Wann sollte der Einsatz von Quantencomputer vermieden werden und wann nicht? 

Inhaltsverzeichnis

1. Wann sollte man den Einsatz eines Quantencomputers vermeiden?“ 
2. Was ist ein Quantencomputer? 
3. Warum sollte mein Unternehmen Quantum Computing einführen? 
4. Wann sollten Quantencomputer vermieden werden? 
5. Wann sind Quantencomputer anzuwenden? 
6. Fazit 
7. Quellenangabe 

Betreibt Ihr Unternehmen ein Lager, bewegt Waren oder erstellt einen Dienstplan? Setzen Sie Simulationen ein, entwickeln Sie neue Materialien oder beschäftigen Sie sich mit Finanzmodellen? Verwenden Sie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder verschlüsselte Kommunikation? Wenn Sie eine dieser Fragen mit „ja“ beantwortet haben, können Sie damit rechnen, die Auswirkungen des Quantum Computings bald zu spüren. 

Ein Quantencomputer ist eine Art Computer, der Informationen auf grundlegend andere Weise verarbeitet und dabei die Gesetze der Quantenwelt nutzt. Somit wird die Möglichkeit geschaffen, einige Berechnungen viel schneller als herkömmliche Computer durchzuführen. 28 Jahre, nachdem Peter Shor einen bahnbrechenden Quantenalgorithmus vorgeschlagen hat, der ein für alle Mal die Garantie zur Sicherheit der Kryptographie stört, die wir alle täglich verwenden, wird dieser endlich kommerziell nutzbar. Mit der rasanten Entwicklung geht ein gewaltiger Hype einher – aber die Frage lautet nun: 

„Wann sollte man den Einsatz eines Quantencomputers vermeiden?“ 

Obwohl Quantencomputer vielversprechend sind, sind sie für viele Geschäftsfälle noch zu begrenzt und unausgereift. Die Änderungsrate, die fehlende Standardisierung von Hard- und Software sowie die Einstellung qualifizierter Mitarbeiter können ebenfalls eine Herausforderung darstellen. An diesem Punkt brauchen Sie definitiv den richtigen Business Case, um den wahren Wert zu erkennen. 

Was ist ein Quantencomputer? 

Quantencomputer verwenden Qubits, das sind Informationseinheiten, die nicht auf die binären „Ja“- oder „Nein“-Zustände beschränkt sind. Diese schwer fassbare Natur ermöglicht es bestimmten Arten von Problemen, mehrere Ergebnisse auf einmal zu eliminieren und viel schneller zur Lösung zu gelangen als herkömmliche Computer. Die meisten Quantencomputer verwenden Supraleiter, die auf Temperaturen nahe dem Nullpunkt gekühlt werden. Die unterstützende Maschinerie macht sie groß und teuer, sodass Sie höchstwahrscheinlich auf Quantum Computing als Cloud-Dienst zugreifen werden. 

Zu den Geschäftsproblemen, die Quantenalgorithmen effizienter lösen können, gehören: 

• Bestimmte Klassen von Optimierungsproblemen, die in den meisten Branchen üblich sind, wie z. B. Logistik, Fertigung, Lagerhaltung, Ressourcenplanung und Terminplanung; 
• Simulation von Molekülen und Materialien; 
• Verarbeitung und Klassifizierung innerhalb der künstlichen Intelligenz. 

Abbildung 1: Die Grafik basiert auf der Arbeit von Adam Bouland (QC Ware und UC Berkeley). 

Quantenalgorithmen sind ein sehr aktives Forschungsgebiet, sodass diese Liste von Anwendungsfällen sich mit der Zeit höchstwahrscheinlich verlängert. Darüber hinaus werden bestehende Algorithmen weiterhin verfeinert. 

Warum sollte mein Unternehmen Quantum Computing einführen? 

Aufgrund dieser breiten Anwendbarkeit von Quantencomputern haben sie das Potenzial, praktisch jede Branche umzukrempeln, und Unternehmen haben das bemerkt: 

• „69 % der befragten Unternehmen haben bereits ein internes Quantencomputerprogramm“ (Hyperion Research / Nov 2021) 
• „43 % der Organisationen, die an Quantentechnologien arbeiten, erwarten, dass sie in den nächsten 3–5 Jahren für den Einsatz in mindestens einer großen kommerziellen Anwendung verfügbar werden.“ (Capgemini / März 2022) 
• „Fast die Hälfte (48 %) glaubt, dass Quantum Computing bis 2025 eine bedeutende Rolle in ihrer Branche spielen wird. Die überwiegende Mehrheit (97 %) glaubt, dass Quanten ihre Branchen – sowie die Wirtschaft – bis 2027 zumindest teilweise umkrempeln werden. ” (EY / Juni 2022) 

Der breite Konsens ist, dass ein Großteil dieses Potenzials in diesem Jahrzehnt realisiert werden kann. Sowohl die Algorithmen als auch die Hardwarekapazitäten entwickeln sich schnell; Während Allzweck-Quantencomputer jetzt auf etwa 100 Qubits begrenzt sind, werden bis 2030 Quantencomputer mit mehreren Millionen Qubit erwartet. 

Wann sollten Quantencomputer vermieden werden? 

Wann sollten Sie Quantencomputer meiden? Mit anderen Worten, welche Art von geschäftlicher Herausforderung ist für diese Technologie ungeeignet? 

Allzweck-Quantencomputer, die auf Quantengattern basieren, sind nicht nur noch immer sehr begrenzt in der Größe – IBMs 2021er „Eagle“-Prozessor zum Beispiel hat nur 127 Qubits – sie sind auch „laut“ (das Rauschen im Quantenbereich ist ein so genanntes fundamentales Rauschen). Die Quanten, die zur Verarbeitung von Informationen verwendet werden „überleben“ nur kurze Zeit – dieses Phänomen wird als „Dekohärenz“ bezeichnet. Diese beiden Faktoren begrenzen die Größe und Komplexität ihrer Anwendungen. Der vielversprechendste Weg, um das Rauschen zu beheben, besteht darin, viele physische Qubits zu einem fehlerkorrigierten logischen Qubit zu kombinieren, was die Skalierung der Qubits-Anzahl noch wichtiger macht. 

Um die Molekularsimulation als Beispiel zu nehmen: Koffein ist ein sehr einfaches Molekül mit 24 Atomen und etwa 95 Elektronen. Ein klassischer Computer würde 1048 Bit und eine Ewigkeit brauchen, um ihn zu simulieren. Andererseits kann ein Quantencomputer dies mit nur 160 Qubits sehr effizient tun. 

Leider repräsentieren diese 160 rauschfreien, fehlerkorrigierten Qubits mindestens 1.120 physische Qubits und wahrscheinlich noch viel mehr. Dies liegt immer noch deutlich über der Kapazität der verfügbaren Hardware. 

Als PayPal im Jahr 2020 begann, mit IBM und DWave zusammenzuarbeiten, um Quantum Maschine Learning (QML) auf die Betrugserkennung anzuwenden, hofften sie, durch die Verbesserung der Erkennungsraten Verluste reduzieren zu können. Die beteiligten Datensätze umfassen jedoch Millionen von Proben mit jeweils bis zu 10.000 verschiedenen Eigenschaften wie IP-Adresse, Gerätetyp und Standort. Der Einsatz von QML zur Auswahl der relevantesten Eigenschaften (Funktionsauswahl) war vielversprechend, musste jedoch in der ersten Phase auf nur 80 Funktionen herunterskaliert werden. Das Unternehmen kam zu dem Schluss, dass die Verwendung von Quantum keine kurzfristige Perspektive ist. 

Es gibt Überlegungen, die über die technischen hinausgehen. Während ein PhD in Physik möglicherweise nicht mehr erforderlich ist, müssen Ihre Mitarbeiter angemessen geschult werden, um Ihr Quantenprojekt handhaben zu können. Quantum Computing ist noch kein Standardansatz, und das Tempo der Entwicklung bedeutet, dass die Hard- und Software von heute, bereits morgen veraltet sein wird. 

Wie identifizieren Sie also eine geschäftliche Herausforderung, für die Sie Quantum Computing vermeiden sollten? 

• Die Herausforderung kann durch einen klassischen Computer problemlos bewältigt werden. 

• Die Herausforderung ist mit einer zu großen Datenmenge verbunden und lässt sich nicht in kleinere Teilprobleme zerlegen. 

• Was „zu groß“ ist, hängt von dem zu lösenden Problem ab 
• Für die Quantensimulation ist alles, was über ein paar Atome hinausgeht, zu groß 
• Für die Quantenoptimierung ist derzeit alles über 500.000 Variablen zu groß 

• Die Herausforderung umfasst künstliche Intelligenz oder Verarbeitung natürlicher Sprache 

• Die Codebasis und/oder Hardware muss stabil und langlebig sein 
• Es fehlt an qualifiziertem Personal und es gibt keine Kapazitäten, Mitarbeiter auszubilden oder einzustellen. 

Aber auch wenn das Projekt noch nicht ganz geeignet ist, kann es sich dennoch lohnen, Pilotprojekte durchzuführen, um Erfahrungen aus erster Hand zu sammeln und die Fähigkeiten von Quantencomputern in einem begrenzteren Maßstab zu verstehen. 

Wann sind Quantencomputer anzuwenden? 

Also, wann ist die Nutzung von Quantencomputern eine gute Idee? Es gibt geschäftliche Herausforderungen, bei denen die Skalierung weniger ins Gewicht fällt und das Rauschen zum Vorteil werden kann: Optimierungsprobleme, bei denen der Computer versucht, mit Hilfe von Variationsquantenmethoden ein Optimum für beispielsweise einen Lieferplan oder einen Fertigungsprozess zu finden . Das Rauschen kann tatsächlich helfen zu verhindern, dass der Optimierer in einem lokalen Optimum hängen bleibt. 

Zudem sind Optimierungsprobleme die Domäne sogenannter Glüher. Im Gegensatz zu Gate-basierten Quantencomputern sind sie nicht universell. Glüher können nur Optimierungsprobleme lösen. Ihr Vorteil besteht darin, dass sie einfacher im Aufbau und einfacher zu skalieren sind und dass das Erstellen dedizierter Software für sie unkomplizierter ist. 

D-Wave ist Marktführer bei Quantenglühern, ihr robustestes Modell hat 5.000 Qubits, was ausreicht, um reale Herausforderungen zu lösen. Es wurde für Logistik, Produktionsplanung, Wegführung von Robotern an Montagelinien, Hafenbetrieb, Bestandsportfoliooptimierung, Proteindesign, Produktionsplanung und vieles mehr verwendet. 

Wann lohnt es sich, Quantencomputer im Produktionsumfeld ernsthaft in Erwägung zu ziehen? Wenn Sie mit einer geschäftlichen Herausforderung konfrontiert sind, die ein Optimierungsproblem darstellt, das sowohl rechenintensiv ist – so dass herkömmliche Computer Schwierigkeiten haben, das Optimum zu finden –, aber auch in der Größe begrenzt sind und die Hauptbestandteile auf die Quantum-Hardware passen.  

Fazit 

Quantencomputer können einen echten, kurzfristigen Geschäftswert bei Optimierungsproblemen bringen, wie zum Beispiel: 

• Prozessoptimierung vom Personalwesen bis zur Produktionsplanung 
• Werkslayoutplanung und Roboterpfade und -sequenzierung am Fließband 
• Supply-Chain-Optimierung, Logistik und Lagerhaltung 
• Energieverteilung, Telekommunikationsnetzoptimierung und Bahnplanung 
• Portfoliooptimierung und Asset Allocation 

Mit Blick auf die wahrscheinliche Disruption, die Quantum Computing in den kommenden Jahren mit sich bringen wird, kann es wertvoll sein, Erfahrungen mit Problemen in kleinerem Maßstab zu sammeln. Auch wenn sie noch nicht serienreif sind, werden sie es bald sein: 

• Quantenmaschinelles Lernen 
• Quantenverarbeitung natürlicher Sprache 
• Simulation von Quantensystemen 
• Chemische Simulation und Synthese 

• Proteinfaltung und pharmazeutische Wirkstoffentwicklung 
• Materialwissenschaft und Batterietechnologie 
• Finite-Elemente-Analyse, Hydrodynamik, Aerodynamik 
• Betrugsaufdeckung 

Wenn Sie daran interessiert sind, potenzielle Anwendungsfälle für Quantencomputer in Ihrer Organisation zu untersuchen, können Sie sich den Prozess zur Einführung dieser Technologie auf unserer Webseite über Quantum Computing Services genauer ansehen. 

Quellenangabe 

1. The question is, are you ready? C. Weedbrook / CEO of Xanadu Quantum, 2019  
2. Multiple Particle Interference and Quantum Error Correction A. Steane, 1996