Quantencomputing ist das nächste große Ding. Davon sind Experten überzeugt. Aber es wird noch einige Jahre dauern, bis die Zukunftstechnologie die Labore verlässt. Also erst mal abwarten? Das wäre ein Fehler: T-Systems bietet quanteninspirierte Optimierung als Brückentechnologie an. Damit Unternehmen schon jetzt Vorteile des Quantencomputings nutzen und sich auf die neue Technologie vorbereiten können.
Quantencomputer können einige der komplexesten Industrieprobleme effizienter lösen als klassische digitale Rechner. Herkömmliche Computer verwenden Bits als Grundeinheit von Daten. Die Daten verarbeiten sie auf binäre Weise, dazu schreiben sie den Code als 1 oder 0. Sie gehen bei ihren Rechenoperationen sukzessive vor: Eine Operation muss abgeschlossen sein, bevor eine andere folgen kann. Man nennt dies serielle Verarbeitung. Anders die Quantencomputer: Sie setzen Qubits als Dateneinheit ein. Die Qubits können mehrere Zustände annehmen; entweder den Wert 0 oder 1 abbilden oder in der sogenannten „Superposition“ auch überlagerte Zustände zwischen 0 und 1. Auf diese Weise können Quantencomputer völlig neuartige Algorithmen ausführen. Das erklärt, warum die Technologie komplexere Rechenaufgaben lösen kann als klassische Computer und sehr viel mehr Tempo macht.
In der digitalen Arbeitswelt haben wir es mit einer unglaublichen Vielzahl an Systemen zu tun, die miteinander verbunden und voneinander abhängig sind. Greift man in ein System ein, hat das Folgen für andere. Die zu simulieren, fällt herkömmlichen Computern schwer. Sie geraten vor allem dann an ihre Grenzen, wenn es um kombinatorische Optimierungsprobleme geht und der Rechner mit vielen Variablen jonglieren muss. Denn mit jeder Variablen wachsen die Kombinationsmöglichkeiten exponentiell. Die Folge: Der Computer rechnet und rechnet.
Kombinatorische Optimierungsprobleme finden sich überall: Etwa, wenn es darum geht, den optimalen Verkehrsfluss zu ermitteln, indem man die Ampelschaltung optimiert. Oder in einer Automobilfabrik, die die besten Laufwege für ihre Roboter ermitteln möchte. Genau hier, wo klassische Rechner bei kombinatorischen Optimierungsproblemen an ihre Grenzen stoßen, bringen Quantencomputer neuen Schwung. Ihr Funktionsprinzip ist fundamental anders. Damit besteht die Chance, neue Lösungswege für Probleme mit vielen Variablen und exponentiell wachsenden Möglichkeiten zu finden. Neben der Optimierung gilt dies vor allem auch in der Material- und Molekülforschung – damit ergeben sich große Potenziale in der Medizin. Aber die Technologie birgt auch Risiken: Der sogenannte „Shor Algorithmus“ kann heutige Verschlüsselungsverfahren effizient brechen. Wir sollten daher schon heute darüber nachdenken, wie wir unsere IT-Sicherheit quantenresistent aufbauen.
Obwohl wir seit Jahrzehnten vom Quantencomputing sprechen, ist es noch nicht im industriellen Einsatz. Warum eigentlich?
Zugegeben, es werden noch einige Jahre verstreichen, bis die Technologie praxistauglich ist. Die Diskrepanz zwischen den Erwartungen und den realen Möglichkeiten, die sich kurz- bis mittelfristig umsetzen lassen, ist riesig. Dennoch sollten sich nicht nur Wissenschaftler, sondern auch Unternehmen schon jetzt mit dem Quantencomputing befassen. Nur wer die Technologie und die Forschung zu klassischen Brückentechnologien versteht, kann die Chancen, die Quantencomputing bietet, frühzeitig einordnen und ergreifen. Quantencomputing erfordert ein neues Denken. Das braucht Übung. Wir verfolgen einen pragmatischen Ansatz: Denn mit quanteninspirierter Optimierung lassen sich bereits heute die Inputmodelle für Quantenalgorithmen nutzen und die bestehenden Probleme mit herkömmlichen, skalierbaren Chips lösen.
Unsere Kunden können sich schon heute auf die Methoden des Quantencomputings vorbereiten und bleiben von den tatsächlichen Hardwareentwicklungen unabhängig.
Bei unserer Lösung handelt es sich noch nicht um „echte“ Quantentechnologie, der Rechner befindet sich nicht in einem Quantenzustand. Wie wir vorgehen: Als Vorbereitung für das quanteninspirierte Verfahren übersetzen wir das Optimierungsproblem in eine mathematische Formulierung namens „QUBO“ (Quadratic Unconstrained Binary Optimization). Solche QUBO-Modelle bewältigen ein hohes Maß an Komplexität – auch auf konventionellen Computern. Diese Modelle müssen auch nicht mehr verändert werden, wenn sie später als Input für echte Quantenalgorithmen verwendet werden sollen. Viele komplexe Probleme lassen sich in QUBO-Form bringen. Und wer sich mit QUBO befasst, weiß später, worauf es bei der Vorbereitung der Algorithmen oder in der Modellentwicklungsphase ankommt.
Bei Tests in unserer Mobilfunkplanung arbeitete die Brückentechnologie bis zu 37-mal schneller als herkömmliche Methoden. Bei der Mobilfunkplanung stehen unsere Spezialisten vor der Frage, wo wir einen neuen Tower platzieren dürfen, an welchen Stellen der Funkturm mit einer benachbarten Basisstation interferiert, in welchem Winkel die Antennen zueinander ausgerichtet werden müssen und viele weitere Fragen. Ein perfekt geeignetes kombinatorisches Optimierungsmodell mit exponentiell wachsenden Möglichkeiten: Man sucht buchstäblich „die Nadel im Heuhaufen“. Wir haben das quanteninspirierte Optimierungsverfahren gegen das bestehende Planungsmodell antreten lassen. Die quanteninspirierte Technologie brauchte nur zehn Minuten statt sechs Stunden. Dabei kam die eigentliche Stärke der Lösung beim Testcase noch nicht einmal zum Tragen: Denn sie eignet sich besonders für dynamische Optimierungsprobleme und punktet speziell dann, wenn sich Gegebenheiten schnell ändern.
