Michael Klemen, ASEP-Experte für digitale Trends, hat sich in seiner neuesten Analyse mit den Thema Quantencomputer beschäftigt. Ein hochspannendes Thema und neben KI ein weiterer Meilenstein in der digitalen Transformation.
Das Wall Street Journal (©) beschäftigt sich kürzlich mit Quantencomputern, dem nächsten großen Technologietrend des kommenden Jahrzehnts. Diesem fehlt zwar möglicherweise der Überraschungsfaktor der generativen künstlichen Intelligenz. Trotzdem: Wie rasch werden Quantencomputern in kommerzieller Qualität wirklich verfügbar sein? Für Hersteller von Quantensoftware und ihre Kunden ist es eine schwierige Aufgabe: Anwendungen zu schreiben, die Unternehmen auf den neu entstehenden Maschinen testen können, die aber auch weiterhin funktionieren, wenn die Hardwaretechnologie ausgereift ist.
„Es ist unglaublich schwierig, weil niemand wirklich weiß, welche Art von Struktur Quantencomputer in den nächsten fünf Jahren und wahrscheinlich nicht einmal in den nächsten ein oder zwei Jahren haben werden – sie haben sich so dramatisch weiterentwickelt“, sagen Spezialisten wie z.B. Antonio De Negri, Gründer und CEO von Cirdan Capital. Denn Computer, die die Eigenschaften der Quantenphysik nutzen, könnten einige Probleme viele Millionen Mal schneller lösen als ein herkömmlicher Rechner. Dieses Potenzial hat unterschiedliche Technologiegiganten angezogen, darunter IBM und Google, die um die Kommerzialisierung der Technologie wetteifern.
Die weltweiten Risikoinvestitionen in Quantencomputing im Jahr 2022 beliefen sich auf etwa 1,6 Milliarden US-Dollar, ein Zehnfaches gegenüber dem Jahr 2018. Während sich die Hardware weiterentwickelt, beschäftigen sich Technologieanbieter mit einem anderen Bereich: dem Schreiben von Algorithmen, die die zukunftsweisenden Fähigkeiten von Quantencomputern nutzen sollen. Diese Algorithmen verfolgen einen grundlegend anderen Ansatz zur Problemlösung als klassische Algorithmen. Sie eignen sich für bestimmte Anwendungen, einschließlich der branchenübergreifenden Optimierung, z. B. im Finanzwesen, in der Fertigung und im supply chain management.
Unternehmen bestätigen, dass es wertvoll ist, wichtige Anwendungsfälle zu identifizieren und sie mithilfe von Simulatoren oder frühen Quantencomputern zu testen, die oft über die Cloud verfügbar sind. Nachdem wir alle im letzten Jahr die erschreckend schnelle Entwicklung der KI erlebt haben, wollen sie darauf vorbereitet sein, dass die Hardware ausgereifter wird und Technologieanbieter ihren Anspruch auf Killer-Apps geltend machen wollen, sagte Richard Moulds, General Manager von Amazon Braket, dem von AWS verwaltete Quantencomputerdienst.
Das Problem besteht darin, dass es viele Unbekannte darüber gibt, wie Quantencomputer letztendlich aussehen werden, und es unklar ist, wie gut die heute entwickelte Software auf zukünftigen Maschinen laufen wird, informiert Heather West, Forschungsmanagerin und Forschungsleiterin für Quantencomputer bei IDC. „Da sich die zugrunde liegende Struktur der Quantencomputer im Laufe der Zeit ändern und weiterentwickeln kann und niemand weiß, wie das geschieht, kann es sein, dass die Software dann nicht mehr in einer Sprache ‚spricht‘, die die Quantencomputer verstehen“, sagt De Negri.
Klassische Computer verwenden binäre Ziffern oder Bits, die entweder Nullen oder Einsen sein können. Quantencomputer verwenden Quantenbits oder Qubits, die Informationen in einem Quantenzustand darstellen und speichern, der eine komplexe Mischung aus Null und Eins ist. Letztlich werden Quantensysteme Millionen von Qubits enthalten, heute sind es jedoch weitaus weniger. IBM stellte letztes Jahr einen 433-Qubit-Chip vor, eine Weiterentwicklung gegenüber dem 127-Qubit-Chip, der im Jahr zuvor veröffentlicht wurde. Herauszufinden, wie gut verschiedene Quantenalgorithmen mit zunehmender Qubit-Anzahl und Programmtiefe oder Laufzeit skalieren, sei derzeit ein Schwerpunkt für Forscher. Die Aktualisierung von Algorithmen für die Ausführung auf Maschinen mit einer größeren Anzahl von Qubits sei größtenteils ein manueller Prozess, der die Programmierung auf Schaltkreisebene erfordert, was das Wissen eines Quantenspezialisten erfordert. Einige Unternehmen versuchen, die Software-Herausforderung zu bewältigen, indem sie Software entwickeln, um diesen Aktualisierungsprozess zu automatisieren. Diese Algorithmen-Entwickler befinden sich auf einer Reise und wir wissen nicht, wo diese enden wird und welche Kurven und Bremsschwellen vor uns liegen.
Michael Klemen
Austrian Senior Experts
Mitglied des Kuratoriums
