Ein Kommentar von Dr. Shintaro Sato, Fellow, SVP & Leiter des Quantum Laboratory bei Fujitsu Research
Da wir an die Grenzen des Mooreschen Gesetzes stoßen, brauchen wir alternative Ansätze zur Steigerung der Rechenleistung. Die Kombination von Quantencomputing und KI eröffnet dabei spannende Möglichkeiten – in beide Richtungen: Wir können die KI zunehmend nutzen, um Anomalien in der Quanteninformatik zu erkennen und zu kompensieren – der Faktor, der derzeit ihre rasche Weiterentwicklung behindert; wir können aber auch die Quanteninformatik für die Weiterentwicklung der KI nutzen.
Es ist nur eine Frage der Zeit, bis wir uns die enormen Rechenkapazitäten von Quantensystemen zunutze machen können – was zu Durchbrüchen in Bereichen wie der Arzneimittelentdeckung führen und die Finanzmärkte durch die Fähigkeit, komplexe Algorithmen in Sekundenschnelle zu berechnen, revolutionieren wird.
Trotz der Möglichkeit, um ein Vielfaches schneller zu sein als herkömmliche siliziumbasierte Computer, ist die Technologie noch immer fehleranfällig. Die für Quantencomputer verwendeten Qubits müssen stabil genug sein, um aussagekräftige, genaue Ergebnisse zu liefern. Wenn sie instabil sind, sind die Ergebnisse unzuverlässig. Obwohl wir Fortschritte dabei machen, Quantensysteme in einen stabilen Zustand zu bringen und zu halten, sind die Fortschritte noch nicht schnell genug.
Natürlich ist es komplizierter, einen Quantencomputer zum Laufen zu bringen als einen herkömmlichen Computer. Qubits werden mit Mikrowellen in der supraleitenden Qubit-Technologie gesteuert und gemessen. Sie sind von Natur aus empfindlich und anfällig für Umgebungsgeräusche, was bedeutet, dass sie von Faktoren wie thermischem Rauschen, elektromagnetischen Störungen und Materialfehlern beeinflusst werden. Das bedeutet, dass Quantenberechnungen immer auf Hochleistungsrechnern (HPC) überprüft werden müssen – eine Tatsache, die den Nutzen der derzeitigen Quantencomputer erheblich schmälert.
Zur Feinabstimmung von Qubits optimieren wir die Form von Mikrowellenimpulsen derzeit von Hand, was jedoch die Größenordnung begrenzt, da es für einen Menschen unmöglich ist, eine solche Optimierung für mehrere Dutzend Qubits gleichzeitig durchzuführen. Hier kommt die KI ins Spiel: Sie kann lernen, wie man die Mikrowellenpulse optimiert, um mehrere Qubits gleichzeitig besser zu kontrollieren und so Quantenfehler zu reduzieren. Darüber hinaus kann die KI dazu genutzt werden, um zu ermitteln, welche Qubits bevorzugt für bestimmte Quantenberechnungen verwendet werden sollten. Auf der anderen Seite werden leistungsfähigere Quantenberechnungen die Entwicklung schnellerer, fortschrittlicherer KI-Systeme ermöglichen.
Im Jahr 2024 könnten wir die Entwicklung einer optimierten Aufgabenzuweisung erleben: KI-gesteuerte Berechnungsmakler werden verfeinert, um Berechnungsaufgaben zu bewerten und zu bestimmen, ob sie besser für einen Quantencomputer, einen klassischen Computer oder eine hybride Kombination geeignet sind. Denn es gibt immer noch Aufgaben, bei denen ein Hochleistungsrechner schneller ist als ein Quantencomputer – zum Beispiel bei einfachen mathematischen Funktionen wie Multiplikation und Addition.
Wenn wir KI-Algorithmen einsetzen, um die Manipulation von Qubits zu optimieren, könnte dies zu stabileren Quantenoperationen führen: ein entscheidender Durchbruch, der es uns ermöglichen wird, die Zahl der zuverlässigen Qubits in Quantensystemen rasch über die heute erreichten 100 Qubits hinauszuerhöhen. Fujitsu arbeitet mit dem japanischen Forschungsinstitut RIKEN an einer gemeinsamen Mission, um die Nutzung der Quantentechnologie auf 1.000 Qubits zu erhöhen, indem sowohl die Hardware- als auch die Softwarekapazitäten verbessert werden.
Mit Blick auf die Zukunft stellen wir uns die nahtlose Integration von KI, Quantencomputern und HPC in einer hybriden Plattform vor, die bei Bedarf einen reibungslosen Übergang zwischen Quanten- und klassischen Berechnungen gewährleistet.
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