Von der Lieferlogistik über die Taktung in der Werkshalle bis zur Designentwicklung neuer Produkte – perspektivisch könnten Quantencomputer in der Industrie viele Aufgaben innerhalb kürzester Zeit erledigen, an denen ein klassisches Computersystem Monate oder sogar Jahre rechnen würde. Nötig dafür ist aber nicht nur die Entwicklung geeigneter Quantencomputer, sondern auch deren Software. Dr. Christian Tutschku vom Fraunhofer IAO erklärt, wie Wirtschaft und Wissenschaft derzeit gemeinsam den Sprung der Industrie in die Quanten-Ära vorbereiten. 

Hallo Herr Tutschku, Sie haben SEQUOIA mit aufgebaut. Das Anwendungszentrum für Quantencomputing ermöglicht es Unternehmen, den Quantencomputer IBM Q System One in Ehingen für eigene, individuelle Aufgaben zu nutzen. Haben erste Firmen bereits Antworten auf Probleme gefunden, die anders kaum zu lösen gewesen wären? 

Ganz so weit sind wir noch nicht. Noch lässt sich Quantencomputing nicht im großen Stil industriell produktiv einsetzen. Schon die Hardware ist dafür noch nicht reif genug. Aber die Systeme werden aktuell immer besser. Wir verzeichnen einen enormen Leistungsanstieg sowohl was die Anzahl der verfügbaren Quantenbits betrifft als auch deren Zuverlässigkeit bei ihrer Verwendung. Aller Wahrscheinlichkeit nach ist es daher eher eine Frage von einigen Jahren als von Jahrzehnten, bis Firmen vom Quantenrechnen profitieren werden. Vorausgesetzt es gibt bis dahin dann nicht nur die passende Hardware, sondern auch die entsprechende Software …  

… Genau das ist das ist Ziel im Projekt »SEQUOIA«

Richtig. Bei SEQUOIA geht es um das Software-Engineering industrieller, hybrider Quantenanwendungen und -algorithmen. Dazu haben wir die Rechenleistung und die Forscher*innenkompetenz der Fraunhofer-Institute für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO, für Angewandte Festkörperphysik IAF und für Produktionstechnik und Automatisierung IPA sowie des FZI Forschungszentrums Informatik, der Universität Stuttgart und der Universität Tübingen gebündelt. Das Verbundprojekt SEQUOIA wird vom Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg gefördert und ist Teil des Kompetenzzentrums »Quantencomputing Baden-Württemberg«. Das Kompetenzzentrum wiederrum ist ein zentraler Baustein des deutschlandweiten Fraunhofer-Netzwerks Quantencomputing und ermöglicht Forschung und Industrie unter anderem den Zugriff auf den in Ehingen installierten Quantencomputer »IBM Q System One«. 

Das klingt aber noch sehr nach akademischem Forscher*innenzirkel und nicht nach anwendungsorientierter Projektarbeit für und mit den Unternehmen. 

Das wäre in der Tat so, wenn es da nicht noch das Herzstück unseres Anwendungszentrums gäbe: Ein Unternehmensnetzwerk, an dem sich vom Industriekonzern bis zu KMUs bereits mehr als 25 Firmen unterschiedlichster Branchen beteiligen. Sie alle haben uns konkrete Problemstellungen aus ihrer täglichen Arbeit genannt, die sie mit klassischen Computersystemen bisher nicht oder nicht performant genug berechnen können. Forscher*innenteams an den beteiligten Instituten und Universitäten haben eingehend analysiert, welche dieser Probleme beziehungsweise Anwendungsideen heute schon geeignet sind, mit einem Quantencomputer der aktuellen NISQ-Ära (Noisy Intermediate Scale Quantum Computer) berechnet zu werden. Sechs besonders typische und aussichtsreiche Kandidaten haben wir ausgewählt. Sie wurden unsere Pilot-Use-Cases, für die wir nun im Rahmen von SEQUOIA Softwarelösungen entwickeln, um sie anschließend im Anwendungszentrum zu demonstrieren und bereitzustellen.

Und welche Anwendungen sind das beispielsweise? 

Unter anderem geht es um die Routenplanung für eine LKW-Flotte. Oder um das Finden der vielversprechendsten Fahrstecke für einen Fahrzeug-Prototyp, um möglichst zeitsparend und umfassend alle relevanten Fahrszenarien im realen Straßenverkehr testen zu können. Und im Produktionsumfeld müssen Unternehmen häufig typische Job-Shop-Probleme lösen, etwa wie verschiedene Werkstücke die Bearbeitungsprozesskette möglichst reibungslos und produktiv durchlaufen. Auch das untersuchen wir. Außerdem gehen wir der Frage nach, wie sich das Laden vieler Elektrofahrzeuge am Arbeitsplatz ihrer Besitzer*innen so steuern lässt, dass Lastspitzen im Stromnetz nachhaltig reduziert werden, sodass möglichst viel regenerativ erzeugter Strom dafür eingesetzt werden kann. In weiteren zwei Use-Cases nutzen die Möglichkeiten des Quantencomputing, um Strömungssimulationen für Windkanalberechnungen in der Fahrzeug- und Produktentwicklung zu verbessern sowie, um Lösungen für Nesting-Probleme zu finden, wie zum Beispiel das verschnittoptimale Ausschneiden geometrisch unterschiedlicher Teile aus einem Metallblech. 

Das ist ein breit gefächerter Strauß an einzelnen, sehr konkreten Anwendungen. Dennoch hatten Sie vorhin bereits betont, dass Quantencomputing nicht für jede Problemstellungen in der Industrie geeignet ist. Lässt sich eine allgemein gültige Aussage treffen, für welche Branchen oder welche Industriebereiche besonders vom Quantencomputing profitieren werden? 

Quantencomputing gewinnbringend einzusetzen, ist keine Frage der Branche. Und genauso wenig lässt sich das Potenzial der neuen Computertechnologie auf bestimmte Entwicklung- oder Planungsprozesse eingrenzen. Ob eine Fragestellung für einen quantenbasierten Lösungsansatz prädestiniert ist, entscheidet die konkrete mathematische Problemstellung, auf die jede Anwendung zurückgeführt werden muss. Dazu zählen zum Beispiel komplexe Optimierungsprobleme, bei denen die zu untersuchenden Kombinationsmöglichkeiten exponentiell anwachsen. Gleichgültig, ob bei der LKW-Flotte ein Auftrag hinzukommt oder die Prozesskette in der Fertigungshalle einen zusätzlichen Fertigungsschritt inkludieren soll: Mathematisch bedeutet eine zu betrachtende Einheit mehr in beiden Fällen nicht nur einen zusätzlichen Rechenschritt, sondern eine Verdoppelung des gesamten Rechenaufwands. Zumindest wenn dafür ein klassisches Computersystem verwendet wird, das jede Kombinationsmöglichkeit einzeln berechnen muss. 

Und warum soll ein Quantencomputer das anders bzw. besser lösen können? 

Weil uns der Quantencomputer vollkommen neue und perspektivisch enorm große Rechenkapazitäten bietet. Essentiell dafür sind zwei Besonderheiten: Erstens kennt ein Quantenbit nicht mehr nur die Zustände Null und Eins, mit denen ein klassisches Computerbit rechnet, sondern kann auch jeden beliebigen Zustand dazwischen annehmen. Und zweitens lassen sich die Quantenbits miteinander verschränken, sodass ihre Zustände nicht mehr unabhängig voneinander betrachtet werden können, sondern sich als Gesamtsystem nutzen lassen. Beide Effekte zusammen ergeben eine bisher unerreichbare Rechenpower: Mit einem Quantencomputer, der einige Hundert gleichzeitig nutzbare Quantenbits zur Verfügung stellen würde, lassen sich gleichzeitig mehr Konfigurationen eines kombinatorischen Optimierungsproblem auf die optimale Lösung hin testen als es Atome in unserem gesamten sichtbaren Universum gibt. Bei der Routenplanung für eine LKW-Flotte beispielsweise könnte ein leistungsfähiger Quantencomputer sämtliche Optionen nahezu live analysieren, also auch kurzfristige Auftragsänderungen oder Verkehrsstaus mitberücksichtigen. Übrigens: Quantencomputer werden auch dazu in der Lage sein, die heute viel genutzten, RSA-basierten Verschlüsselungsverfahren in kürzester Zeit zu knacken. Das ist sozusagen die dunkle Seite der Macht des Quantencomputings. Aber wo Schatten ist, ist immer auch Licht: Die Ära der Quantencomputer wird auch der Kryptographie vollkommen neue Möglichkeiten bieten. Entsprechende Konzepte und Verfahren werden in der internationalen Security-Community aktuell bereits diskutiert und entwickelt. 

Zurück zu SEQUOIA: Ihre Arbeit besteht also nun darin, Optimierungsalgorithmen, mit denen klassische Computer nicht schnell und effizient genug rechnen können, auf die Systematik der Quantencomputer zu übertragen? 

Wäre das möglich, wären wir schnell am Ziel. Die Herausforderung ist aber erheblich anspruchsvoller. Denn Quantencomputing steht für ein vollkommen neues Rechenparadigma, für das wir das gesamte Software-Engineering neu denken müssen – von den Programmcodes über die Testmethoden der Ergebnisqualität bis zu den Verfahren für die Fehlerbeseitigung oder Life-Cycle-Updates der Software. 

Worin besteht der Unterschied? 

In einem klassischen Algorithmus sind logische Verknüpfungen festgeschrieben, die das binäre Bitsystem dann nacheinander abarbeitet. Seine Entwickler*innen wissen also über die gesamte Laufzeit exakt, welche Zwischenergebnisse der Computer liefert und wie das korrekte Ergebnis einer Berechnung lautet. Rechnen mit Quantenzuständen dagegen ist immer probabilistisch. Ein Quantencomputer liefert als Rechenergebnis also immer eine Wahrscheinlichkeitsaussage. Entsprechend muss auch jede Quantensoftware daher auf probabilistischen Verknüpfungen basieren: Ihre Entwickler*innen wissen nicht mehr das exakte Ergebnis, das ihre Codes liefern müssen, sondern lediglich den Prozentsatz, mit dem ein bestimmtes Ergebnis zu erwarten ist.  

Wie erreichen Sie, dass eine Optimierungsrechnung trotzdem verlässliche Ergebnisse liefert? 

Um zu testen, ob ein Quantenalgorithmus auch zuverlässig funktioniert, nutzen wir zum Beispiel Simulationen von Quantenbits auf einem klassischen Rechnersystem. Bis zu einer gewissen Anzahl an Qubits können wir so quantenmechanische Vorgänge im Idealzustand ablaufen lassen. Im Vergleich zu den Ergebnissen von Softwaretests auf einem echten Quantencomputer lernen wir dann Schritt für Schritt mit den Unwägbarkeiten und Fehlern der realen Quantenbits umzugehen und unsere Softwarelösungen mit entsprechenden Korrekturverfahren oder Absicherungsroutinen zu ergänzen. Außerdem verwenden wir derzeit (noch) keine reinen Quantenalgorithmen, sondern hybride Algorithmen, bei denen Quantencomputer und klassisches Computersystem miteinander verzahnt werden: Der Quantencomputer rechnet eine Teilaufgabe, deren Ergebnisse optimieren klassische Verfahren weiter, dann folgt eine erneute Analyse auf den Quantenbits und so weiter. Das Ziel dabei ist, diesen Mix so zu gestalten, dass der Algorithmus am Ende mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit immer das beste Ergebnis für das gestellte Optimierungsproblem liefert. Das ist allerdings auch für uns noch anwendungsnahe Grundlagenforschung, die sich nur heuristisch angehen lässt. Wir programmieren also derzeit mit einer Mischung aus domänenspezifischem Wissen, Expert*innenerfahrung und den neuesten, aus unseren Experimenten gewonnenen Erkenntnissen. 

Für ein Unternehmen, das Quantencomputing schnell und zuverlässig einsetzen will, dürfte das allerdings wenig vielversprechend klingen... 

... diesen Part des grundlegenden Forschens übernehmen deshalb auch die Wissenschaftspartner*innen des Projekts. Die dabei entwickelten Verfahren, Methoden und Algorithmen fließen dann in das SEQUOIA-Modell und einen Komponentenbaukasten ein. Hier finden die Unternehmen dann bereits erprobte Vorgehensweisen und Softwarebausteine, um Quantencomputing für ihre Fragestellungen einsetzen zu können. Außerdem führen wir im Rahmen des Anwendungszentrums derzeit eine Schulungsreihe für interessierte Unternehmen durch. Deren Inhalte decken sämtliche Flughöhen des Quantencomputings ab: von der grundlegenden Funktionsweise eines Quantencomputers über die Vorstellung von Fördermöglichkeiten und dem Stand der Technik bei den verschiedenen Hardwareherstellern bis zur Entwicklung und der Verwendung von Quantenalgorithmen.  

(stw) 

Keine Kommentare vorhanden

Das Kommentarfeld darf nicht leer sein
Bitte einen Namen angeben
Bitte valide E-Mail-Adresse angeben
Sicherheits-Check:
Sechs + = 6
Bitte Zahl eintragen!
image description
Interviewpartner
Alle anzeigen
Dr. Christian  Tutschku
  • Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO
Weitere Artikel
Alle anzeigen
Türöffner für mehr Krypto-Sicherheit  
Kraftpakete für Künstliche Intelligenz
Möglichst hürdenlos
Stellenangebote
Alle anzeigen