FAQ

Die perfekte Kombination aus klassischer Hochleistungsrechenleistung (HPC) und Quantencomputing bildet die Basis unserer zukunftsweisenden Lösungen. Hier finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen, die Einblicke in unsere innovativen Technologien und Ansätze gewähren. Entdecken Sie, wie die Grenzen des hybriden Quanten- und klassischen Computings erweitert werden!

Was ist ein Quantencomputer? Wie funktioniert ein Quantencomputer?

Ein Quantencomputer arbeitet auf den Prinzipien der Quantenmechanik mit den Rechenzuständen als Qubits (oder Qudits), die, im Gegensatz zu klassischen Bits, gleichzeitig in mehreren Zuständen existieren können (Superposition), über Entfernungen hinweg miteinander verknüpft sein können (Verschränkung) und auf eine besondere konstruktive oder destruktive Weise interagieren können (Interferenz). Dies ermöglicht es Quantencomputern, bestimmte Rechenaufgaben mit einer höheren Rechenleistung auszuführen. Die Anzahl der Qubits gibt die Problemgröße an, die ein Quantencomputer lösen kann, und damit sein potentielles Leistungsvermögen. Quantencomputing verspricht, Geschäftsanwendungen zu revolutionieren, insbesondere in Bereichen, die komplexe Berechnungen erfordern, wie in der Optimierung oder KI, durch das Potenzial, Probleme zu lösen, die für klassische Computer schwer oder auch unlösbar sind.

Warum ist Quantencomputing so schnell oder so leistungsfähig?

Zuerst, was bedeutet leistungsfähig? Probleme werden mit Algorithmen gelöst. Ein leistungsfähigerer Algorithmus löst ein Problem mit weniger Ressourcen als ein anderer. Eine solche Ressource ist normalerweise, wie viele Abfragen oder Schritte ein Algorithmus benötigt, um das Problem zu lösen. Jede Abfrage oder jeder Schritt innerhalb des Algorithmus benötigt Zeit; daher sagt man: „Dieser Algorithmus ist leistungsfähig; er findet die Lösung eines Problems schneller.“ Ein Quantencomputer ist also leistungsfähiger und findet eine Lösung schneller, wenn er ein Problem lösen kann, indem er einen Quantenalgorithmus ausführt, der weniger Abfragen oder Schritte zur Lösung benötigt als seine Alternative auf einem klassischen Computer. Dies ist möglich aufgrund der Fähigkeit von Quantencomputern, Quantenphänomene innerhalb ihrer Algorithmen-Schritte (oder Abfragen) zu nutzen, auf die klassische Computer keinen Zugriff haben, da diese in ihren klassischen Welten gefangen sind. Drei solcher wichtigen Quantenphänomene sind Superposition, Interferenz und Verschränkung. Diese ermöglichen es einem Quantencomputer, mehr in weniger Schritten zu tun und dadurch ein Problem schneller zu lösen. Wie stark der Leistungsunterschied ist, hängt allerdings von der jeweiligen Probleminstanz ab und kann von keinem bis zu einem exponentiellen Vorteil reichen. Daher ist es entscheidend, sowohl eine klassische als auch eine Quantencomputing-Lösung anzubieten.

Warum ist Quantencomputing für Optimierungsprobleme nützlich?

Eine vielversprechende Anwendung von Quantencomputing liegt in der mathematischen Optimierung, die darin besteht, eine Funktion unter bestimmten Einschränkungen zu minimieren oder zu maximieren. Optimierungsprobleme sind in verschiedenen Bereichen weit verbreitet, von der Lieferkette, der Fertigung, der Logistik bis hin zur Finanzwirtschaft. Jedoch sind nicht alle Optimierungsprobleme gleich schwer zu lösen. Viele davon, bspw. NP-schwere Probleme wie das Rucksackproblem (auch englisch knapsack problem), sind komplex und klassisch rechnerisch schwer zu lösen. Quantencomputer nutzen Quantenphänomene wie Superposition, Verschränkung und Interferenz in ihren Rechenschritten und können effiziente Ansätze für einige dieser herausfordernden Optimierungsaufgaben bieten. Wird ein Quantencomputer bei allen linearen und gemischt-ganzzahligen Programmierungsproblemen eine drastische Beschleunigung bieten? Nein, und deshalb ist es wichtig, beides zu kombinieren und sowohl Quanten- als auch klassische Optimierungslösungen anzubieten, so wie in unserem HybridSolver.

Existiert derzeit ein Quantenvorteil oder eine Quantenüberlegenheit?

Überwiegend nein und in ein paar Fällen ja, abhängig vom Kontext. „Quantenvorteil“ bezieht sich auf den Punkt, an dem Quantencomputer bestimmte Probleme schneller oder effizienter lösen können als jeder aktuelle klassische Computer. Einige Quantencomputer haben vielversprechende Ergebnisse bei spezifischen Problemarten gezeigt, was darauf hindeutet, dass sie sich dem Quantenvorteil in diesen Bereichen nähern oder ihn bereits erreicht haben (z.B. boson sampling, Google’s supremacy experiment in 2019). Diese Errungenschaft ist jedoch spezifisch für eine bestimmte Art von Problem, das noch keine praktischen Anwendungen hat, und bis zu diesem Zeitpunkt (Januar 2024) ist es immer noch Gegenstand laufender Forschung und Debatte, ob der Quantenvorteil oder Quantum Supremacy in einer praktischen Anwendung erreicht wurde (z.B. IBM’s utility experiment). Da jedoch die Überlegenheit von Quantencomputern für praktische Anwendungen auf der theoretischen Seite bewiesen ist (z.B. Shor's Algorithm, Quantum Fourier Transformation, Grover's Algorithm) und Entwicklungen in der praktischen Umsetzung rasch voranschreiten, ist es entscheidend für bestimmte Bereiche, auch jetzt schon Quantum-Ready zu sein. Um dies zu tun und immer die bestverfügbare Lösung anzubieten, bieten wir einen hybriden quanten-klassischen Ansatz, wie in unserem HybridSolver.

Welche Probleme kann ein Quantencomputer lösen?

Die Anwendungen von Quantencomputern sind vielfältig. Sie eignen sich besonders gut zur Lösung komplexer Probleme, die für klassische Computer herausfordernd oder nicht praktikabel sind. Sie sind jedoch keine „magische Lösung“ für alle diese Rechenprobleme. Für verschiedene Anwendungsbereiche sind manche Probleme besser für Quantencomputing geeignet als andere. Dazu gehören die Kryptographie, wie das Knacken von Verschlüsselungsalgorithmen wie RSA; das Lösen von großen Optimierungsproblemen in Logistik, Finanzwesen und Produktion (z.B. unsere optimization cases); die Simulation molekularer Strukturen und Reaktionen für die Arzneimittelforschung und Materialwissenschaften; und bestimmte Arten von Algorithmen in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Da besonders kurzfristig nicht alle quantenbasierten Ansätze klassische übertreffen werden und manche Probleme auch zukünftig sinnvoller mit klassischen Computern berechnet werden, ist es entscheidend, beide zu berücksichtigen und zu integrieren. Nur wenn man sowohl die quanten- als auch die klassischen Algorithmen zu Berechnungsproblemen ansprechen kann, kann man eine Lösung bieten, die eine wirklich optimale Lösung für ein Anwendungsproblem liefert.

Was ist mit einem hybriden quanten-klassischen Ansat gemeint?

Bei Quantagonia verfolgen wir einen hybriden quanten-klassischen Ansatz, speziell auch bei unseren Lösungen für Optimierungsprobleme. Dies unterscheidet sich deutlich von den sogenannten quanteninspirierten Lösungen, d.h., Quantenlösungen, die auf klassischen Computern ausgeführt werden. Obwohl diese für die Entwicklung von Algorithmen interessant sind, bieten sie keinen praktischen Quantenvorteil, da sie keine Quantenressourcen nutzen (vereinfacht ausgedrückt: "Wo keine Quantenhardware genutzt wird, ist auch kein Quantenvorteil vorhanden"). In unserem hybriden quanten-klassischen Ansatz entwickeln und implementieren wir sowohl reine Quanten- als auch reine klassische Algorithmen, die wir dann integrieren und verknüpfen. Dies ermöglicht es ihnen, sich gegenseitig zu verstärken und von einander zu profitieren. So können wir sowohl auf der klassischen als auch auf der Quantenfront echten Mehrwert bieten, uns dynamisch an den Algorithmus und den Hardwaretyp anpassen und so die wirklich optimale Lösung für das jeweilige Anwendungsproblem sicherstellen.

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