Die wind- und wetterabhängige Einspeisung von Strom aus erneuerbaren Energien oder eine unerwartet hohe Anzahl an zur gleichen Zeit ladenden Elektrofahrzeugen – trotz einer Vielzahl an mehr oder weniger zufälligen Einflussgrößen muss das Energiesystem zuverlässig Versorgungssicherheit bieten. Ein Fundamentalmodell des deutschen Energiesystems könnte dazu wichtige Berechnungen und Erkenntnisse für die Zukunft liefern. Die dafür erforderlichen Rechenkapazitäten aber sind enorm. Das Projekt »EnerQuant« will klären, welche Chancen Quantencomputing dafür eröffnet.

Es berücksichtig mehr als eine Million Variablen. Von den Zuständen der Kraftwerke, der Biogasanlagen, der Photovoltaikanlagen und der Windräder über die Stromnachfrage von Unternehmen und Haushalten bis zum Handelsgeschehen auf den Energiemärkten, den saisonale Schwankungen und den Auswirkungen der Wetterlage auf das Stromnetz. Und dabei beschränkt sich das energiewirtschaftliche Fundamentalmodell, das Wissenschaftler*innen am Institutsteil Angewandte Systemtechnik des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (Fraunhofer IOSB-AST) bereits vor einiger Zeit erstellt haben, lediglich auf das Bundesland Thüringen. Ein Fundamentalmodell, dass die Zusammenhänge und Abhängigkeiten für das Energiesystem von ganz Deutschland simuliert, wäre um ein Vielfaches mächtiger.

Auch für solch umfassende Modelle existieren zwar längst Ansätze und einsatzfähige Umsetzungen. Beispielsweise, um tagesaktuelle Analysen für die Steuerung der Stromnetze und die Kraftwerkseinsatzplanung zu liefern. Oder um die verschiedensten Optionen für den Ausbau der regenerativen Stromerzeugung miteinander zu vergleichen.

Doch das Nutzen dieser Modelle heißt bislang immer auch, sich beschränken zu müssen. Entweder bei der Zahl der Variablen oder dem Wunsch einen gesamtheitlichen Überblick zu gewinnen. Und das bedeutet: Statt eines Problems können nur Teilprobleme analysiert werden. Oder aber der Blick auf einzelne Stellschrauben ist stark eingeschränkt, weil Details vernachlässigt werden müssen. Mit anderen Worten: Umfassende Analysen, für ganz Deutschland und bis in die Details würden selbst Hochleistungscomputer zu lange beschäftigen. Ändern könnte sich das durch den Einsatz von Quantencomputern – Wissenschaftler*innen und Forscher*innen sehen in ihnen einen wirkmächtigen »Gamechanger«.

Neumodellierung mit Quantenalgorithmen

Doch um die Modellberechnungs- und Analyseleistung tatsächlich auf eine neue und deutlich höhere Stufe zu stellen, reicht es nicht, die vorhandene – konventionelle – Hardware einfach auszutauschen und das Rechenzentrum mit einem Quantenrechner zu bestücken. Denn die Fundamentalmodelle sind darauf genauso wenig vorbereitet wie die Rechenroutinen und Optimierungsalgorithmen. All das muss erst »Quantum Ready« gemacht werden.

»EnerQuant«, ein vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördertes Projekt geht dieser Aufgabe an. An dem Forschungsvorhaben beteiligt sind neben Forscher*innen des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM, der JoS Quantum GmbH, der Universität Heidelberg und der Universität Trient auch ein Team des Fraunhofer IOSB-AST in Ilmenau.

Kleiner Ausschnitt, weitreichende Folgen

Der Forschungspart, den hier Dr. Steve Lenk und seine Kolleg*innen übernehmen, klingt angesichts der Größe der eingangs beschriebenen Aufgabenstellung allerdings eher bescheiden – zumindest auf den ersten Blick. Das Rechenmodell, das sie am Fraunhofer IOSB-AST entwickeln und testen, fokussiert sich auf einen kleinen Ausschnitt des Energiesystems im Bereich Elektromobilität: auf die Betrachtung von gerade einmal drei Elektrofahrzeugen, drei Ladestationen und einer PV-Anlage.

Einsatzort der elektrisch angetriebenen Servicefahrzeuge ist ein kleinerer Flughafen. Aufgabe ist es, das Aufladen der Fahrzeuge unter Berücksichtigung des Flugbetriebs und der Wetterdaten so zu gestalten, dass möglichst viel eigenerzeugter PV-Strom dafür eingesetzt werden kann. »Zur Lösung dieses mathematischen Problems ist kein Quantencomputer nötig. Gerade darin aber liegt ein großer Vorteil: So können wir klassisches Rechenmodell und Modellierung mittels Quantenalgorithmen in ihrer Performance unmittelbar miteinander vergleichen«, sagt Lenk. Die Übersichtlichkeit des Modells sei zudem essenziell, um die vollkommen neuartigen Softwareroutinen, wie sie für das Rechnen mit dem Quantencomputer erforderlich sind, präzise zu entwickeln, exakt zu testen sowie zu optimieren. »Wir erforschen hier also die Grundlagen, um später umfangreichere Modelle für das Rechnen auf einem Quantencomputer zu entwickeln. Diese Modelle werden dann auch sehr komplexe Optimierungsprobleme lösen können« erklärt Lenk. Gleichzeitig – und das ist ein weiterer Vorteil der überschaubaren Vorgehensweise – bearbeitet das Team ein Real-World-Problem. Es geht also nicht um fiktive Ansätze, sondern um Anforderungen und Aufgabenstellungen, wie sie in der Praxis tatsächlich existieren.

Notebook sticht (noch) Quantencomputer

Um die verschiedenen Ansätze zu vergleichen, haben die Forscher*innen ihre überschaubare Problemstellung doppelt modelliert: Einmal für die Berechnung mit einem klassischen Computersystem und einmal für Berechnungen auf einem gatterbasierten Quantencomputer wie dem IBM Q System One. Im Wettbewerb um die besten Ergebnisse zeigte sich ein eindeutiger Sieger: Die klassische Software liefert an einem Notebook innerhalb Sekundenbruchteilen die optimale Ladeplanung für die drei Elektrofahrzeuge. Die Rechnung am Quantencomputer dauerte bei den Testläufen erheblich länger. Die klassische Software schlägt die Quantenalgorithmen aber nicht nur in puncto Zeit, sondern auch bei der Rechenqualität.

»Noch!«, betont Lenk. Ein anderes Ergebnis hätten er und seine Kolleg*innen auch nicht erwartet. Und dafür gäbe es eine ganze Reihe von Gründen: »Am klassischen Computer nutzen wir Modelle, Rechenroutinen und Optimierungsmethoden, die nahezu perfekt funktionieren und zusammenarbeiten. Denn sie werden seit Jahrzehnten kontinuierlich weiterentwickelt und ergänzt«, erklärt Lenk. Im Vergleich dazu würden die Quantenalgorithmen noch in den Kinderschuhen stecken. Außerdem nutzt der erste Prototyp des Quantenmodells die neuen, zusätzlichen Rechenoptionen, die ein Quantenbit-System im Vergleich zu einem herkömmlichen Computer ermöglicht, noch gar nicht vollständig aus.

Der Grund dafür liegt in der derzeit verfügbaren Quantenhardware: Die aktuellen Systeme sind der sogenannten Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) Ära zuzuordnen, die sowohl bezüglich Anzahl der Quantenbits als auch in puncto Stabilität und Zuverlässigkeit noch eingeschränkt sind. So lassen die aktuellen Quantencomputer beispielsweise die Korrektur von unvermeidlichen Fehlern noch nicht zu, während in klassischen Rechnern Fehlerkorrekturverfahren standardmäßig implementiert sind.

Um die Möglichkeiten der momentanen Quantenhardware dennoch einsetzen zu können, greifen die Forscher*innen aktuell auf hybride Algorithmen zurück, welche für die Berechnungen teils klassische Hardware und teils den Quantencomputer nutzt.

Ihr erstes, auf hybriden Algorithmen basierendes Quantenmodell haben die Forscher*innen des Fraunhofer IOSB-AST direkt aus dem klassischen Modell abgeleitet. »Diese Vorgehensweise ermöglicht uns, die Performance von klassischem Modell und Quantenmodell unmittelbar zu vergleichen. Wir lernen die Funktionsweise der hybriden Algorithmen besser verstehen und nutzen die Erkenntnisse daraus, um unserer Quantenalgorithmen Schritt für Schritt zu verbessern«, erklärt Lenk.

Weiteren Quantenvorteil nutzen

Parallel dazu haben die Forscher*innen gemeinsam mit Kolleg*innen aus Spanien, Italien und Deutschland ein zweites Quantenmodell erstellt. Das Ziel dabei sei es, mit diesem zusätzlichen Ansatz der geplanten Zukunft des Quantencomputings einen Schritt näher zu kommen. Bei diesem Quantenmodell nutzen die Forscher*innen für die Berechnungen am Quantencomputer nun nicht mehr nur die zwei Zustände normaler Quantenbits, sondern mehrere Zustände. »Bestimmte ganzzahlige Optimierungsalgorithmen lassen sich deutlich effizienter formulieren. In unserem Anwendungsbeispiel zum Beispiel dadurch, dass wir alle möglichen Zustände einer Ladesäule in einem Quantenzustand vereinen können, statt wie bisher mehrere Quantenbits nutzen zu müssen «, sagt Lenk. Um von diesen Rechenvorteilen zu profitieren, sei es allerdings notwendig, die Hardware der Quantencomputer noch erheblich robuster und funktionaler zu gestalten. Zudem müssten sie ihre Quanten zuverlässig als Mehr-Zustands-Systeme zur Verfügung stellen können.

Dann allerdings könnte Quantencomputing umfassende und faszinierende neue Möglichkeiten bieten, spezifische Problemstellungen schneller und detaillierter zu lösen. Ein spannender Aspekt der derzeitigen Entwicklungen sei die Vielzahl an existierenden Hardwarekonzepten (supraleitende Quantencomputer, photonische Quantencomputer oder auch Ionen-basierte Quantencomputer,…), welche unterschiedliche Vor- und Nachteile bieten. »Das Rennen um das beste Hardwarekonzept ist noch nicht entschieden und einen großen Anteil am Ergebnis wird die Umsetzbarkeit von problemspezifischer Software haben«, betont Lenk.

Die Forscher*innen gehen daher Fragestellungen nach, ob und inwieweit sich durch Ausnutzung quantenmechanische Eigenschaften der Hardware mittels geeigneter Algorithmen Performancevorteile erzielen lassen. „Unser Forschungsschwerpunkt liegt derzeit noch auf sehr grundlegenden Ansätzen und Lösungskonzepten für den Einsatz von Quantencomputern. Jede Erkenntnis daraus aber kommt sowohl unmittelbar dem gesamten EnerQuant-Projektkonsortium zugute als auch der gesamten Forschungs-Community im Bereich Quantencomputing«, resümiert Lenk.

(stw)

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