Was hinter Quantencomputing steckt, und warum Daimler daran forscht

Kleines Gedankenspiel, bei dem niemand verletzt wird: Ein neuer, unfassbar leistungsfähiger Rennwagen stellt mit seiner wahnsinnigen Beschleunigung alles in den Schatten. Jeden Formel 1 Boliden, sogar jeden Dragster aus den USA. Diese ungeheure Power hat ihren Preis: Der Fahrer kann das Kraftpaket nur für wenige Augenblicke unter Kontrolle halten, bevor es aus der Spur gerät und von der Strecke abkommt. An eine ganze Rennrunde ist nicht zu denken, geschweige denn an ein ganzes Rennen.

Diese Szene fasst gut zusammen, wo die Wissenschaft aktuell beim nächsten Schritt der Digitalisierung steht: dem Quantencomputer. Die mögliche Leistung wird schon deutlich, aber die Technologie ist noch nicht soweit, die PS auch sicher auf die Straße zu bringen. Die Forscher und Programmierer beginnen gerade erst, diesen völlig neuen Ansatz von Hard- und Software zu verstehen und zu beherrschen – so wie der Fahrer des Super-Rennwagens. Ihre Hoffnung ist jedoch, dass Quantencomputing in einigen Jahren in der Lage sein wird, Aufgaben zu lösen, für die ein heutiger, hochmoderner Supercomputer Hunderte oder Tausende von Jahren benötigen würde. Auf diese Weise könnten zum Beispiel neue, effizientere Batterietechnologien entdeckt, aerodynamische Formen für eine bessere Treibstoffeffizienz entwickelt oder Fertigungsprozesse mit unzähligen Variablen optimieren werden.

Daimler und der Quantensprung

Aus dem Silicon Valley in Kalifornien heraus, arbeitet ein Team von Daimler an einem globalen Forschungsprogramm, das untersucht, wie die innovative Computertechnik auf das nächste Level gehoben werden kann. Bei Mercedes-Benz Research and Development North America (MBRDNA) koordinieren eine Handvoll Experten die globalen Initiativen des Unternehmens. Sie wollen sich mit der Technologie vertraut machen, um ihr Potenzial und ihre noch vorhandenen Mängel besser zu verstehen und in enger Zusammenarbeit mit führenden Vertretern der Hightech-Welt aus Industrie und Wissenschaft Grundlagenforschung zu betreiben.

Als in verschiedenen Abteilungen erkannt wurde, welche Möglichkeiten in der neuen Technologie stecken, rief Daimler 2015 die Quantumcomputing-Initiative ins Leben. „Wir versuchen immer, aufkommende Trends aufzugreifen und die Chancen von Zukunftstechnologien zu verstehen. Quantencomputing ist offensichtlich ein Feld, bei dem wir als Unternehmen noch viel lernen müssen“, erklärt Ben Boeser, der das Innovationsmanagement bei MBRDNA leitet. „Es ist eine sehr forschungsintensive Aufgabe, die Dinge untersucht, die erst in zehn bis 15 Jahren relevant werden. Aber wir wollen jetzt die Grundlagen schaffen, damit wir als Unternehmen direkt profitieren können, wenn ein neues Universum entsteht. Davon wollen wir ein Teil sein.“

Zu diesem Zweck stellte Boeser Anfang 2018 ein Team von drei Spezialisten im Silicon Valley zusammen, die mit einem weltweiten Netzwerk von internen Experten, renommierten Tech-Schwergewichten wie IBM und Google sowie externen Forschern auf der ganzen Welt zusammenarbeiten. Ihr Anspruch: Software und Algorithmen zu entwickeln, die helfen könnten, bisher unlösbare Probleme in Rekordzeit zu lösen. „Es ist sehr sinnvoll, diese globalen Forschungsanstrengungen im Silicon Valley zu bündeln“, sagt Boeser. „Die USA sind führend auf diesem aufstrebenden Gebiet, und wir befinden uns in unmittelbarer Nähe zu Google und IBM, jenen beiden Unternehmen, die in Sachen Quantencomputer derzeit am weitesten sind. Unsere Partnerschaften für die Zusammenarbeit in der Grundlagenforschung bringen viele Vorteile mit sich, weil wir gemeinsam Ansätze diskutieren und Algorithmen entwickeln können – nicht als Kunde im Gespräch mit einem Anbieter, sondern auf Augenhöhe.“

Lernen von kompetenten Partnern

Sowohl IBM als auch Google haben eine eigene, individuelle Quantencomputer-Architektur entwickelt, auf die Boesers Team über Cloud-Dienste zugreifen kann. So können sie Experimente durchführen und Einblicke in die neuesten Rechenmethoden bekommen. Und auch, wenn der Innovationsmanager davor warnt, dass der Weg von der Durchführung theoretischer Experimente zu tatsächlich nützlichen, geschäftsbezogenen Anwendungen lang ist: Der frühzeitige Aufbau von Wissen und Fähigkeiten in diesem Segment hat das Potenzial, nicht nur die Batterieforschung voranzutreiben, sondern auch andere Bereiche so zu revolutionieren, dass Daimler als Unternehmen und der Verkehrssektor im Allgemeinen in hohem Maße davon profitieren werden.

Der Rennwagen namens Quantencomputer ist aber noch instabil und bleibt nur wenige Augenblicke zuverlässig auf Kurs. Das hat mit seiner Funktionsweise zu tun: Während klassische Computer und Speicherbausteine Informationen in einem eindeutigen Bitmuster speichern, das lediglich Einsen und Nullen enthält (Strom eingeschaltet oder Strom ausgeschaltet), folgt eine Quantenmaschine dem Prinzip der Quantenmechanik. Das heißt, dass sie als kleinstmögliche Speichereinheit so genannte Qubits (Quantenbits) verwendet, die jede beliebige Kombination von Eins und Null gleichzeitig speichern können. Diese „Superposition“ (Überlagerung) genannte Eigenschaft, ist die erste, die Quantencomputer potenziell um ein Vielfaches schneller macht als aktuelle Großrechner und Server.

Die zweite Eigenschaft ist das „Entanglement“. Diese „Quantenverschränkung“ beschreibt die Interaktion eines Qubits mit einem anderen. Während heutige Computer ausdrücklich darauf ausgelegt sind, ihre Bits immer getrennt zu halten, um eine konkrete Berechnung für ein gewünschtes Ergebnis durchzuführen, liegt die Leistung einer Quantenmaschine in der Fähigkeit, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten und mehrere Berechnungen auf einmal durchzuführen. Genauer gesagt: Eine bestimmte Anzahl von „N“ Qubits kann eine Überlagerung von 2N Zuständen beschreiben. Das entspricht einem exponentiell größeren Umfang von Operationen – mit entsprechenden Ergebnissen – als heutige Rechner in derselben Zeit liefern können. Eine voll skalierte Version eines mit genügend Qubits bestückten Quantencomputers könnte theoretisch hochkomplexe Berechnungen in nur wenigen Sekunden durchführen, für die ein klassischer Computer Jahrtausende benötigen würde.

Ungebremste Power

Klingt vielversprechend. Wäre da nicht die unangenehme Angewohnheit der Qubits, unkontrolliert miteinander zu interagieren, was sie höchst instabil oder flüchtig macht. Diese inhärente Eigenschaft ist den Informatikern ein Graus, denn sie führt dazu, dass Eingaben verloren gehen, verändert werden und Berechnungen entweder unvollständig oder fehlerhaft sind. Auch Tyler Takeshita räumt ein, dass die Kontrolle eines Quantensystems bisher extrem schwierig ist. „Wir stehen noch ganz am Anfang der Technologie. Man hat nicht viel Zeit, bevor man die Kontrolle über das System verliert und die Fehler- oder Irrtumsrate ansteigt. Und schon sind die Ergebnisse des Quantencomputers nicht mehr zu gebrauchen“, sagt der Quantentechnologie-Experte am Daimler-Forschungsstandort Silicon Valley in Sunnyvale. „Das Ziel, dem alle nachjagen, ist es, genügend Kontrolle über die Qubits zu erlangen, um eine Anwendung komplett durchzuführen und die Maschine die Aufgabe tatsächlich beenden zu lassen.“

Die allgemeine Theorie zum Quantencomputing gibt es schon seit den 1980er Jahren, aber erst kürzlich haben Forscher gezeigt, dass diese Vision verwirklicht werden kann: Der Suchgigant Google erregte im Oktober 2019 große Aufmerksamkeit, als er in einem Artikel im Wissenschaftsmagazin Nature  verkündete, die so genannte „Quantenüberlegenheit“ erreicht zu haben. Wissenschaftlern in einem Forschungslabor in Santa Barbara, Kalifornien, war es gelungen, ihr Quantensystem über drei Minuten und 20 Sekunden eine mathematische Berechnung durchführen zu lassen, für die ein Supercomputer mehr als 10.000 Jahre benötigen würde.

„Das zeigt deutlich, dass die Quantencomputer-Gemeinschaft herausragende Fortschritte macht“, erklärt Takeshita, der die Universität von Kalifornien, Berkeley, verließ, um sich der Daimler-Initiative anzuschließen. „Noch hat ein Quantencomputer nichts getan, was unsere Branche verändert – noch nicht! Die Veröffentlichung von Google“, fügt er hinzu, „stimmt uns diesbezüglich aber sehr zuversichtlich. Quantencomputer sind nicht neu, nur war es lange Zeit nicht klar, ob sie auch in großem Maßstab eingesetzt werden können. Theoretisch wissen wir jetzt, dass es eine skalierbare Möglichkeit gibt, Anwendungen auszuführen und gültige Ergebnisse zu erhalten.“ Er weist darauf hin, dass die Wissenschaftler bis dato noch nicht wissen, wie viele Qubits ein voll funktionsfähiges System enthalten sollte – und ob mehr überhaupt besser ist. „Wir haben bis jetzt gelernt, dass die schiere Anzahl der Qubits allein nicht so wichtig ist, wenn die Fehlerquote zu hoch ist. Solche wichtigen Details entdeckt man nur, wenn man von Anfang an ausreichend Zeit und Geld in die Forschung investiert.“

Glücklicherweise ist die weltweite Gemeinschaft von Quantencomputer-Experten und -Fans relativ klein und hält sich gegenseitig über ihre Ideen und Errungenschaften auf dem Laufenden. Die Szene erinnert an die 1950er-Jahre, als die ersten Computer aufkamen und die Menschen nur ein rudimentäres Verständnis für deren Steuerung und Nutzung hatten. Man schätzt, dass die globale Quantengemeinschaft nicht mehr als 2.000 Menschen umfasst. Entsprechend wenig Wettbewerb gibt es, und der Geist der Zusammenarbeit und des Austauschs ist weit verbreitet. Daimler hat bereits erste Experimente sowohl mit IBM als auch mit Google durchgeführt und ein wachsendes Netzwerk von Universitäten in Deutschland und den USA aufgebaut, an denen Studierende in Zusammenarbeit mit den eigenen Forschern promovieren. „Wir sind immer offen für neue Ideen“, so Russell Seeman, technischer Leiter des Quantenprogramms in Kalifornien. Wie er sagt, investieren Enthusiasten innerhalb von Daimler und in der Wissenschaft viel Zeit in das neue Forschungsfeld und veröffentliche zahlreiche Beiträge. „Menschen aus vielen Disziplinen – Materialwissenschaftler, Physiker, Chemiker, Mathematiker – sehen sich Zeit ihrer Karrieren mit quasi unlösbaren Problemen konfrontiert. Nun haben wir hier möglicherweise eine Technologie, die ihnen dabei helfen kann. Deshalb möchten wir einen Dialog beginnen und sie, wenn es Sinn macht, in unser Programm aufnehmen“, so Seeman. Die Initiative richtet zudem großes Augenmerk auf Start-ups, die ihre eigenen Ansätze für Quantenmechaniken erforschen.

Hardware aus der Kälte

In der Forschungspartnerschaft von Daimler mit IBM und Google geht es vor allem darum, die Untersuchung von Was-wäre-wenn-Szenarien voranzutreiben. „Es geht nicht darum, deren Hardware zu testen. Stattdessen konfrontieren wir unsere Partner mit realen Problemen und finden so heraus, wie man Programme für ihre Quantencomputersysteme schreibt“, sagt sein Programmpartner Takeshita. IBM betreibt einen Quantencomputer in seinem historischen Hauptsitz in Yorktown, New York, während das System von Google in einem Labor in Santa Barbara in Südkalifornien steht. Die Forscher wiederum sitzen in Venice Beach bei Los Angeles. Während sich die beiden Maschinen in den architektonischen und operationalen Details unterscheiden, setzen beide Quantencomputer auf Supraleiter. Das sind Materialien, die bei extrem niedrigen Temperaturen ihren elektrischen Widerstand verlieren. Konkret bedeutet das, dass sie auf minus 272,9 Grad Celsius (454 Grad Fahrenheit) heruntergekühlt werden müssen, was die beiden Quantencomputer zu den zwei kältesten Stellen auf der Erde macht.

Die Daimler-Forscher greifen auf die beiden Systeme per Fernzugriff über das Internet zu, also in etwa so, wie jemand auf eine Cloud-Datenbank zugreifen würde. Die Arbeit besteht darin, grundlegende Aufgabenstellungen zu testen, zum Beispiel welche Abfragen auf einem Quantencomputer ausgeführt werden sollen, sobald dieser einen bestimmten Reifegrad oder eine bestimmte Stabilität erreicht hat. „Man kann nicht einfach bestehende Algorithmen nehmen und sie auf einem Quantencomputer laufen lassen, man muss das Problem anders formulieren und darüber nachdenken, wie es berechnet werden könnte“, sagt Takeshita. „Deshalb tauschen wir uns beständig darüber aus, was wir auf einem solchen System tun können, und kommen so Schritt für Schritt voran.“ Bis Anfang 2020 hat diese grundlegende Forschungsarbeit mit den Technologieunternehmen zu drei von Fachleuten hoch geschätzten Gutachten geführt, die in wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht wurden.

Fortschritt in Sachen Akkus

Die Batterietechnologie ist das bislang vielversprechendste Forschungsfeld im Quantencomputing. Denn die Technik kann potenziell simulieren, welche neue Batteriechemie effizienter und langlebiger ist, welche mit ergiebigeren oder weniger schädlichen Inhaltsstoffen auskommt. Die Art und Weise, wie die Natur zwei Atome verbindet oder bindet, ist der Funktionsweise eines Quantencomputers nicht unähnlich. Es liegt also auf der Hand, zu untersuchen, wie dieses neue Computerparadigma auch im Bereich Chemie zum Vorteil genutzt werden kann. In dem angesprochenen Fall untersuchte ein Team von Wissenschaftlern bei Daimler und IBM, ob eine Quantenmaschine das grundlegende Verhalten von vier relevanten Molekülen, die in Lithium-Schwefel-Batterien verwendet werden, berechnen und exakt simulieren kann.

Daimler-Wissenschaftler Eunseok Lee, der auch zum Kernquantenteam im Silicon Valley gehört, erklärt: „Der herkömmliche Weg, chemische Reaktionen vorherzusagen, war entweder Experimente durchzuführen und die Ergebnisse zu beobachteten oder die potenziellen Reaktionen so gut wie möglich zu berechnen. Inzwischen gibt es einen neuen Trend in der Materialwissenschaft, die so genannte Materialinformatik, die maschinelles Lernen und chemische Simulation kombiniert. Mit der neuen Methode könnten wir uns mit den Berechnungen viel schneller der Realität annähern. Das kann uns hoffentlich Zeit und Geld sparen.“ Die Schlüsselfrage ist hier, ob der Quantencomputer einige der klassischen Berechnungen, die die Batterieforscher durchführen, ersetzen oder ergänzen kann. Wenn ja, kann er eine wertvolle Abkürzung zu Lösungen sein: „Ein Quantencomputer wird, wenn er zuverlässig arbeitet, den Fortschritt in der Materialinformatik sehr beschleunigen“, sagt Lee.

Schnell und sparsam

Im Laufe der nächsten Jahre wird dieses neue Werkzeug den Standard-Workflow in der Batterieforschung für Elektrofahrzeuge revolutionieren. Mit Quantensimulationen könnten Hunderttausende von chemischen Reaktionen durchlaufen werden und so binnen Sekunden schnell ein paar Hundert identifiziert werden, die dann von Forschern manuell genauer untersucht werden könnten. Diese Abkürzung zum Ziel würde eine ganze Reihe von Vorteilen mit sich bringen. Heute bestehen die gängigen Lithium-Ionen-Batterien zu einem großen Teil aus den teuren und toxischen Elementen Kobalt und Nickel. Diese Bestandteile durch günstiges und ungiftiges Material wie Schwefel zu ersetzen, würde Hunderttausende Laborexperimente erfordern. Natürlich helfen heute schon Computer dabei, diese Experimente zu planen und durchzuführen. Sie sind jedoch zu langsam, um komplexe chemische Reaktionen vorherzusagen. Hier könnte künftig Quanten-Computing den Fortschritt in Chemie und Materialkunde beschleunigen, indem die experimentelle Arbeit im Labor durch schnelle und exakte Computersimulationen ersetzt wird. Ein weiterer Vorteil: Die Quantensimulationen führen zu erheblichen Energieeinsparungen: Denn im Vergleich zu Berechnungen auf heutigen Serverfarmen benötigen sie viel weniger Strom. Man schätzt, dass eine Quantenmaschine je nach Architektur 25 Mal weniger Energie für die gleiche Aufgabe verbraucht als ein aktueller Supercomputer – alleine wegen der Geschwindigkeit der Rechenoperationen. Die Daimler AG treibt die Transformation zur emissionsfreien Mobilität mit Nachdruck voran. Auch die IT leistet hier einen wichtigen Beitrag.

Der erste, aussichtsreiche Schritt ist gemacht. Aber eins ist klar: Es wird eine längere Reise. Die heutigen Quantenmaschinen sind nicht fortschrittlich und stabil genug, um Moleküle zu simulieren, die aus mehr als zwei bis drei Atomen bestehen, wodurch ein beträchtlicher Teil des Periodensystems von einer genaueren Untersuchung ausgeschlossen wird. Dasselbe gilt für andere praktische Anwendungen, die sich am Horizont abzeichnen, wie zum Beispiel Crashtest-Simulationen oder Empfehlungsalgorithmen für die Konfiguration komplexer, funktionsreicher Produkte, bei denen viele Variablen beachtet werden müssen. Die Experten von MBRDNA erwarten jedoch rasche Innovationssprünge. „In etwa sieben Jahren werden wir eine ganz neue Generation von Quantencomputern haben. Wir wissen nicht, wie sie aussehen werden und was sie können, aber wir haben in nur wenigen Jahren bereits viele Fortschritte gemacht, auf denen wir aufbauen können“, sagt Tyler Takeshita.

Der Chemiker erwartet keine Zukunft, in der Probleme entweder von klassischen oder quantenmechanischen Systemen gelöst werden, sondern eher einen hybriden Ansatz, bei dem die Rechenressourcen je nach Fragestellung fließend miteinander vermischt werden. In diesem Szenario würden große Plattformen wie Amazon, Google, IBM oder Microsoft in Verbindung mit spezialisierten Quanten-Startups den Cloudzugang zu einer neuen Form des hybriden Computings auf Abruf ermöglichen.

„Wichtig ist, dass wir unsere Kernkompetenzen jetzt um das Quanten-Computing herum aufbauen, damit wir im Laufe der Zeit mit dem Forschungsfeld wachsen und immer in der Lage sind, Probleme auf die möglichst effizienteste Weise zu lösen. Das kann ein Impulsgeber für Daimler als Ganzes sein“, erklärt Takeshita. Auf diese Weise können sich Ingenieure, Chemiker und Programmierer bald sehr einfach auf eine neue Ressource zugreifen, die ihre Arbeit erleichtern und beschleunigen wird – unabhängig davon, welcher Computertyp ihr Problem letztlich löst. Was zählt, sind Leistung, Geschwindigkeit und nützliche Anwendungen.