Quantencomputing bei Eviden
Als europäischer #Technologieleader beschäftigt sich Eviden bereits heute mit den Technologien von morgen. Eines der bahnbrechenden Themen ist #Quantencomputing – was es damit auf sich hat und wo derzeit die größten Einsatzmöglichkeiten liegen, haben Eviden-Experten Ulrich Armbrüster und Dr. Erik Schulze zusammengefasst.
Warum Quantencomputing?
Quantencomputer haben in den vergangenen Jahren eine hohe Aufmerksamkeit erhalten. Durch die Nutzung der quantenmechanischen Prinzipien Überlagerung und Verschränkung können dabei viele komplexe und rechenintensive Algorithmen auf Quantencomputern deutlich schneller als auf klassischen Computern ausgeführt werden. Dies zeigt Vorteile hauptsächlich im #HPC-Bereich (High-Performance-Computing), wo Speed-ups durch Quantencomputer zu deutlich größeren Möglichkeiten führen.
Diese Vorteile sind dabei hauptsächlich bei mathematischen Algorithmen zu erwarten – diese stecken aber in sehr vielen – auch unerwarteten – Anwendungen, mit denen man nun ganz neue Herausforderungen angehen kann. Viele ökonomische Verbesserungen sind dabei durch Optimierungen erzielbar, die direkt zu Einsparungen führen.
Wie Quantencomputing?
Ein Quantencomputer kann technisch auf verschiedenen Prinzipien beruhen: Supraleiter, Ionenfallen, NV-Zentren (das sind Fehlstellen im Gitter von Diamanten) und noch einige mehr. Welches dieser Prinzipien sich durchsetzen wird, ist noch nicht ganz abzusehen – je nach Usecase könnten sich auch unterschiedliche Technologien als vorteilhaft erweisen.
Ein Quantencomputer wird jedoch nach aktuellem Stand nicht alleinstehend arbeiten. Es ist zu erwarten, dass er immer an einen klassischen Computer angeschlossen sein wird, zum Beispiel als eine Art mathematischer Ko-Prozessor in einer Cloud oder einem HPC-Environment.
Das Programmieren erfolgt immer auf einem klassischen Computer, meist in Python als Programmiersprache. Der Code wird dann von einem klassischen Computer angestoßen und auf dem Quantencomputer ausgeführt. Viele Algorithmen sind auch hybrid, werden also teils auf einem klassischen und teils auf einem Quantencomputer ausgeführt.
Durch das No-Cloning-Theorem, das besagt, dass man auf einem Quantencomputer Daten nicht einfach von A nach B kopieren kann, sind datenorientierte Applikationen wie eine Datenbank allerdings niemals auf einem Quantencomputer ausführbar. Alle Ergebnisse müssen auf einem klassischen Computer gespeichert werden.
Wofür Quantencomputing?
Quantencomputing bietet große Opportunities bei mathematischen Algorithmen. Diese können Anwendung finden in AI und Machine-Learning, beispielsweise durch effizienteres Lösen linearer Gleichungssysteme oder bei der Bildbearbeitung.
Sichere Schlüsselübertragung kann gut mit Quantencomputern ausgeführt werden. Auch das Knacken von derzeit als sicher geltenden Krypto-Algorithmen wie RSA (ein asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet werden kann) oder elliptische Kurven wird durch den Shor-Algorithmus bald mit Quantencomputern möglich sein. Daher sollten übrigens schon jetzt sog. quantensichere Algorithmen eingesetzt werden. Diese laufen auf klassischen Computern, sind aber so gebaut, dass auch mit Quantencomputern kein schnelles Entschlüsseln möglich ist. Auch wenn die notwendige Anzahl an Qubits, der grundlegenden Recheneinheit eines Quantencomputers, aktuell noch nicht ausreicht, um die klassischen Verschlüsselungen zu dechiffrieren, so besteht die Gefahr, dass sensible Daten auch jetzt abgefangen und gespeichert werden könnten, um sie zu gegebenem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln.
Ein weiterer natürlicher Anwendungsfall ist die Quantenchemie, also die Nachbildung von Molekülen und Berechnung von deren Eigenschaften auf dem Quantencomputer, da die dortigen Quantenprozesse sich damit besonders gut abbilden lassen. Auch verschiedene kombinatorische Optimierungen sind deutlich vorteilhaft auf Quantencomputern wie z.B. Routenberechnung.
Das Eviden-Angebot
Eviden bietet unter dem Namen Qaptiva eine vollintegrierte Plattform für Quantenapplikationen an. Es besteht aus der in Python integrierbaren Software-Bibilothek myQLM, die mit verschiedenen Quantencomputern wie IQM, Pasqal, Alice and Bob oder Quandela kompatibel ist.
Als Eviden beraten wir auch zu Quantenprogrammierung, technischen Skills, Use Cases sowie Algorithmen- und Hardwareauswahl und Projektbudgets. Wir bieten mit Qaptiva 800 eine für Quantencomputing optimierte klassische Hardwareumgebung, auf der Simulationen laufen können oder von der aus hybride Algorithmen mit Verbindung zu einem externen Quantencomputer ausgeführt werden können.