Quantencomputer

Daimler ist zum Thema Quantencomputing zwei jeweils unabhängige Forschungspartnerschaften mit Google und mit IBM eingegangen. Die beiden Firmen gehören zu den Vorreitern in der Hardware- und Software-Entwicklung dieses neuen Rechnertyps.

Was kann Quantencomputing?

Die Quantenphysik, nach welcher der Quantencomputer (QC) arbeitet, ist bereits seit etwa hundert Jahren bekannt.

Dennoch hat es sehr lange gedauert, bis eine nennenswerte Hardware-Umsetzung der letzteren Quanteneffekte für die Nutzung als Rechenmaschine möglich wurde. Google will nun mit einem speziellen Experiment einen wesentlichen Durchbruch erzielen („Supremacy“ Experiment). So soll Googles aktueller QC-Chip in Sekundenbruchteilen eine Rechenaufgabe lösen, die der leistungsfähigste Supercomputer der Welt nur in Stunden, Monaten oder auch Jahren, also nicht praktikabel lösen kann. Das Bemerkenswerte dabei ist, dass dies mit einem Chip mit 72 Qubits gelingen soll. Ein „Qubit“ ist die kleinste Recheneinheit eines Quantencomputers, wie das Bit in einem klassischen Computer. Die großen Supercomputer der Welt haben Trillionen von Bits.

Funktionieren unsere Smartphones auch bald per Quantencomputing?

Die Effekte der Quantenphysik, die hier Anwendung finden, sind sehr empfindlich gegenüber jeglicher Art von Störung aus der Umwelt, sei es Wärme/Strahlungen/Magnetfelder. Aus diesem Grund werden die QC-Chips über mehrere Ebenen mit Abschirmungen und Kühlstufen bis fast zum absoluten Temperatur-Nullpunkt von -273 °C gekühlt und geschützt.

Der Aufbau und die Betriebsweise machen es aus heutiger Sicht sehr unwahrscheinlich, dass ein Quantencomputer irgendwann einmal mobil, z. B. in einem Handy, verbaut werden könnte. Ein oder mehrere QCs können jedoch in heutigen Rechenzentren aufgestellt und vor Ort oder über die Cloud genutzt werden. Der Energieverbrauch eines einzelnen Systems beträgt ca. 20 kW. Dabei ist es unwesentlich, ob 20 oder 2000 Qubits verbaut sind. Ein klassischer Supercomputer aktueller Bauart benötigt zwischen 10 und 20 MW, also ca. 1000-mal mehr Energie.

Es gibt aber Einschränkungen aufgrund des technischen Standes des QCs und der Rechenweise eines QCs.

Heutige Systeme weisen noch hohe Ungenauigkeiten auf. Trotz der starken Schirmung und der extrem niedrigen Betriebstemperaturen kann das System seine Rechenfähigkeit (kohärenter Zustand) nur für Mikrosekunden aufrecht erhalten. Die einzelnen Rechenoperationen liegen im Nanosekunden-Bereich. Somit sind heute bis zu ca. tausend Operationen ausführbar, bevor das System seine Information verliert (Dekohärenz) und keine sinnvollen Operationen mehr ausführen kann.

Die Vorteile von Quanten-Computing – eine Schwäche ist gleichzeitig eine Stärke

Ein Quantencomputer ist optimal für Optimierungsprobleme. Er berechnet Ergebnisse mit einer Wahrscheinlichkeitsangabe. Präzise Mathematik ist die Stärke unserer Standard-Computer. Das Ergebnis der Aufgabe 1000+1000 gibt der Standard-Computer mit dem eindeutigen Wert 2000 wieder. Das Ergebnis des Quantencomputers dagegen könnte in etwa so lauten: 1000+1000 = 1997,4 mit einer Wahrscheinlichkeit von 98,3%. Er kann jedoch bei größeren Optimierungs-Problemen das Ergebnis erheblich schneller finden als ein klassischer Rechner. Wir sprechen hier im Extremfall von Unterschieden von einigen Sekunden (QC) zu einigen Jahrtausenden (Standardrechner).

Aufgrund der jeweiligen Besonderheiten zeichnet es sich ab, dass Quantencomputer im Tandem mit Standardcomputern eingesetzt werden, so dass jedes System seine Stärken einbringen kann. Für die Entwicklung fehlerfreier Quantencomputer mit einer höheren Anzahl von Qubits und mit wesentlich längeren Rechenzeiten werden noch Entwicklungszeiten von fünf bis zehn Jahren erwartet. Allerdings wären dann Rechenoperationen möglich, die so noch nie durchgeführt werden konnten.

Warum setzt Daimler auf Quantencomputer?

Warum engagiert sich Daimler schon in dieser frühen Phase in Form von Forschungsprojekten zum Thema Quanten-Computing? Die einfache Antwort ist, dass wir sehr viele Berechnungsaufgaben innerhalb der Firma haben, die letztendlich auf Optimierungsprobleme zurückzuführen sind. Das betrifft Fragestellungen der Produktion sowie die weltweite Teile- und Datenlogistik bis zur Optimierung der Fahrzeugproduktionsplanung in den weltweit verteilten Werken. Wir wissen heute noch nicht mit Sicherheit, ob der Quantencomputer alleine oder in Kombination mit einem Standard-Rechnersystem, seine besonderen Eigenschaften bei diesen Fragestellungen vorteilhaft ausspielen kann. Dazu ist die Technologie noch zu sehr in den Kinderschuhen. Mit einfachen Problemen dieser Art wollen wir aber erste Tests durchführen.

Ein weiteres sehr wichtiges und sich gerade entwickelndes Thema in überfüllten Mega-Cities und größeren Städten ist eine neue Transportvariante (gegenüber dem Selbstfahren): „Mobility as a Service (MaaS)“. Durch die aufkommenden autonomen Fahrzeuge und internetbasierte Softwarelösungen für das Routing und die mögliche Kopplung von Transportsystemen, wird MaaS sehr attraktiv werden. Für Mobilitätsanbieter ergeben sich allerdings neue Herausforderungen. Wie kann man zum Beispiel in einem sehr dynamischen Stadtsystem mit Millionen von Bewegungsanfragen in kurzen Zeitintervallen für Personen und Güter die optimale Aufteilung der Transportkapazitäten erreichen? Wie schafft man es, dass das System hochreaktiv auf Störungen anspricht, wenn es z. B. zu unfallbedingten Staus kommt, eine S-Bahn-Linie komplett ausfällt oder ein heftiges Wetterereignis auftritt? Das würde die laufenden Transporte stark beeinflussen und sehr dynamisch zu neuen Anfragen führen.

Das sind Fragen, die wir schon bald beantworten müssen, wenn wir im Wettbewerb mit anderen Anbietern vorne bleiben wollen. Eventuell können Quantencomputer einmal einen entscheidenden Beitrag leisten.

Wo uns Quanten-Computing heute schon helfen kann

Was den Entwicklungsstand der Quantencomputer angeht, so sind solche Probleme allerdings frühestens mittelfristig bearbeitbar. Die nahe liegenden Aufgaben für einen Quantencomputer sind Werkstoffprobleme, z. B. Berechnungen zur Bildung von Molekülen aus bestimmten chemischen Elementen. Denn auch die Natur arbeitet nach den Prinzipien der Quantenphysik. Die beste Möglichkeit, die Natur nachzuahmen bzw. zu simulieren, ist also ein System, welches selbst nach den Prinzipien der Quantenphysik arbeitet.

Die Elektromobilität basiert hauptsächlich auf einer gut funktionierenden Zellchemie der Batterien. Vorhersagen über zukünftige Materialien, präzise Simulationsmöglichkeiten zur Batteriezellenchemie, deren Alterungsvorgänge und Leistungsgrenzen sind von großem Interesse für uns. Hier besteht berechtigte Hoffnung, dass QCs in den kommenden Jahren erste Ergebnisse erzielen.

Weitere langfristig vielversprechende Themen

Langfristig ist auch Künstliche Intelligenz ein Thema für einen QC, z. B. diskutiert man, maschinelles Lernen auf einem QC mit hoher Geschwindigkeit durchzuführen.

Wenn „Daten das neue Öl“ als entscheidender „Rohstoff“ für eine funktionierende Wirtschaft sind und diese Daten und deren optimale Verarbeitung z.B. für „Mobility as a Service“ in Zukunft eine entscheidende Rolle spielen werden, dann müssen sich alle Firmen darauf einstellen. Daimler wird diesen Weg ebenfalls gehen, um sich von einem der renommiertesten Fahrzeughersteller zu einem der besten Mobilitätsanbieter zu entwickeln. Strategische Partnerschaften können dabei eine wichtige und beschleunigende Rolle spielen.

Wichtig wird, wie man große Datenmengen schnell und zuverlässig verarbeiten kann. Die Raffinerien des „neuen Öls“ sind also keine Chemieanlagen mehr, sondern hocheffiziente Rechenzentren, die gegebenenfalls einmal konventionelle Supercomputer mit der Leistung von Quantencomputern kombinieren. Dazu gehört die passende Software bzw. die Algorithmen, die die Fähigkeiten eines QC erst nutzbar machen. Quantencomputer sind aber so anders in ihrer Arbeitsweise, dass wir davon ausgehen, dass neben der angepassten Software auch die Datenaufbereitung und -bereitstellung in einer besonderen Form erfolgen muss. Und Quantendatenspeicher hätten wir lieber heute als morgen verfügbar. Das muss bei QCs definitiv anders als bisher gelöst werden und Lösungen dafür werden gerade erst diskutiert.

Was fehlt uns noch bei QCs?

Es gibt mehrere vielversprechende Möglichkeiten, Qbits zu bauen. Die Hardware-Entwicklung auf Basis der verschiedenen Ansätze liegt bei den entsprechenden Firmen. Neben den Big-Playern Google, IBM, Intel, Microsoft sind noch eine Reihe Startups. wie D-Wave, Rigetti usw aktiv.

Wir bei Daimler konzentrieren uns auf die Anwendbarkeit für unsere Berechnungen. Wichtig ist uns dabei auch, dass die Hardware-Hersteller unsere Bedürfnisse verstehen, uns bei der Umsetzung von unseren spezifischen Fragestellungen in die QC-Sprache unterstützen. Wir sind auch daran interessiert, dass sie an den Hochsprachen arbeiten, die die QCs in einer späteren Phase für die heute ausgebildeten Programmierer nutzbar machen. Denn erst letzteres wird einen schnellen industrieweiten Einsatz ermöglichen.

Die Funktionsweise des Quantencomputers, die zugrundeliegenden quantenphysikalischen Effekte sowie die Ansätze für die Lösung unserer Berechnungsaufgaben fordern alle Beteiligten im Team wirklich heraus. Wer nicht theoretische Physik studiert und vielleicht seinen Schwerpunkt auf dieses Feld gelegt hat, muss sich schon sehr intensiv mit der Materie beschäftigen, um das alles mit seinem bisherigen Verständnis der Physik in Einklang zu bringen. Da ist es wenigstens ein kleiner Trost, dass auch Einstein seine Probleme damit hatte („Gott würfelt nicht“, „spukhafte Fernwirkung“). Vieles deutet darauf hin, dass wir hier ein neues Technologie-Kapitel aufschlagen. Es ist ein wirklich neues Gebiet auf der Schwelle zur Umsetzung. Auf die Frage, was könnte das „Next Big Thing“ in ca fünf bis zehn Jahren sein, hätte das QC-Team aber schon eine Vermutung…