Komplexe Materialien schneller simulieren
Neue Algorithmen sollen Quantencomputer präziser machen.
Quantencomputer sind in der Theorie herkömmlichen Rechnern für bestimmte Aufgaben weit überlegen. Komplexe Materialien sollten sie zum Beispiel schneller und genauer simulieren können als klassische Computer. Aber ihre Hardware ist noch lange nicht so ausgereift wie die von klassischen binären Computern. Kleine Fehler schaukeln sich im Laufe der Rechenoperationen daher oft zu falschen Ergebnissen auf – der Quantenvorteil ist dahin. Physiker der Universität des Saarlandes möchten nun mit Partnern aus der Industrie nach Wegen suchen, aus der bisher verfügbaren Hardware das Beste herauszuholen und so die Simulation von Materialien erheblich zu beschleunigen.
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Gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie möchte Peter P. Orth herausfinden, wie Quantencomputer effizienter Materialien simulieren können, die für High-Tech-Anwendungen nutzbar sind. „Überall, wo eine starke Elektronen-Wechselwirkung vorherrscht, in Magneten, Supraleitern, Batteriespeichern, spielen Quanteneffekte eine große Rolle“, erläutert Peter P. Orth. Diese Effekte führen dazu, dass zum Beispiel Licht, aber auch Elektronen sowohl Wellen- als auch Teilcheneigenschaften zeigen und Vorhersagen nur auf Basis von Wahrscheinlichkeiten getroffen werden können. Dies macht die Simulation neuer Materialien an Computern unglaublich schwierig.
Denn um das Verhalten eines Materials genau vorhersagen zu können, was von großer Bedeutung für Hochtechnologie-Anwendungen ist, müsste im Idealfall geklärt werden, wie jedes einzelne Elektron in dem System mit jedem anderen Elektron wechselwirkt, und das zu jedem beliebigen Zeitpunkt. Die Anzahl der möglichen Konfigurationen übersteigt aufgrund des exponentiellen Wachstums aber schon für ungefähr fünfzig Teilchen die Speicherkapazität von Supercomputern.
Quantencomputer hingegen rechnen auf Grundlage der Quanteneffekte, die bei der Materialsimulation diese enormen Probleme hervorrufen. Mit ihrer Hilfe könnte es gelingen, effizientere Algorithmen für die Berechnung solch hochkomplexer Systeme zu finden. Wie die Qubits eines Quantenrechners das am besten tun sollten, das ist die Aufgabe von Peter P. Orth: „Wir entwickeln im Projekt QUBE einen Algorithmus für NISQ-Quantencomputer.“ NISQ steht für „noisy intermediate-scale quantum“ und bezeichnet eine aktuelle Generation von Quantencomputern, in denen die Anzahl und Qualität der Qubits nicht ausreicht, um den Vorteil eines Quantencomputers gegenüber klassischen Supercomputern eindeutig zugunsten der Quantencomputer zu entscheiden.
„Bei jeder einzelnen Rechenoperation auf einem Quantencomputer gibt es eine winzige Wahrscheinlichkeit für Fehler. Diese Fehler ziehen sich durch den gesamten Rechenvorgang und vergrößern sich“, so der Physiker. Dieses Rauschen führt am Ende dazu, dass das Ergebnis der Rechnung nicht korrekt ist. Der Quantenvorteil ist dahin. Quantencomputer sind aufseiten der Hardware einfach noch nicht gut genug, um klassische Supercomputer auf breiter Front zu schlagen, obwohl sie theoretisch so viel schneller sein könnten. Peter P. Orth und sein Team möchten diesen Mangel mithilfe eines Tricks beheben.
„Wir schauen uns aus diesem riesigen System von 10 hoch 23 Teilchen, das beispielsweise einen Supraleiter beschreiben soll, nur einen kleinen Teil an. Für diesen kleinen, definierten Teil berechnen wir das Verhalten des Materials auf einem Quantencomputer. Und genau für diese Operation schreiben wir einen Algorithmus. Wir verwenden den Quantencomputer mit N Qubits dabei, um das exponentiell große Rechenproblem (2 hoch N) systematisch zu verkleinern, so dass es auf klassischen Supercomputern gelöst werden kann“, erläutert Peter Orth. „Diese Form des heterogenen Supercomputing ähnelt der Verwendung von Graphical Processing Units (GPUs) in der KI und kombiniert die Stärken von klassischen und quantenmechanischen Processing Units (CPUs und QPUs).
Diesen Algorithmus nutzt dann das Unternehmen Bosch, welche das Projekt leitet, und wendet ihn für die Simulation von realistischen Materialien an. Am Ende der dreijährigen Laufzeit wollen die Partner Klarheit darüber haben, wie viel Aufwand betrieben werden muss, bis tatsächlich ein Quantenvorteil vorliegt, also wann ein Quantencomputer tatsächlich besser für bestimmte Probleme geeignet ist als ein klassischer Computer.
U. Saarland / JOL
