Quantencomputing fürs echte Leben

Quantencomputer haben es bereits geschafft, gewöhnliche Computer bei der Lösung bestimmter Aufgaben zu übertreffen – bislang aber nur solche ohne praktische Anwendung. Der nächste Meilenstein besteht darin, sie dazu zu bringen, nützliche Dinge zu tun. Forscher der Chalmers University of Technology, Schweden, haben nun gezeigt, dass sie mit ihrem kleinen, aber gut funktionierenden Quantencomputer einen kleinen Teil eines echten Logistikproblems lösen können.

Das Interesse am Bau von Quanten­computern hat in den letzten Jahren an Dynamik gewonnen, und in vielen Teilen der Welt wird fieberhaft an ihnen gearbeitet. Im Jahr 2019 gelang dem Forschungsteam von Google ein großer Durchbruch, als es seinem Quanten­computer gelang, eine Aufgabe viel schneller zu lösen als der beste Super­computer der Welt. Der Nachteil ist, dass die gelöste Aufgabe überhaupt keinen praktischen Nutzen hatte – sie wurde gewählt, weil sie für einen Quantencomputer als einfach zu lösen galt, für einen konventionellen Computer jedoch sehr schwierig.

Daher besteht eine wichtige Aufgabe darin, nützliche und relevante Probleme zu finden, die außerhalb der Reichweite gewöhnlicher Computer liegen, die aber ein relativ kleiner Quanten­computer lösen könnte. „Wir wollen sicher sein, dass der Quanten­computer, den wir entwickeln, dazu beitragen kann, relevante Probleme frühzeitig zu lösen. Deshalb arbeiten wir eng mit Industrie­unternehmen zusammen”, sagt die theoretische Physikerin Giulia Ferrini, eine der Leiterinnen des Quanten­computer­projekts der Chalmers University of Technology, das 2018 begann. Zusammen mit Göran Johansson trug Giulia Ferrini zum theoretischen Teil der Arbeit bei, bei der ein Forscherteam von Chalmers kürzlich zeigte, dass ein Quantencomputer ein echtes Problem in der Luftfahrt­industrie lösen kann. Zum Team gehörte auch ein Industrie­doktorand des Luftfahrt­logistik­unternehmens Jeppesen.

Alle Fluggesellschaften sind mit Terminproblemen konfrontiert. So stellt die Zuweisung einzelner Flugzeuge zu bestimmten Strecken ein Optimierungs­problem dar, das mit zunehmender Anzahl von Strecken und Flugzeugen sehr schnell an Größe und Komplexität zunimmt. Die Forscher hoffen, dass Quanten­computer solche Probleme letztlich besser bewältigen können als heutige Computer. Aufgrund ihrer unterschiedlichen Struktur und Funktion müssen Quanten­computer jedoch auf andere Weise programmiert werden als herkömmliche Computer. Ein vorgeschlagener Algorithmus, der auf frühen Quanten­computern nützlich sein soll, ist der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA).

Das Forscherteam hat diesen Algorithmus nun erfolgreich auf seinem Quantencomputer – einem Prozessor mit zwei Qubits – ausgeführt und gezeigt, dass er das Problem der Zuweisung von Flugzeugen zu Routen erfolgreich lösen kann. In dieser ersten Demonstration konnte das Ergebnis leicht überprüft werden, da die Skala sehr klein war – es handelte sich nur um zwei Flugzeuge. Mit diesem Kunststück zeigten die Forscher als erste, dass der QAOA-Algorithmus das Problem der Zuweisung von Flugzeugen zu Strecken in der Praxis lösen kann. Sie schafften es auch, den Algorithmus eine Ebene weiter als andere zuvor auszuführen, eine Leistung, die sehr gute Hardware und genaue Kontrolle erfordert.

„Wir haben gezeigt, dass wir in der Lage sind, relevante Probleme auf unserem Quanten­prozessor abzubilden. Wir haben noch eine kleine Anzahl von Qubits, aber sie funktionieren gut. Unser Plan war, dass zunächst alles in kleinem Maßstab sehr gut funktioniert, bevor wir hoch­skalieren”, sagt Jonas Bylander, Senior Researcher, verantwortlich für das experimentelle Design und einer der Leiter des Projekts zum Bau eines Quanten­computers bei Chalmers.

Die Theoretiker simulierten auch die Lösung des gleichen Optimierungs­problems für bis zu 278 Flugzeuge, die einen Quanten­computer mit 25 Qubits benötigen würden. „Die Ergebnisse blieben gut, als wir hoch­skalierten. Dies deutet darauf hin, dass der QAOA-Algorithmus das Potenzial hat, diese Art von Problem in noch größeren Maßstäben zu lösen”, sagt Giulia Ferrini. Die besten Computer von heute zu übertreffen, würde jedoch viel größere Geräte erfordern. Die Forscher von Chalmers haben nun mit der Skalierung begonnen und arbeiten derzeit mit fünf Quantenbits. Der Plan ist es, 2021 mindestens zwanzig Qubits zu erreichen, wobei die hohe Qualität erhalten bleiben soll.

Chalmers / DE

Weitere Infos

• Originalveröffentlichungen
  A. Bengtsson et al.: Improved Success Probability with Greater Circuit Depth for the Quantum Approximate Optimization Algorithm, Phys. Rev. Appl. 14, 034010 (2020); DOI: 10.1103/PhysRevApplied.14.034010
  P. Vikstål et al.: Applying the Quantum Approximate Optimization Algorithm to the Tail-Assignment Problem, Phys. Rev. Appl. 14, 034009 (2020); DOI: 10.1103/PhysRevApplied.14.034009
• Microtechnology and Nanoscience, Chalmers University of Technology, Gothenburg