Schulterschluss von Physikern und Informatikern

Quantencomputer können manches besser als klassische Computer, aber vieles eben auch noch nicht. Forschende der Saar-Universität wollen nun gemeinsam mit den Industriepartnern BMW, Infineon und dem Quantencomputer-Start-up planqc beide Welten zusammenbringen. Ein Quantencomputer soll klassischen Rechnern dabei helfen, hochkomplexe Optimierungsherausforderungen aus dem Industrie-Alltag zu bewältigen. Gefördert wird das Projekt mit 2,3 Millionen Euro vom Bundesforschungsministerium.

Peter P. Orth (l.) und Markus Bläser

Quelle: UdS / Thorsten Mohr

Optimierungsprobleme tauchen in unserem Alltag überall auf, zum Beispiel auch bei der Herstellung komplexer Produkte oder der Kalkulation von Preisen für ein Produkt. Klassische Computer können manch hartes mathematisches Problem auch heute noch nur näherungsweise knacken, aber nicht vollständig und oft nur unter langer Laufzeit. Ihre Algorithmen orientieren sich dabei an tatsächlichen Problemen aus der Praxis und nutzen deren Strukturen heuristisch aus. „Das funktioniert erstaunlich gut. Oft sind Algorithmen, die in der Theorie langsamer sind als andere, in der Praxis dennoch schneller“, erklärt Peter Orth, Professor für Theoretische Physik der Quanteninformation an der Universität des Saarlandes. Aber bei aller Qualität, die diese Algorithmen mit sich bringen, sind sie doch oft nur die beste Lösung, die sich unter den gegebenen Umständen finden lässt, frei nach dem Motto: „Machen wir das Beste daraus, mehr geht derzeit nicht.“ Orth, seinem Professoren-Kollegen Markus Bläser, Informatiker und Experte für Komplexität und Algorithmik, den Industriepartnern Infineon und BMW sowie dem Quantencomputer-Start-up planqc ist das aber nicht gut genug.

In einem neuen Forschungsprojekt namens „QIAPO – Quanteninformierte approximative Optimierung auf NISQ und partiell fehlertoleranten Quantencomputern“ gehen sie daher neue Wege: Ein spezieller Quantencomputer basierend auf Neutralatomen, gebaut von planqc in Garching, soll in einem ersten Schritt dafür sorgen, dass die hochkomplexen Logistikaufgaben, die zum Beispiel bei Herstellung und Vertrieb von Autos oder Computerchips auftauchen, so weit „kleiner gerechnet“ werden, bis der klassische Computer mit seinen in der Praxis erprobten Algorithmen damit besser fertig wird.

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Fehler erkennen und korrigieren

Ist der „Dschungel“ des mathematischen Problems erst einmal ordentlich gelichtet, können die Wissenschaftler mit den zahlreichen in der Praxis erprobten und erfolgreichen Algorithmen auf den klassischen Computern weiterarbeiten und das riesige Problem, das dank der Quanten-Unter­stüt­zung viel kleiner gemacht wurde, zu Ende rechnen. Aber auch mit dieser Methode wird es für die Herausforderungen, die für Industrieunternehmen wie Infineon und BMW zum Alltag gehören, keine hundertprozentige Lösung geben, schränkt Orth ein, weshalb das Projekt auch „approximative Optimierung“ im Titel trägt. Das heißt, die Wissenschaftler versuchen, mit ihrer Methode aus Quanten- und klassischen Algorithmen die bestehenden Optimierungsthemen per Annäherung noch etwas besser zu lösen als es derzeit der Fall ist. Ein Beispiel zur Veranschaulichung, dessen Werte nun frei erdacht sind: Wenn ein Problem derzeit mit 80-pro­zen­ti­ger Genauigkeit gelöst werden kann, könnte ein Ansatz aus der Kombination von Quanten- und klassischen Computern dafür sorgen, dass das Problem auf effiziente Weise zu 85 oder 95 Prozent gelöst wird. „Hier könnte man mit dem Quantencomputer also ‚in die Lücke stoßen‘, um die Genauigkeit zu erhöhen und einen Quantenvorteil zu erzielen“, umschreibt es Orth.

„Das Projekt QIAPO zeigt nicht nur, wie weit die Entwicklung von Quantencomputern inzwischen fortgeschritten ist“, sagt Martin Kiffner, Head of Algorithms bei planqc. „Wir demonstrieren damit bereits heute, wie sich hochkomplexe, industrierelevante Herausforderungen in Quantenalgorithmen übersetzen lassen – die schließlich auf Quantencomputern getestet werden können.“

Der Physiker beschreibt ein realistisches Ziel des Projektes: „Wir werden nun in den kommenden drei Jahren nicht auf Anhieb die großen Probleme lösen. Aber wir werden am Ende mit hoher Wahrscheinlichkeit wissen, ob wir mit unserem Ansatz solche Probleme grundsätzlich lösen können und diese dann gegebenenfalls weiter erforschen.“ Denn wenn es gelingt, die komplexen Abläufe der industriellen Produktion und des Vertriebs auch nur minimal effizienter zu gestalten, wäre am Ende viel gewonnen. Denn, so heißt es in der Projektbeschreibung: „Bereits geringe Ressourceneinsparungen können bei hohen Produktionsvolumina erhebliche finanzielle Effekte erzielen.“ [UdS / dre]