der „Quanten-Überlegenheit“ ist also noch offen xiv.

Googles supraleitender Quantencomputer „Bristlecone“

2013 gründete Google das Quantum AI Lab. Das Quantum AI Lab ist ein Team, das von dem langjährigen Google-Mitarbeiter Hartmut Neven geführt wird. Es sollte zunächst die Möglichkeiten untersuchen, D-Waves neue Hardware für die künstliche Intelligenz zu nutzen. xv

Als sich abzeichnete, dass der Quantencomputer von D-Wave noch gewisse Einschränkungen hatte, beschloss Google einen eigenen, universellen Quantencomputer zu bauen.

2014 startete das Google Quantum AI Lab eine Koorperation mit dem bekannten Physiker John Martinis von der University of California, Santa Barbara. Er sollte den Bau des Quantencomputers leiten.

Anders als D-Waves adiabatischer Quantencomputer ist Googles Quantencomputer in der Lage, jedes Quantenprogramm auszuführen. Solche universellen Quantencomputer laufen auch unter weiteren Namen: „Gate-based Quantencomputer“, „Circuit-Quantencomputer“, „Digitaler Quantencomputer“. Alle Bezeichnungen meinen dasselbe.

John Martinis ist einer der führenden Wissenschaftler in der Konstruktion von Qubits auf Basis der Supraleiter-Technologie. xvi Die Supraleiter-Technologie ist einer der zwei aussichtsreichsten Kandidaten um verlässliche Quantencomputer zu bauen. xvii

Diese gründen letztendlich auf einfachen integrierten Schaltkreisen, die somit auf einen herkömmlichen Chip platziert werden können. Die Schaltkreise werden enorm heruntergekühlt bis fast zum absoluten Temperatur-Nullpunkt und erhalten so supraleitende Quanteneigenschaften. Dort fließt der Strom widerstandsfrei gleichzeitig in beide Umlaufrichtungen. In dem man bewusste Lücken in jeden Schaltkreis einbaut, sogenannte „Josephson Junctions“, ist es möglich den Quantenschaltkreis zu einem einzigen Qubit zu reduzieren.

Über ausgeklügelte Bestrahlungen im Mikrowellen-Bereich werden die Supraleiter-Qubits so manipuliert, das man am Ende die Quantengatter Hadamard, X, Y, Z und CNOT erhält.

Googles Labor hat unter John Martinis Leitung seit einiger Zeit Erfahrungen mit einem 9-Qubit-Quantencomputer gesammelt. Dort sind die Qubits wie an einer Perlenschnur aufgereiht. Entsprechend können nur die beiden direkt benachbarten Qubits miteinander verschaltet werden. Googles und Martinis Ziel ist es die Technik hinter dem 9-Qubit-System zu größeren Quantencomputer auszubauen.

Google hatte für Ende 2017 fest das prestigeträchtige Ziel der „Quanten-Überlegenheit“ angepeilt. Also dem ersten Quantencomputer, der in der Lage ist gewisse Berechnungen schneller auszuführen, als jeder herkömmliche Supercomputer. Google konnte das ehrgeizige Ziel zwar nicht halten, gab aber bekannt, dass ein „Quanten-Überlegenheit-Quantencomputer“ mit dem Namen „Bristlecone“ seit Anfang 2018 im Testbetrieb sei. xviii

Im März 2018 überraschte Google auf der jährlichen Konferenz der American Physical Society mit näheren Informationen zu Bristlecone. xix

Google benennt die Anzahl von Qubits in Bristlecone mit 72 Qubits!

Dies würde einen gigantischen Entwicklungssprung gegenüber anderen Quantencomputern bedeuten. Die Speichergröße eines 72-Qubit Quantencomputers entspricht dem 100 millionenfachen des größten herkömmlichen Supercomputers!

Ein Fernziel für Quantencomputer ist es, dass alle Qubits über einen Quanten-Datenbus miteinander verschaltet werden können. Dies erreicht auch Google mit Bristlecone noch nicht. Alle aktuelle, universelle Quantencomputer haben die gemeinsame Einschränkung, dass nur die nächstbenachbarten Qubits miteinander verschaltet werden können. Um auch entferntere Qubits effektiv miteinander rechnen zu lassen, sind zusätzlich Tauschoperationen notwendig (auch „Swaps“ genannt), die die Quantenprogramme zusätzlich aufblähen und verkomplizieren xx. In Googles Bristlecone sind die Qubits nicht mehr in Reihe, sondern quadratisch angeordnet. Dieses Design verbessert zumindest die Verschaltung der Qubits untereinander.

Google konnte nach eigenen Angaben die niedrigen Fehlerraten des 9 Qubit-Quantencomputers auch in Bristlecone beibehalten. Die Quanten-Theoretiker des Tech-Riesens haben ein eigenes generisches Benchmarksystem entwickelt, über den die Qualität des Quantencomputers überprüft werden kann. Außerdem soll Bristlecone in der Lage sein den Surface-Code zur Quanten-Fehlerkorrektur zu testen.

Nach einer generellen Testphase wird Google Bristlecone in einem Cloud-Angebot bereitstellen. Martinis geht davon aus, dass sich die verwendete Technologie auf bis zu 1000 Qubits skalieren lässt! Dabei weist er immer wieder auf weitere Knackpunkte hin: Die Qualität der Qubits, d.h. die Anfälligkeit für Rechenfehler, wird für alle Quantencomputer am Ende eine ebenso große Rolle spielen, wie die Anzahl der Qubits selbst. Falls in den zukünftigen Cloud-Angeboten die Rechenzeit auf den Quantencomputern den Kunden in Rechnung gestellt wird, dürfte überdies auch die Schnelligkeit der Quantengatter, also der Logikbausteine, wichtig werden. Eine weitere praktische Einschränkung wird in Zukunft das Einrichten des Quantenprogramms auf dem Quantencomputer sein: Wir sind es gewohnt, dass wir in herkömmlichen Cloud-Angeboten direkt mit den Servern der Anbieter kommunizieren. Das ist für Quantencomputer zunächst alles andere als selbstverständlich. xxi xxii

Neben der Weiterentwicklung der eigenen Hardware, untersucht Googles Quantum AI Lab weiterhin die Anwendungsmöglichkeiten von heutigen und von zukünftigen Quantencomputern. xxiii xxiv Ein Bereich, den Google softwaretechnisch und auch personell forciert ist die Simulation von chemischen Prozessen mittels Quantencomputern xxv. Dafür hat Google mit „Cirq“ eine Erweiterung für die beliebte Programmiersprache ein Python veröffentlicht, über die umfangreiche Quantenprogramme erstellt werden können xxvi. Ein weiterer geplanter Eckpfeiler von Googles Softwareportfolio sind Quantenalgorithmen für Optimierungsaufgaben. Beide diese Eckpfeiler teilen die Eigenschaft, dass sie Quanten-klassische „Hybrid-Algorithmen“ sind. Über Näherungsverfahren werden dabei schrittweise die Stärken von sowohl Quantencomputern als auch klassischen Computern ausgenutzt. Diese Verfahren haben den bestechenden Vorteil, dass sie anscheinend immun gegen die Fehlerraten der aktuellen Quantencomputern sind.

IBMs universeller Quantencomputer

IBM ist der Tech-Riese, der von Anfang stark im Bereich Quantencomputer engagiert war. Was den zählbaren Erfolg angeht, war IBM z.B. Google bis jetzt eine ganze Körperlänge voraus. Das würde sich allerdings wohl ändern, wenn Googles Bristlecone verfügbar ist. Wir können also gespannt sein, wie das Wettrennen weitergeht …

Bereits im Mai 2016 startete IBM ein überraschendes Cloud-Angebot: In der IBM Quantum Experience stellte IBM den eigenen 5 Qubit Quantencomputer für die Öffentlichkeit zur Verfügung.

https://quantumexperience.ng.bluemix.net/

Wie Googles Quantencomputer ist IBMs Quantencomputer ein universeller Quantencomputer. IBMs Quantencomputer basiert ebenfalls auf der Supraleitertechnologie. Als Schnittstelle zum Anwender dient ein grafischer „Quantum Composer“, über den Quantenprogramme erstellt werden können. Mittlerweile bietet IBM zusätzlich die Entwickungsungebung Qiskit, ebenfalls auf Basis von der Programmiersprache Python, an xxvii. Die Quantenprogramme der Cloud-Nutzer stellt IBM in eine Warteschlange, die nach und nach auf der Hardware ausgeführt wird. Mittlerweile benötigt man dafür allerdings ein Credit-Konto. Wem das zu umständlich ist, kann die Quantenprogramme zunächst auf einem 20 Qubit-Simulator ausführen.

Die Quantencomputer auf der IBM Quantum Experience haben sich seit der ersten Veröffentlichung auch weiterentwickelt. Ein 20 Qubit-Quantencomputer, auf dem die Qubits quadratisch angeordnet sind, steht einem engeren Anwenderkreis zur Verfügung. Ein etwas älteres Modell mit 16 Qubits, die in Reihe angeordnet sind, steht der Allgemeinheit zur Verfügung. Ende 2017 erklärte IBM, dass ein neuer Quantencomputer mit 50 Qubit in Arbeit ist. Auf diesem wäre also die Quanten-Überlegenheit, zumindest theoretisch, ebenfalls nachweisbar.

Die Infrastruktur von IBM ist gut dokumentiert und insbesondere bietet IBM einen sehr guten Userguide an, der aber leider einiges an Vorwissen in Linearer Algebra und komplexen Zahlen voraussetzt. Mittlerweile gibt es in einem eigenen Forum eine erste Community. Eine Vielzahl von Beispielprogramme stellt IBM über „Github“, dem frei zugänglichen Cloudspeicher für beliebige Software-Projekte, zur Verfügung. Hierbei setzt IBM von Anfang an auf „Jupyter Notebook“, dass sich in der Wissenschaftswelt immer mehr zum Standard entwickelt xxviii. IBM wirbt damit, dass eine Reihe von wissenschaftlichen Veröffentlichungen über die IBM Quantum Experience entstanden sind.

Microsofts topologischer Quantencomputer

Microsoft ist ebenfalls schon seit Jahren engagiert im Bereich Quantencomputer. Für seine eigene Hardware hat Microsoft sich die Messlatte sehr, sehr hoch gehangen. Microsoft versucht direkt einen Quantencomputer der nächsten oder übernächsten Generation zu konstruieren: Einen topologischen Quantencomputer. Die topologischen Quantencomputer wurden erst 1997 von dem theoretischen Physiker Alexei Kitaev vorgeschlagen. Also jenem Kitaev, der unter anderem durch seinen topologischen Surfacecode für die Quanten-Fehlerkorrektur bekannt ist.

Sie ahnen es wahrscheinlich: Ein topologischer Quantencomputer besitzt eine eingebaute Quanten-Fehlerkorrektur. Eine Eigenschaft, die andere im Bau befindliche Quantencomputer auf viele Jahre nicht besitzen werden. Das Herzstück der topologischen Quantencomputer sind sogenannte „Majorana-Quasiteilchen“, mit denen man ein einzelnes Qubit räumlich in die Länge ziehen kann. Die Quanteninformation in einem Qubit ist damit nicht mehr in einem einzelnen Punkt im Raum lokalisiert und kann nur noch über koordinierte Aktionen auf ganze Raumbereiche verändert oder ausgelesen werden. Das ganze Konzept der topologischen Quantencomputer ist so neu, dass die ersten Hinweise für Majorana-Quasiteilchen vor gerade mal zehn Jahren gefunden wurden.

Für das sehr ambitionierte Ziel hat Microsoft unter anderen den wohl namhaftesten Wissenschaftler auf dem Gebiet angeheuert: Michael Friedmann, US-amerikanischer Mathematiker und Träger der Fields Medaille, also jenem „Nobelpreis für Mathematik“. Im Gegensatz zum Nobelpreis, wird die Fields Medaille nur alle vier Jahre verliehen. Friedmann hat seine großen Erfolge in dem Bereich der Topologie erzielt und fing um das Jahr 2000 an, sich mit dem Thema topologische Quantencomputer zu befassen.

https://www.microsoft.com/en-us/quantum/

Es ist nicht leicht Details über den aktuellen Entwicklungsstand von Microsofts Hardware zu erfahren. Aktuell testet Microsoft mit Expertenteams, die über den gesamten Globus verteilt sind, geeignete Materialien für die topologischen Qubits. Es ist schon erstaunlich, dass Microsoft solch eine technologische Wette mit ungewissen Erfolgsaussichten eingeht. Microsoft wird damit über viele Jahre den anderen Tech-Riesen hinterherhinken. Das würde sich aber schlagartig ändern, falls Microsoft sein Ziel erreichen sollte. Dies würde Microsoft vermutlich sofort an die Spitze der Quantencomputer-Szene katapultieren. xxix xxx

Parallel zur der Entwicklung des eigenen Quantencomputers verstärkt Microsoft, genauso wie Google und IBM, die Bemühungen die Infrastruktur und Anwendungsmöglichkeiten von Quantencomputern weiter auszubauen. Dazu stellte Microsoft mehrere namhafte Forscher für Quantenalgorithmen ein.

Im Herbst 2017 veröffentlichte Microsoft die Erweiterung „Q#“ xxxi für seine bekannte Programmierumsprache „C#“ mit denen Quantenprogramme erstellt und auf herkömmlichen Computern simuliert werden können. Diese lief zunächst nur auf Microsoft‘s Entwicklungsumgebung „Visual Studio“ und damit nur unter Windows. Mittlerweile entwickelt sich Microsoft aber immer mehr weg von dem reinen Windows-Anbieter zu einem Cloud-Anbieter. Seit Anfang 2019 gibt es deshalb „Q#“ und „C#-core“ auch unter Mac OS und Linux. Auch Microsoft setzt dabei ebenso auf Python und Jupyter Notebook. Seit Mai 2019 ist Q# sogar Open Source. Microsofts Cloud-Umgebung „Azure“ wird übrigens derart unterstützt, dass dort Simulationen mit noch mehr Qubits ausgeführt werden können.

Auch Microsoft baut beständig sein Softwareportfolio für Quantenprogramme aus. Wie bei Google ist auch hier die Quanten-Chemie ein Schwerpunkt.

Neben diesen umfangreichen Bibliotheken sind im Microsoft Quantum Development Kit auch eine Vielzahl von Beispielprogrammen enthalten, die aber wieder einiges an Vorwissen im Bereich Quantencomputing voraussetzen: Im „Hello World“-Einsteigerprogramm setzt Microsoft beispielsweise ein bekanntes Protokoll für die Quantenteleportation um xxxii xxxiii.

Ohne gute Vorkenntnisse sind diese Programme also ziemlich nichtssagend.

Alibabas Quantencomputer in der Cloud

Im März 2018 betrat der chinesische Tech-Riese Alibaba überraschend den Quantencomputer-Ring. Alibaba verblüffte die Öffentlichkeit, dass der eigene supraleitende 11-Qubit Quantencomputer ab sofort öffentlich verfügbar ist xxxiv xxxv. Bis dahin brachte man Alibaba eher nicht mit Quantencomputern in Verbindung. Ein Grund für den schnellen Erfolg wird hier wohl auch die Kooperation mit der der Chinesischen Akademie der Wissenschaften sein. Alibaba kommt damit zugute, dass China sich in einem gewaltigen Kraftakt gerade zu einer digitalen Großmacht aufschwingt. Im Rahmen dieser Maßnahme fördert China die Technologien für Quanteninformation mit einem Budget von 10 Milliarden Dollar xxxvi!

Rigetti Computing‘s Quantencomputer: Ein David unter vielen Goliaths

In 2013 verließ Chad Rigetti das Quantencomputer-Team bei IBM und gründete Rigetti Computing. Über mehrere Finanzierungsrunden konnte er genug Investoren für seine Pläne für einen neuen Global Player im Quantencomputer-Markt gewinnen. Mittlerweile besitzt die Firma ein üppiges Kapitalpolster. Im Juni 2017 startet Rigetti Computing das eigene Quantencomputer-Cloudangebot xxxvii. Der aktuelle universelle Quantencomputer von Rigetti besitzt 14 Qubits auf Supraleiter-Basis.

Im August 2018 veröffentlichte Rigetti Computing seine Pläne, in den nächsten zwölf Monaten einen 128-Qubit Quantencomputer funktionsfähig zu haben xxxviii.

Wie alle anderen Quantencomputer-Konkurrenten richtet sich Rigetti als „Fullstack“-Anbieter aus: Also als ein Anbieter der von der Hardware über die Cloudangebote und den Programmierschnittstellen bis hin zu Highlevel-Anwendungen die gesamte Quantencomputer-Palette anbietet. Auch Rigetti setzt als Programmierschnittstelle auf eine Python-API mit dem Namen „Forest“. Als Anwendungsbeispiel für ihr Komplettpaket geben sie etwa die Simulation von Bindungsenergien in Atomenkernen an xxxix.

Intel, EU, Xanadu, Softwareanbieter: Noch weitere Wettstreiter sind in den Startlöchern …

Anfang 2018 kündigten IBM und Google also an einen Quantencomputer im Testbetrieb zu haben, der fähig sein könnte die Quanten-Überlegenheit nachzuweisen. Etwa zeitgleich kam dieselbe Meldung auch von Intel xl. Die Entwicklung Intels erfolgt in Koorperation mit der TU Delft in den Niederlanden. Seit dieser ersten Meldung ist es allerdings ziemlich ruhig geworden um Intels Quantencomputer-Ambitionen.

Wesentlich mehr Aufmerksamkeit, zumindest hierzulande, bekam das Flagship Programm der EU xli. Im Rahmen des European Quantum Flagship fördert die EU seit Oktober 2018 die Quanten-Technologien mit 1 Milliarde Euro in den nächsten 10 Jahren. Zu diesen Technologien zählen Quantensensoren, die Quantenkommunikation … und ein Quantencomputer xlii:

Zehn europäische Partner aus Forschung und Industrie haben sich im Projekt OpenSuperQ xliii zusammengeschlossen. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines öffentlich zugänglichen Quantencomputers mit 100 Qubits bis Ende 2021, ebenfalls auf Supraleiter-Basis. Das Team – mit Partnern aus Deutschland, Spanien, Schweden, Schweiz und Finnland – wird vom dem Physiker Frank Wilhelm-Mauch von der Universität des Saarlanders geführt. Der Quantencomputer OpenSuperQ selbst soll am Ende im Forschungszentrum Jülich stehen.

Einen ganz anderen und sehr spannenden Ansatz verfolgt die kanadische Startup-Firma Xanadu xliv. Mittlerweile haben Sie sicher erkannt, dass supraleitende Qubits der Standard für die aktuellen Quantencomputer sind. Die Quantenprozessoren sind dabei also integrierte Schaltkreise und bauen damit auf bekannte und sehr bewährte Methoden für herkömmliche Chip-Technologien auf. Im Gegensatz dazu setzt Xanadu für seinen Quantencomputer auf eine sehr neue aber schnell wachsende Technologie, die sich „Integrated Photonics“ nennt xlv. Die integrierten Schaltkreise hierbei sind keine elektrischen, sondern optische Schaltkreise. Optische Quantensysteme basieren auf Licht und haben damit den Vorteil, dass sie weniger anfällig gegen Umgebungseinflüsse sind. Somit arbeiten sie fehlerfreier als elektrische Systeme. Entsprechend schwieriger ist es allerdings auch optische Systeme gezielt zu manipulieren. Insbesondere können die Informationsträger für optische Quantencomputer, nämlich die Photonen bzw. Lichtteilchen, nicht miteinander wechselwirken.

Was optische Quantencomputer außerdem so besonders macht: Sie sind das Mittel der Wahl für „CV-Quantencomputing“ (CV steht für „Continuous Variable“). Im CV-Quantencomputing sind die zentralen Informationseinheiten nicht Qubits, sondern „Qumodes“. Im Gegensatz zu Qubits können Qumodes nicht nur zwei Werte gleichzeitig annehmen, sondern im Prinzip beliebig viele und sogar Werte in einem kontinuierlichen Spektrum. CV-Quantencomputer besitzen einen ganz eigenen Satz von Quantengattern xlvi als den Satz, den ich Ihnen auf „quantencomputer-info“ vorgestelle. Auf der einen Seite können auf CV-Quantencomputer „analoge“ Probleme vermutlich besser abgebildet werden (z.B. Probleme aus der Physik, Chemie oder Biologie). Auf der anderen Seite können alle Berechnungen für Qubit-Quantencomputer auch mit CV-Quantencomputern durchgeführt werden xlvii … zumindest theoretisch.

Neben den großen Quantencomputer- und Fullstack-Anbietern wurden in den letzten Jahren eine Reihe kleinerer Firmen gegründet, die sich darauf spezialisieren, den zukünftigen Markt für Softwarelösungen auszuloten und Know-How im Quantencomputing zu entwickeln und zu bündeln.

Die Vancouver Firma 1QBit xlviii war eine der ersten Firmen dieser Art. Das Startup QCWare xlix aus dem Silicon Valley ist unter anderem Organisator der Konferenz „Quantum For Business“. Beide Firmen entwickeln eigene Cloudlösungen, die darauf abzielen die Komplexität von Quantencomputern und die Eigenheiten der jeweiligen Quantencomputer-Hardware zu abstrahieren.

Fußnoten

i https://arxiv.org/abs/1611.04471: wissenschaftliche Arbeit von T. Albash, D. A. Lidar „Adiabatic Quantum Computing“

iii Die Grundlage zu diesem Prinzip ist bereits seit den Gründerzeiten der Quantenmechanik bekannt https://de.wikipedia.org/wiki/Adiabatisches_Theorem_der_Quantenmechanik

iv Dieser Satz von speziellen Quantenbausteinen wird auch „Ising-Modell“ genannt. Das Ising-Modell vereinfacht die Wechselwirkungen in komplexen Quantensystemen so geschickt, dass es in der theoretischen Physik gerne als vereinfachtes Modell für zu komplizierte Systeme verwendet wird.

v https://www.nature.com/articles/srep37107/figures/1: Jedes Qubit ist in einer Chimera-Zelle enthalten. Die benachbarten Zellen können miteinander verschaltet werden. Jede Chimera-Zelle besteht aus zwei 4er-Reihen von Qubits. Darin kann jedes Qubit einer Reihe mit jedem Qubit der Nachbarreihe verschaltet werden: Ein sogenannter „complete bipartite graph“. https://arxiv.org/abs/1508.05087: Durch den Fertigungsprozess können nur etwa 95% der Qubits wirklich verwendet werden. Im Anhang A wird dies im Detail sehr anschaulich dargestellt.

vi https://cloud.dwavesys.com: Aktuell ist der Kundenkreis hierfür allerdings nur sehr eingeschränkt. D-Wave hat allerdings angekündigt sein Cloud-Angebot in 2018 für die breite Öffentlichkeit zugänglich zu machen: https://www.cnbc.com/2018/02/23/d-wave-is-raising-money-to-bring-quantum-computing-to-public-cloud.html

ix https://www.youtube.com/watch?v=y8gPz8sc7tY: Vortrag von Catherine McGeoch – „Quantum Annealing: Theory and Practice“

xi https://arxiv.org/abs/1512.02206: wissenschaftliche Arbeit von S. Mandrà, H. Katzgraber, C. Thomas „The pitfalls of planar spin-glass benchmarks: Raising the bar for quantum annealers (again)“

xiii https://www.youtube.com/watch?v=O_RlktWkSdg: Vortrag von Matthias Troyer (mittlerweile bei Microsoft angestellt) u.a. „Transforming Machine Learning and Optimization through Quantum Computing“

xiv https://quantumcomputing.stackexchange.com/questions/171/is-there-proof-that-the-d-wave-one-is-a-quantum-computer-and-is-effective: Sehr interessante Beiträge auf Quantumcomputing Stack-Exchange zum Thema „Is there proof that the D-wave (one) is a quantum computer and is effective?“

xx https://arxiv.org/abs/1805.12570: Fachartikel von S. Herbert „On the depth overhead incurred when running quantum algorithms on near-term quantum computers with limited qubit connectivity“

xxiii https://research.google.com/pubs/pub45919.html: Nature-Artikel von Google „Commercialize Quantum Technologies in Five Years“

xxviii „Jupyter Notebook“ läuft im Browser ab. Ein Entwickler kann dadurch den Programmcode und die Programmausgabe ganz „Internet-like“ in erklärende Texte, Formeln, Grafiken und Tabellen einbetten.

xxx https://arxiv.org/abs/1501.02813: „Majorana Zero Modes and Topological Quantum Computation“, Fachartikel von Michael Freedman et al.

xxxii https://www.youtube.com/watch?v=v7b4J2INq9c: Demovideo von Krysta Svore (Microsoft) „Microsoft Quantum Development Kit: Introduction and step-by-step demo“

xxxiii https://de.wikipedia.org/wiki/Quantenteleportation: Die Wiki-Doku zur Quantenteleportation. Einen besseren Eindruck von dem Algorithmus bekommt man über das Beispiel auf der Quirk-Homepage: http://algassert.com/quirk

xxxv http://quantumcomputer.ac.cn/index.html: Interessanterweise ist das Cloudangebot von Alibaba nicht so einfach über Google auffindbar. Ein Schelm werde Böses dabei denkt … 🙂

xxxvii https://www.rigetti.com: Homepage der Firma Rigetti Computing.

xxxix https://arxiv.org/abs/1801.03897: „Cloud Quantum Computing of an Atomic Nucleus“ Fachartikel

xli https://qt.eu/: Homepage des EU Flagship-Programms

xliii http://opensuperq.eu/: Homepage des EU-Projektes OpenSuperQ

xliv https://www.xanadu.ai: Homepage der kanadischen Firma Xanadu

xlv https://arxiv.org/abs/1607.08535: „Why I am optimistic about the silicon-photonic route to quantum computing“, Artikel von Terry Rudolph

xlvi https://strawberryfields.readthedocs.io/en/stable/introduction.html: Dokumentation von Xanadus Software-API „Straberryfields“, mit einer Einführung zu CV-Quantencomputing.

xlvii https://arxiv.org/abs/quant-ph/0008040: „Encoding a qubit in an oscillator“, Fachartikel von Daniel Gottesman, Alexei Kitaev und John Preskill

xlviii https://1qbit.com/: Homepage der kanadischen Firma 1QBit

xlix https://qcware.com: Homepage der US-Firma QCWare

Autor: Jens Marre

Ich habe mit Begeisterung Physik und Mathematik studiert. Seit fast 20 Jahren bin ich jetzt als IT-Berater für große Unternehmen tätig. Meine Leidenschaft für die Quantenphysik habe ich dabei nie verloren, und auf diesen Seiten werden Sie verstehen warum.