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Quanten-Computing

Götterdämmerung für die
moderne Krypthographie?

Die superschnellen Quantensysteme sind dafür prädestiniert, die Datenströme in Industrie-4.0-Umgebungen und für Anwendungen des Internet of Things zu verarbeiten. Das findet so noch nicht statt, aber Simulationsplattformen stehen bereit, um etwa IoT-Anwendungsfälle zu programmieren. Bei allen Vorteilen dieser Technologie ist es dringend angeraten, neue Sicherheitsstandards für eine quantensichere Verschlüsselung zu prüfen.

 Quantensysteme - Götterdämmerung für die moderne Krypthographie?

Bild: © Tramvaen / Fotolia.com

Die Plattformökonomie ist eine Herausforderung für die Fertigungsbranche: Damit Unternehmen dabei von einem möglichst großen Nutzen profitieren, müssen Serviceplattformen aufgebaut und das Domänenwissen verbunden werden. Gelingt das nicht, drohen branchenfremde Drittanbieter, Nischen zu erobern. Ihnen mag das Fachwissen über die Maschinen- und Anlagenwelt fehlen, aber sie wissen, wie man Daten-Services entwickelt. Eine Anwendungsmöglichkeit für Industrie 4.0 und Internet of Things (IoT) stellt die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) dar. Sensoren produzieren dabei Datenströme, die von einer Streaming-Analytics-Software in einer bestimmten Reihen- und Zeitfolge bearbeitet wird. Aus den Sensordaten lassen sich mittels integriertem maschinellem Lernen und den statistischen Wartungsinformationen Erkenntnisse extrahieren und in Echtzeit anwenden sowie Vorhersagen treffen. Der Anwendungsfokus der Plattformökonomie wird sich jedoch in dem Maße weiten müssen, wie die Vernetzung fortschreitet, da dadurch noch größere und variablere Datenströme entstehen. Durch die Weiterentwicklung der Plattformökonomie müssen zukünftig noch mehr Daten verarbeitet und neue Anwendungsfälle entwickelt werden. Die Quantentechnologie scheint prädestiniert zu sein, beim Lösen dieser beiden Herausforderungen entscheidend mitzuhelfen.

Parallele Datenverarbeitung

Im Gegensatz zu herkömmlichen Superrechnern können Quantenrechner Unmengen an Daten parallel verarbeiten. Diese Fähigkeit wird sich gerade in einer Industrie-4.0-Umgebung und bei diversen Anwendungsszenarien für das IoT als großer Vorteil erweisen. Für das Analysieren und Optimieren von Produktionsprozessen und vernetzten Fertigungsumgebungen eröffnen sich endlose Möglichkeiten, die gewaltigen Datenmengen mit Quantencomputern in Echtzeit zu beherrschen und nutzbar zu machen. Je mehr Variablen eine Berechnung aufweist, desto mehr kommt die Überlegenheit der Quantenrechner zum Tragen. Den Grundstein für das parallele Durchrechnen der verschiedenen Lösungswege in Sekunden oder Millisekunden legt ein Quantengatter, das die sogenannten Quantenbits, kurz Qubits, verschränkt und ihre Zustände von Null, Eins oder irgendwo dazwischen manipuliert. Diese Zustandsänderungen der Qubits lassen sich messen und für das Ergebnis in Null- oder Eins-Werte ‚einfrieren‘. Es bedarf jedoch besonderer Quantenalgorithmen, um ein Quantengatter nutzen zu können.

Supraleiter und die Alternativen

Viele der möglichen Anwendungsfelder wie Verkehrssimulationen, Finanztransaktionen oder eben IoT-Szenarien setzen allerdings eine Rechenleistung voraus, die nicht auf 50 bis 100Qubits beruht, sondern bis zu 1.000Qubits verlangt. Der Blick auf den aktuellen Entwicklungsstand offenbart, dass trotz großer Fortschritte noch einiges zu tun bleibt, bis Quantensysteme diese Ansprüche erfüllen und in großen Stückzahlen am Markt verfügbar sind. Das wird jedoch erst in zehn bis 20 Jahren soweit sein. Momentan setzt Googles Quantenprozessor Bristlecone mit 72Qubit den Maßstab, gefolgt von IBM, dessen Quantenrechner 50Qubit leisten soll. Hauchdünn dahinter rangiert Intel: Der Halbleiterhersteller hat seinen Chip Tangle Lake mit 49Qubit ausgestattet. Am weitesten gediehen ist der Ansatz, der auf Supraleiter setzt. Doch der Aufbau dieser Systeme beispielsweise von Google und Intel sind überaus komplex, um sie für den Supraleitungseffekt bis fast auf den absoluten Nullpunkt – also -273,15°C oder 0°K – herunter zu kühlen. Diese aufwendige Ausstattung schlägt sich im Anschaffungspreis nieder, der bei einer zweistelligen Millionensumme beginnt. An technologischen Alternativen wird geforscht, hauptsächlich um den Aufbau eines Quantensystems zu vereinfachen. In die Richtung weisen Spin-Qubits, mit denen sich Intel und das niederländische Forschungszentrum Qutech beschäftigen. Die Fachleute erzeugen die Spin-Qubits mit Mikrowellenimpulsen, welche die Drehung eines Elektrons auf Siliziumsubstrat steuern. Diese Technologie funktioniert bereits bei 1°K – eine scheinbar geringe Temperaturveränderung, die eine deutliche Systemvereinfachung erlaubt. In eine ganz andere Richtung blickt das Institut für Quantenoptik und Quanteninformation (IQOQI) der Universität Innsbruck – es forscht an Qubits in Ionenfallen. Eine Vielzahl von Experten sieht im Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) einen vielversprechenden Ansatz. Dieser kommt ohne die üblichen komplexen Fehlerkorrekturverfahren aus. Auch das führt zu einem einfacheren Quantensystem, geht aber mit einem höheren Rauschen, also einer höheren Fehlerrate, einher. Das Manko lässt sich durch spezielle Quantenalgorithmen wieder ausgleichen, die auf flachen Schaltkreisen (Shallow Circuits) laufen.

Quantensysteme - Spezialisten ohne die finanziellen Mittel für einen eigenen Quantencomputer können mit dem Quantensimulator von Atos experimentieren. (Bild: Atos Information Technology GmbH)

Bild: Atos Information Technology GmbH

Forscher simulieren erst einmal

Einsatzfähige Systeme existieren zwar, aber die hohen Anschaffungskosten halten die Anwendergemeinde klein. Cloud-Plattformen stellen in der Hinsicht einen preiswerten Zugang dar. So können Interessenten über eine Cloud-Plattform auf einen Quantencomputer der Reihe IBM Q zugreifen, der in einem Forschungslabor von IBM steht. Ebenso sind Quantensimulatoren mit deutlich weniger Anschaffungskosten verbunden. Unter diesen Rahmenbedingungen kristallisieren sich derzeit vor allem zwei Anwendergruppen heraus. Zum einen sind es Forschungseinrichtungen, die Quantenalgorithmen entwickeln und testen. Die andere Anwendergruppe bilden Universitäten, die Studenten in Programmiersprachen für Quantencomputer ausbilden. Die erste Gruppe repräsentiert das Oak Ridge National Laboratory (ORNL) in Oak Ridge (US-Bundesstaat Tennessee). Das ORNL setzt einen Quantensimulator von Atos ein, um Algorithmen zu entwickeln, zu optimieren und mithilfe von Emulation zu testen. Auf der Atos Quantum Learning Machine (QLM) lassen sich bis zu 41Qubit simulieren. Das ORNL nutzt diese Möglichkeit, um Algorithmen ausgiebig zu testen. Danach führen die Forscher ihre erstellten Algorithmen auf einem echten Quantencomputer von IBM aus. Dieses Vorgehen ist deutlich effizienter; als ausschließlich die teure Hardware zu verwenden.

Sicherheit wichtiger denn je

Ein weiterer Kunde von Atos, die FH Oberösterreich in Hagenberg, nimmt noch aus einem anderen Grund eine Vorreiterolle ein: Informationssicherheit. Warum ist das nötig? Die Rechenleistung von Quantensystemen kann mithilfe des Shor-Algorithmus gegen asymmetrische Kryptosysteme wie RSA oder ECC (Elliptic Curve Cryptography) gerichtet werden. Mit einem Beschleuniger von 1.000 logischen Qubits werden sich diese Kryptosysteme, die derzeit zur Sicherung des Internets verwendet werden, in jedem Fall brechen lassen. Zudem lässt sich die Rechenleistung der Quantensysteme auch gegen symmetrische Verfahren wie AES (Advanced Encryption Standard) und SHA (Secure Hash Algorithm) richten. Auf lange Sicht droht nicht das gänzliche Entschlüsseln, aber ein Halbieren der eingesetzten Schlüssellängen. Das National Institute of Standards and Technology (NIST) in den USA hat aufgrund dieses Bedrohungspotenzials eine Initiative mit dem Ziel gestartet, neue standardisierte Verschlüsselungsverfahren zu entwickeln. Der Evaluierungsprozess wird etwa drei bis fünf Jahre dauern. Anschließend werden auf Basis der Ergebnisse neue Post-Quanten-Verschlüsselungsstandards erstellt. Das Unterfangen ist zwar aufwendig und kostet viel Zeit, auf der anderen Seite ist dieselbe Verschlüsselungstechnologie in bestimmten Systemen bis zu 20 Jahre im Einsatz. Je früher Kraftwerke, Industrieanlagen, Maschinen oder IoT-Komponenten mit einer zukunftssicheren Datenverschlüsselung ausgestattet werden, desto geringer fällt später der Aufwand für die Nachrüstung aus. Somit gewinnt die Entwicklung neuer Sicherheitsstandards auch für die Fertigungsbranche an Bedeutung, um beispielsweise den Datentransport zwischen IoT-Endpunkten und Gateway in einem IoT-System oder 5G-Protokolle abzusichern. An dieser Stelle kommen die Quantenrechner wieder ins Spiel: Mit ihnen lassen sich auch solche Datentransfers schützen, etwa durch eine starke Verschlüsselung und sichere Verfahren für den Austausch von Schlüsseln.

Pflicht oder Kür?

Nur wenige Akteure investieren bisher in die extrem teure Hardware für Quantensysteme. Simulationsplattformen bieten hingegen eine wichtige Alternative, um in die Nutzung der Quantentechnik einzusteigen. Die fortschreitende Vernetzung liefert der Fertigungsbranche gleich zwei wesentliche Motive, sich mit Quantensimulatoren zu beschäftigen: Solch eine Plattform ließe sich ideal für das Programmieren von IoT-Anwendungsfällen nutzen. Auch könnten mit der Rechenleistung der Simulatoren noch fehlende Anwendungen für Big Data und künstliche Intelligenz geschaffen werden. Wer zeitig in die nötige Entwicklungsarbeit einsteigt, stärkt seine Wettbewerbsfähigkeit. Wenn Industrie- und Fertigungsunternehmen ihre Prioritäten jedoch in anderen Bereichen sehen, sollten sie sich den Sicherheitsaspekt vor Augen halten: Quantensimulatoren helfen, ihr künftiges Industrie 4.0- und IoT-Geschäft abzusichern. Zunächst könnte mit dem Simulator die Stärke von Quantencomputer-gestützten Entschlüsselungstechniken überprüft werden. Der nächste logische Schritt wäre das Entwickeln von Lösungen, die vor Entschlüsselungsversuchen schützen. Ohne solche Algorithmen lassen sich in Zukunft persönliche sowie Kunden- und Geschäftsdaten nicht mehr ausreichend vor dem Zugriff Unbefugter sichern.


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