Quantencomputer versprechen schnellere Lösungen für viele Probleme. Bisher sind mehrere Prototypen realisiert worden, die jedoch allesamt eine penibel kontrollierte Laborumgebung benötigen. Um wirklich nützlich zu sein, müssen Quantencomputer ihren Weg aus dem Labor und in ein Rechenzentrum finden. Forscher der Universität Innsbruck und das Startup AQT haben nun den ersten Prototypen eines Quantencomputer in einem handelsüblichen Computerschrank demonstriert – und dabei neue Rekorde aufgestellt.
Quantencomputer versprechen schnellere Lösungen für viele Probleme. Bisher sind mehrere Prototypen realisiert worden, die jedoch allesamt eine penibel kontrollierte Laborumgebung benötigen. Um wirklich nützlich zu sein, müssen Quantencomputer ihren Weg aus dem Labor und in ein Rechenzentrum finden. Forscher der Universität Innsbruck und das Startup AQT haben nun den ersten Prototypen eines Quantencomputer in einem handelsüblichen Computerschrank demonstriert – und dabei neue Rekorde aufgestellt.
Zusammenfassung Für den nächsten Konjunkturzyklus benötigen wir viel mehr Rechenkapazität und Computer mit Transistortechnologie kommen an ihre Grenzen. Es sind also neue Innovationen gefragt. Der Quantencomputer, der das binäre System aushebelt und nicht auf Mikroprozessoren aus Silizium basiert, könnte eine Lösung sein. Diese Technologie wird sich exponentiell weiter entwickeln und nachhaltige Auswirkungen auf Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft haben. Speziell die Quantenkommunikation bietet eine vollständig neuartige Möglichkeit verteilter Rechenleistung, indem sie erlaubt Quantencomputer über Quantenkanäle zu vernetzen und so intrinsisch sichere Kommunikation zu gewährleisten. Dieser Artikel macht begreiflich, wie Quantencomputer neue Phänomene ausnutzen, die in der klassischen Physik nicht auftreten. Entlang vier identifizierter Haupteinsatzgebiete (Optimierung, Simulation, Maschinelles Lernen und Kryptographie) beschreiben wir Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen. Wir erklären wie technische Herausforderungen das Potenzial noch zurückhalten und wie der Quantencomputer als Ergänzung zu traditionellen Computersystemen einen großen Beitrag leisten kann. Entsprechend müssen Unternehmen nicht unbedingt in Quantencomputer investieren, sondern in deren Nutzung. Quantum als Service kann ein erster Schritt für visionäre Unternehmer sein, um sich damit vertraut zu machen und frühzeitig Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Quantencomputer ermöglichen es, bestimmte Berechnungen schneller, genauer und energieeffizienter durchzuführen als klassische Computer, indem sie quantenmechanische Phänomene ausnutzen. Da die Umsetzung der meisten Quantenalgorithmen allerdings Operationen benötigt für die Quantencomputer ungeeignet sind, z. B. Datenbankzugriffe, werden Quantencomputer typischerweise als Spezialprozessoren in hybriden Quantenanwendungen verwendet. Die Entwicklung und der Betrieb dieser hybriden Anwendungen sind komplex und erfordern eine enge interdisziplinäre Zusammenarbeit. Dabei wird tiefgreifendes Wissen aus unterschiedlichen Domänen benötigt, beispielsweise aus der Mathematik, Physik und Softwareentwicklung. Zusätzlich wird die Entwicklung und der Betrieb von Quantenanwendungen durch weitere Faktoren erschwert: (i) Die aktuelle Quantensoftwarelandschaft und die verfügbaren Quanten-Clouddienste, die Zugriff auf unterschiedliche Quantencomputer geben, sind sehr heterogen. (ii) Die schnellen Fortschritte im Quanten-Software-Engineering führen zur Einführung neuer Techniken, welche die Ausführung von Quantenschaltkreisen verbessern können, allerdings aktuell eine komplexe, manuelle Integration erfordern. (iii) Das Fehlen geeigneter Abstraktionsebenen führt dazu, dass die Entwicklung von Quantenanwendungen, insbesondere für Entwickler, die wenig Erfahrung mit Quantencomputing haben, zeitaufwändig und fehleranfällig ist. Um diese Probleme zu lösen, wird in dieser Arbeit die PASTA-Methode präsentiert. Diese basiert auf der Quantencomputingmustersprache, welche etablierte Konzepte und Best Practices in der Quantencomputingdomäne intuitiv verständlich dokumentiert, und stellt einen ganzheitlichen Prozess für diemusterbasierten Entwicklung und den Betrieb von Quantenanwendungen vor. Die Methode beinhaltet alle notwendigen Schritte von der Auswahl der zu verwendenden Quantencomputingmuster, über die Generierung der ausführbaren Quantenanwendung auf Basis wiederverwendbarer Lösungen sowie die Bereitstellung der erforderlichen Softwareartefakte, bis hin zur Überwachung und Analyse der Ausführung hybrider Quantenanwendungen. Zur Umsetzung der PASTA-Methode wird im Rahmen dieser Arbeit die Quantencomputingmustersprache um mehrere Muster erweitert, welche Best Practices für den Betrieb von hybriden Quantenanwendungen sowie etablierte Methoden zur Abschwächung und Korrektur von Quantenfehlern dokumentieren. Um die vom Nutzer ausgewählten Muster in einen ausführbaren Quantenworkflow transformieren zu können, werden eine Vielzahl neuer Workflowmodellierungskonstrukte eingeführt, welche die Spezifikation verschiedener, häufig auftretender Aktivitäten in Quantenworkflows vereinfachen. Weiterhin wird ein Ansatz für die automatische und dynamische Bereitstellung von hybriden Quantenanwendungen auf Grundlage von Nutzeranforderungen vorgestellt. Auf diesen Konzepten aufbauend werden neue Sichten auf Quantenworkflows eingeführt, welche die Überwachung und Analyse von hybriden Quantenanwendungen vereinfachen. Die Sichten ermöglichen es unterschiedlichen Nutzergruppen, wie beispielsweise Quantenexperten und dem Betriebspersonal, Quantenanwendungen auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu analysieren und bieten zusätzliche, für die jeweilige Nutzergruppe relevante Informationen. Zur Demonstration der praktischen Umsetzbarkeit der PASTA-Methode wird das PASTA-Framework eingeführt, welches die in dieser Arbeit eingeführten Konzepte prototypisch implementiert. Die Nutzbarkeit der Methode und des Frameworks werden anhand mehrerer Anwendungsfälle evaluiert, für welche eine Laufzeitanalyse sowie eine Nutzerstudie durchgeführt wird.
Zusammenfassung Quantencomputing ist als Konzept mittlerweile zwar mehrere Jahrzehnte alt und hat von der Idee bis zu den heutigen Noisy Intermediate-Scale Quantum Maschinen verschiedene Phasen stetiger Entwicklung durchlaufen, jedoch insbesondere in den letzten Jahren deutlich an Dynamik gewonnen. Im aktuellen Stadium stehen Quantenrechner zur Verfügung, die zwar noch immer stark limitiert sind, jedoch die Ausführung maßgeschneiderter Algorithmen unterstützen, die bestehende Schwächen dieser Maschinen mit ihrem speziellen Design zu umgehen versuchen. Diese Algorithmen adressieren dabei mit Maschinellem Lernen, kombinatorischer Optimierung und Simulationsanwendungen sowie weiteren potenziellen Anwendungsfeldern Problemstellungen, die praktisch vielfältig relevant und deshalb von breitem, allgemeinen Interesse sind. Das prinzipielle Potenzial des Quantencomputers, in bestimmten Anwendungsfeldern deutlich leistungsfähiger zu sein als klassische Rechner, ruft viel Aufmerksamkeit hervor. Außerdem stellt bereits eine ganze Reihe von prinzipiell für jedermann zugänglichen Softwareframeworks Implementierungen aktueller Quantenalgorithmen zum Test und zur Evaluierung bereit. Der Artikel stellt die bisherige Entwicklung, aktuelle Verfahren sowie weitere Perspektiven der Technologie in Grundzügen dar und informiert über mögliche Anwendungsgebiete aber auch bekannte Grenzen des Quantencomputing-Paradigmas.
Muster werden in unterschiedlichsten Domänen zur Dokumentation von häufig wiederkehrenden Problemen verwendet. Zumeist arbeiten mehrere Musterautoren kollaborativ an dem Identifikations- und Erstellungsprozess einer Mustersprache. Die Dokumentation der Muster erfolgt entweder klassisch in einem Buch oder Paper oder in einem Musterrepository. Ein Repository bietet den Vorteil, dass es einfach angepasst und erweitert werden kann. Mit der steigenden Relevanz des Quantencomputings wurde es immer wichtiger, dass Entwickler Quantenalgorithmen effizient erstellen können. Um dies zu erreichen wurden häufig wiederkehrende Probleme aufgefasst und in den ersten Quantencomputing-Mustern dokumentiert. Da sich die Quantencomputing-Domäne momentan sehr schnell entwickelt, sollen die Muster erweitert und beim Erlangen neuer Erkenntnisse angepasst werden. Im Rahmen dieser Masterarbeit wurde analysiert, welche spezifischen Anforderungen Quantencomputing-Muster an ein Musterrepository haben. Insbesondere das Darstellen, Bearbeiten und Diskutieren von Quantenartefakten, wie mathematischen Formeln, Quantenschaltungen und konkreten Implementierungen, wurde als essentiell identifiziert. Auf Basis dieser Anforderungen und der allgemeinen Richtlinien zum Mustererstellungsprozess wurde ein Konzept für ein Quantencomputing-Musterrepository entwickelt, welches im Pattern Atlas als Prototyp umgesetzt wurde.
Quantencomputer besitzen das Potenzial, um in naher Zukunft Probleme, die mit herkömmlichen Computern und Supercomputern nicht bewältigbar sind, zu lösen. Bisher ist die Umsetzung dieser Technologie in der Industrie noch in der Anfangsphase, wodurch der Einsatz von Quantencomputern bisher nur für Forschungsprojekte möglich ist. Dennoch ermöglichen es große IT-Unternehmen, interessierten Personen einen indirekten Zugang zu Quantencomputern über deren Services. Da die Technologien und Konzepte, auf denen Quantencomputern basieren, sehr umfangreich und komplex sind, ist es für interessierte Personen, die sich in diese neue Materie vertiefen wollen, oft schwierig, die Hauptkonzepte, die benötigt werden, um Quantencomputern zu verstehen, zu identifizieren und somit ein Grundverständnis von Quantencomputern zu erlangen. Aus diesem Grund besteht der Hauptzweck dieser Arbeit darin, die benötigten Grundkonzepte und Themen auf denen Quantencomputer aufbauen, zu identifizieren und auszuarbeiten. Hierfür werden die Konzepte von bekannten Lehrbüchern im Bereich Quantencomputer herangezogen und systematisch nach deren Wichtigkeit für das Verständnis von Quantencomputern gegliedert, aufgelistet und ausgearbeitet. Für den praktischen Teil der Arbeit werden zwei Quantenbeispiele anhand des zuvor erarbeiteten Wissens beschrieben und erweitert. Die zuvor identifizierten und beschriebenen Grundkonzepte werden anschließend grafisch mittels einer Concept-Map dargestellt, diese bietet einen systematischen Überblick über die einzelnen Konzepte und deren Abhängigkeiten zueinander. Der Vorteil in der Darstellung von Wissen mittels einer Concept-Map besteht darin, dass die Visualisierung der Verbindungen zwischen den einzelnen Konzepten hervorgehoben wird. Zusätzlich wird auf Basis des erarbeiteten Wissens ein Beispiel-Curriculum für eine Lehrveranstaltung, die das Ziel hat, die Grundkonzepte von Quantencomputern zu vermitteln, erstellt. Das Ergebnis dieser Arbeit zeigt, dass die Konzepte, auf denen Quantencomputer aufbauen, in drei Grundkompetenzen unterteilt werden können. Zum einen die Kompetenz der linearen Algebra, in dem die meisten Konzepte und Themen bereits in einem vorangegangenen Studium behandelt wurden. Zum anderen die der Informatik-Konzepte, wobei hier wie bei der linearen Algebra das Verständnis im Bereich der Programmierung angenommen werden kann. Die Kompetenz der Quantenmechanik stützt sich auf die Konzepte, die von Quantencomputern genutzt wird und auf die Kompetenzen und das Wissen der beiden anderen Kompetenzen. Zusammenfassend zeigt diese Arbeit, dass für das reine Verständnis von Quantencomputern und dem Replizieren von bereits erstellten Quantenalgorithmen eine große Anzahl an unterschiedlichen Konzepten benötigt wird. Für die Fähigkeit der Entwicklung von eigenen Quantenalgorithmen reicht das erarbeitet Wissen nicht aus, sondern wird als Grundwissen angesehen.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Thematik der Verwendung von Quantencomputer. Die Hauptziele bilden dabei die Ermittlung des Minimum-Wissens zur Verwendung eines Quantencomputers, wobei das Verständnis gegenüber Quantenalgorithmen als Verwendung angesehen wird. Das zweite Ziel ist festzustellen, wann welches Wissen benötigt wird. Dadurch soll ein Überblick geschaffen werden und ersichtlich sein welche Themengebiete voneinander abhängig sind. Durch Literaturrecherche wurden die wichtigsten Themenbegriffe ermittelt und stetig mit der Dokumentation eines Praxisprojektes von Studierenden des Studienganges Informationsmanagement 2018 verglichen. Diese Projektarbeit beschäftigte sich mit der Evaluierung einer Plattform, wodurch Quantencomputer über das Internet erreicht werden können. Basierend auf den Ergebnissen der Recherche und Vergleiche entsteht eine Landkarte des Wissens in der Form einer Concept Map. Diese unterteilt sich in zwei Versionen wobei Version 2 eine Erweiterung der ersten darstellt. In der ersten Version sind alle Begriffe inkludiert, die im ersten Arbeitspaket des Praxisprojektes benötigt wurden um ein Grundverständnis zu entwickeln. Die zweite Version der Concept Map bildet die Finale Version und alle Erkenntnisse ab. Dabei werden alle Begriffe zum Verständnis für Quantenalgorithmen eingearbeitet. Mithilfe dieser Concept Map, ist es möglich das Minimum-Wissen anhand wichtiger Begrifflichkeiten zu extrahieren. Durch die gerichteten Beziehungen zwischen den Begriffen ist es möglich zu erkennen, welche Themen voneinander abhängig sind und daher festzustellen, welches Thema wann wichtig ist.