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Schnellere Berechnungen für die Produktion

Quantencomputing in der Produktionstechnik

Quantencomputing verspricht als revolutionäres Berechnungsmodell Grenzen digitaler Rechner zu überwinden. Dadurch können wirtschaftsrelevante Fragestellungen perspektivisch wesentlich schneller gelöst werden. Das Finanzwesen und die Pharmaindustrie profitieren bereits von der Technologie. Doch auch die Produktion steht in den Startlöchern.

(Bild: ©Bartek Wróblewski/stock.adobe.com)

(Bild: ©Bartek Wróblewski/stock.adobe.com)

Quantencomputing stellt eine der Schlüsseltechnologien des 21. Jahrhunderts dar. Durch die Verwendung quantenphysikalischer Prinzipien bietet die Technologie ein stärkeres Berechnungsmodell als eine klassische Bit-basierte Computerarchitektur. Dabei ist der Leistungszuwachs stark problemabhängig und geht im Kern auf die Ausnutzung einer komplexeren Struktur der elementaren Informationseinheiten im Rechner zurück. An die Stelle des klassischen Bits tritt beim Quantencomputing das Quantenbit, kurz Qubit. Genau wie das Bit kann es die Zustände 0 oder 1 annehmen, darüber hinaus aber auch beliebige Abstufungen dazwischen, d.h. beide Zustände gleichzeitig und bei mehreren Qubits auch die Zwischenzustände aller klassisch möglichen Bitstrings. Diese Überlagerungen werden auch als Superpositionszustände bezeichnet und können für Parallelität in den Berechnungen sorgen. Darüber hinaus ist die Verschränkung ein zweites wichtiges Prinzip der Quantenphysik: Zwischen Qubits kann eine spezielle Kopplung hergestellt werden, sodass bei der Manipulation eines Qubits gleichzeitig die verschränkten Partner beeinflusst werden. Mit geeigneten algorithmischen Strategien können Lösungen bestimmter Problemstellungen so in Summe deutlich effizienter gefunden werden. Gegenüber klassischen Rechnern werden dabei zum Teil exponentielle Vorteile möglich. Zudem können größere Informationsmengen verarbeitet werden.

Einsatz in Pharmazie und Finanzwesen

In der Pharmazie sollen Quantenrechner zur Simulation von größeren und komplexeren Molekularstrukturen eingesetzt werden, um die Wirkungsweise von Medikamenten und Impfstoffen zu untersuchen und bessere Diagnosen von Krankheiten zu ermöglichen. Ähnliche Anwendungsszenarien sollen in der Materialforschung realisiert werden, etwa um Materialien mit bestimmten Eigenschaften zielgerichtet zu entwickeln. Neben der Simulation stellen kombinatorische Optimierung sowie Maschinelles Lernen zwei weitere wichtige Anwendungsfelder dar. Als probabilistisches Berechnungsmodell hilft die Technologie im Finanzwesen bei der Entscheidungsfindung unter Unsicherheiten.

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Bild: KEB Automation KG

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Vielversprechende Zukunft

Während Quantencomputing als Idee und theoretisches Konzept schon seit 40 Jahren existiert, wurden in den vergangenen Jahren Fortschritte bei der praktischen Umsetzung der Technologie gemacht. Softwareframeworks auf der Basis bekannter Programmiersprachen wie Python sowie Cloud-Angebote machen Quantencomputer bereits heute für Anwender nutzbar. Dabei weisen die heutigen Rechner zwar noch Schwächen auf, verfügen beispielsweise nur über einige Duzend Qubits und können nur kurze Berechnungssequenzen realisieren, erzielen aber in den genannten Bereichen bereits achtbare Erfolge. Außerdem versprechen die Roadmaps der Hersteller für die kommenden Jahre eine schnelle Weiterentwicklung der Technologie um Größenordnungen innerhalb weniger Jahre. Bereits für 2023 werden beispielsweise Rechner mit mehr als 1.000 programmierbaren Qubits prognostiziert. So können Hemmnisse aktueller Hardware überwunden werden und die skalierbare Lösung bisher rechnerisch nicht behandelbarer Problemstellungen rückt näher. Grund genug für viele Unternehmen, bereits heute potenzielle Anwendungsszenarien zu eruieren.

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Einsatz in der Produktion

Auch wenn der Stand der aktuellen Quantenhardware heute noch keinen direkten anwendungsrelevanten Einsatz erlaubt, können zumindest kleine Szenarien bereits auf Quantencomputern implementiert und in ihrer Funktionsweise untersucht werden. Auf diese Weise können Einsatzgebiete in der Produktion demonstriert und gleichzeitig das Potential beim Verfügbarwerden leistungsfähiger und verbesserter Hardware eingeschätzt werden.


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