​Quantencomputer stehen noch in den Anfängen ihrer Entwicklung, aber sie werden voraussichtlich in den kommenden Jahren und Jahrzehnten an enormer Bedeutung gewinnen. Auch wenn noch unklar ist, wann diese neue Art von Rechnern gegenüber klassischen Computern einen Vorteil bringen wird, lohnt sich schon jetzt ein Blick auf mögliche Anwendungen.

What if? Vielleicht steht die Zukunft bereits vor der Tür
Disruptives Potenzial. So nennt man es, wenn neue Technologien bewährte Systeme auf den Kopf stellen – kein neues Phänomen, wenn man an die Entwicklung mechanischer Webstühle denkt, die 1844 in Schlesien sogar zu Arbeiter-Aufständen geführt hat.

Durchaus möglich, dass der Gesellschaft ein weiteres disruptives Ereignis bevorsteht: das Aushebeln der aktuell verwendeten Verschlüsselungstechnologie, der asymmetrischen RSA (Rivest–Shamir–Adleman) – Verschlüsselung, die mit Quantencomputern erstmalig in annehmbarer Zeit entschlüsselt werden könnte. Dann bleibt kein Stein auf dem anderen. Jede mit dem RSA- Algorithmus verschlüsselte Information wäre blitzschnell geknackt. Noch ist es nicht so weit. Aber die Vorbereitungen, Alternativen zur RSA-Verschlüsselung wie beispielsweise die Quantenkryptographiesysteme zu entwickeln, laufen bereits. Wir sollten jedenfalls gewappnet sein.

Let’s get ready. Beschäftigen wir uns mit Quantencomputern. Jetzt
Und das ist ist genau unser Ansatz bei Math.Tec: wir wollen wissen, was auf uns zukommt und uns deshalb schon jetzt mit dieser neuen und spannenden Technologie beschäftigen. In einem gemeinsamen HPQC-Forschungsprojekt sind wir dazu auf einem guten Weg. Die Prinzipien des Quantencomputings haben wir hier erklärt – wenden wir also den Blick auf mögliche Anwendungsgebiete.

Kryptographie
Als mögliche Lösung für die Nachfolge von RSA als Verschlüsselungs-Technologie wird übrigens derzeit die Quantum Key Distribution angesehen. Die Methode dient der sicheren Verschlüsselung von Kommunikation, die auf den Prinzipien der Quantenmechanik basiert. Sie ermöglicht es, einen geheimen Schlüssel zwischen zwei Parteien auszutauschen, der nicht abgehört oder abgefangen werden kann, da jede Abhörung die Quantenzustände der Übertragung stören würde, was sofort erkannt werden kann. Dies macht QKD zu einer äußerst sicheren Methode für den sicheren Datenaustausch. Die dazu nötigen technischen Voraussetzungen existieren bereits, jedoch sind auch Investitionen in Infrastruktur nötig.

Quantensimulation
Schon in im Jahr 1981 formulierte der Physiker Richard Feynman die Hypothese, dass Quantensysteme am besten mit einem Quantencomputer berechnet werden sollten. Will man etwa das niedrigst-mögliche Energieniveau von Molekülen rausfinden, bietet sich ein Quantencomputer an, denn die Datenmengen für eine solche Simulation sind enorm und die Berechnungen dazu lassen sich mit klassischen Rechnern nicht durchführen. Der Vorteil: man kann Quanteneffekte ausnützen. Das klingt abstrakt und nach Grundlagenforschung, in der Praxis ist es aber von entscheidender Bedeutung. Die Eigenschaften von Molekülen zu kennen, bedeutet neue Erkenntnisse in der Materialwissenschaft zu erlangen und beeinflusst Bereiche wie Medizin, Biotechnologie, Chemie, Pharmakologie und viele andere.

Deep Learning und KI
Quantencomputer könnten dazu beitragen, maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke zu beschleunigen, was zu erheblichen Fortschritten in der KI-Forschung und Anwendungen führen könnte. So könnten etwa künftig neuronale Netze mit einer großen Datenbasis trainiert werden – eine Anforderung, mit der klassische Computer schnell überfordert sind – und durch die parallele Verarbeitung die Trainingszeit beschleunigt und die Ergebnisse verbessert werden.

Optimierungen und kombinatorische Problemstellungen – unser Tagesgeschäft bei Math.Tec
Optimierung bedeutet die beste Lösung aus einer Vielzahl von zulässigen Möglichkeiten zu finden. Beispielsweise die schnellste Route unter allen möglichen zulässigen Routenkombinationen herauszuarbeiten, wie in der Tourenoptimierung oder die optimale Reihenfolge der Aufträge in der Produktionsplanung festzulegen, sodass die eingesetzten Ressourcen effizient verwendet werden.

Quantenalgorithmen wie der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) wurden entwickelt, um solche Aufgabenstellungen effizient mit einem Quantencomputer zu lösen, indem sie quantenmechanische Prinzipien wie Superposition, Verschränkung, und Interferenz nutzen. Mögliche weitere interessante Anwendungsfelder dabei sind: Supply Chain Optimierung, Transport-Logistik, Portfolio-Optimierung in der Finanzwelt u.v.m.

Quantencomputer sind für spezielle Arten von Aufgaben besser geeignet als klassische Computer.
Es gibt spezifische Anwendungen und Problemstellungen, bei denen Quantencomputer ihren Vorteil ausspielen können, aber es gibt auch andere, bei denen klassische Computer genau so effizient sind. Und wiederum andere Anforderungen werden sich mit hybriden Systemen am besten lösen lassen. Die Entwicklung und Erforschung von Quantenalgorithmen und -anwendungen für reale Aufgabenstellungen ist ein aktives Forschungsgebiet und Gegenstand intensiver Studien. Dieser universitären Studienergebnisse nehmen wir uns an und transformieren diese in anwendungsorientierte hybride Optimierungssysteme.

Unser Ziel ist stets dabei: Die Komplexität in Wirtschaft und Industrie berechenbar machen. Ob klassisch, mit QC-Unterstützung oder hybrid. Wir bleiben jedenfalls dran.

Anwendungsbeispiele

• Supply Chain Optimierung
• Produktionsoptimierung
• Transportlogistikoptimierung
• Form-Optimierung
• Fluiddynamik-Optimierung
• Produktportfolio-Optimierung
• Bedarfsmengenprognose
• Salesforecast
• …