Google stellt Super-Algorithmus für Quantencomputer vor
Google hat nach eigenen Angaben einen bahnbrechenden Algorithmus für Quantencomputer entwickelt. Foto: Andrej Sokolow/dpa
13.000 Mal schneller als bisher: Googles „Quantum Echoes“ soll Moleküle besser sichtbar machen und KI völlig neu trainieren. Warum ein frisch gekürter Nobelpreisträger von einem Meilenstein spricht.
Mountain View. Google hat nach eigenen Angaben einen bahnbrechenden Algorithmus für Quantencomputer entwickelt. Damit würden Quantenrechner innerhalb weniger Jahre in die Lage versetzt, reale Probleme zu bewältigen, die klassische Supercomputer nicht lösen können. „Dazu gehören neuartige Methoden in der Arzneimittelforschung oder bei der Entwicklung von leichteren und leistungsfähigeren Batterien für Elektroautos“, sagte der deutsche Informatiker Hartmut Neven, Gründer und Leiter des Quantum Artificial Intelligence Laboratory von Google.
„13.000 Mal schneller als herkömmliche Supercomputer“
Ein Algorithmus besteht aus klar definierten Anweisungen, die systematisch abgearbeitet werden, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Die neuartige Quanten-Software wurde zunächst auf dem Google-Spezialchip „Willow“ zum Laufen gebracht. Der Algorithmus „Quantum Echoes“ läuft in dieser Umgebung 13.000 Mal schneller als der beste klassische Algorithmus auf den schnellsten Supercomputern der Welt, berichten Neven und sein Team in der Wissenschaftszeitschrift „Nature“.
„Quantum Echoes“ funktioniert aber nicht nur auf dem „Willow“-Chip von Google, sondern kann nach den Angaben der Forscher auch auf anderen Quantencomputern zum Laufen gebracht werden, um das Ergebnis zu überprüfen. Mithilfe des Algorithmus lasse sich auch die Messmethode Nuclear Magnetic Resonance (NMR) extrem verfeinern. Mit NMR (auf Deutsch Kernmagnetische Resonanz) kann man messen, wie Atome in einem Stoff angeordnet sind.
Fortschritte in der Pharmaforschung und der Materialwissenschaft
Eine verbesserte NMR könnte bei der Arzneimittelforschung nützlich sein, beispielsweise um zu klären, wie potenzielle Medikamente an ihre Zielstrukturen andocken, sagte Neven. Denkbar sei auch ein Einsatz in der Materialwissenschaft, um die molekulare Struktur neuer Materialien wie Polymere, Katalysatoren und Batteriekomponenten zu bestimmen. „Klassische Computer können in diesen Fällen natürlich Annäherungen vornehmen, aber sie können nicht genau berechnen, was auf molekularer Ebene geschieht. Mit einem Quantencomputer können wir dagegen die Sprache der Natur sprechen und diese Komplexität bewältigen.“
Quantum Computing werde außerdem die Anwendung Künstlicher Intelligenz vorantreiben, sagte Neven. „Heute nutzen wir bereits KI, um das Design zu beschleunigen und die Software zu verbessern, die wir für unsere Quantencomputer verwenden.“ Man müsse aber auch sehen, dass KI große Datenmengen zum Trainieren benötige. „Die Welt um uns herum ist von Natur aus quantenbasiert, sodass Quantum Computing in der Lage sein wird, einzigartige und wertvolle Daten für das Training von KI zu erzeugen.“
„Überprüfbare Berechnungen bedeuten Meilenstein“
Der Chefwissenschaftler für Quanten-Hardware bei Google Quantum AI, Michel Devoret, dem erst vor gut zwei Wochen der Physik-Nobelpreis zuerkannt wurde, sagte, der Quantum-Echoes-Algorithmus stelle „einen weiteren Meilenstein dar“ - auch weil die Berechnungen überprüfbar seien. „Wenn also ein anderer Quantencomputer dieselbe Berechnung durchführen würde, wäre das Ergebnis dasselbe. Dies ist ein neuer Schritt in Richtung einer vollwertigen Quantenberechnung.“
