engage Quantum

The Quan­tum Leap
ele­Qtron entwick­elt und betreibt Quan­ten­com­put­er. Unsere Rechen­maschi­nen der näch­sten Gen­er­a­tion wer­den Prob­leme unter anderem aus Chemie, Life Sci­ences, Logis­tik und Finanzwe­sen lösen kön­nen, die auch mit den besten herkömm­lichen Super­com­put­ern nicht zu knack­en sind. Dabei rech­nen wir mit den Quan­ten­zustän­den von Atom­en (Qubits), welche von Störe­in­flüssen her­vor­ra­gend abgeschirmt sind. Das von uns entwick­elte bahn­brechende Konzept mit dem Namen MAGIC erlaubt es, diese Qubits ver­lässlich und exakt mit etabliert­er, gün­stiger und minia­tur­isier­bar­er Hochfre­quenz-Tech­nik zu steuern. Seien Sie zusam­men mit uns bei der Quan­ten­rev­o­lu­tion mit dabei!
FAQ
Entwick­lung von damals bis überübermorgen

Potentiale des
Quantencomputers

Opti­mierung
Das Prob­lem der Opti­mierung von Funk­tio­nen beschäftigt Wis­senschaftler seit langem. Häu­fig ähnelt die Suche nach der besten Lösung jedoch eher einem Aus­pro­bieren. Quan­ten­par­al­lelis­mus erlaubt das gle­ichzeit­ige Testen viel­er Lösun­gen und damit ein ungle­ich schnelleres Auffind­en der besten Lösung. So kann man Prob­leme ange­hen, die kon­ven­tionellen Rech­n­ern Schwierigkeit­en bere­it­en, und die zum Beispiel in der Finanz­math­e­matik von Bedeu­tung sind.
Chemie
Die Berech­nung der Eigen­schaften großer Moleküle ist, auf­grund der Vielzahl an wech­sel­wirk­enden Teilchen, ohne Näherun­gen außeror­dentlich schwierig. Die intrin­sis­che Par­al­lelität eines Quan­ten­com­put­ers kön­nte mit dieser Her­aus­forderung fer­tig wer­den. So würde man den ursprünglichen Vorschlag zum Quan­ten­com­put­er von Feyn­man umset­zen: Die Sim­u­la­tion von physikalis­chen Teilchen und deren Wech­sel­wirkung durch die ‚Nach­stel­lung‘ dieses Szenar­ios mit anderen, bess­er kon­trol­lier­baren Teilchen.
Logis­tik
Eines der ältesten und berühmtesten Prob­leme, die man mit Quan­ten­com­put­ern ange­hen kön­nte, ist das soge­nan­nte Hand­lungsreisenden-Prob­lem. Kann ein Vertreter, der eine bes­timmte Anzahl von Städten besuchen muss, math­e­ma­tisch effizient den kürzesten Weg find­en? Bish­er ist das nicht erwiesen. Mit einem Quan­ten­com­put­er sind schnelle Lösun­gen riesiger Prob­lem­sätze möglich – und auch ansatzweise schon vollbracht. 
Suchal­go­rith­men
Quan­ten­suchal­go­rith­men kön­nen große Daten­banken deut­lich schneller absuchen als kon­ven­tionelle Com­put­er­al­go­rith­men. Dabei wer­den aus ein­er Vielzahl möglich­er Ein­träge solche her­aus­ge­sucht, die bes­timmte Bedin­gun­gen erfüllen. Man kann sog­ar beweisen, dass Quan­te­nal­go­rith­men prinzip­iell schneller suchen als existierende klas­sis­che Algo­rith­men. Es kann also kein klas­sis­ch­er Algo­rith­mus geschrieben wer­den, der sein Quan­tenäquiv­a­lent schlägt. 
Kryp­togra­phie
Ins­beson­dere die Quan­ten-Fouri­er­trans­for­ma­tion (QFT), ein Quan­tenäquiv­a­lent der kon­ven­tionellen Fouri­er­trans­for­ma­tion, wird für kryp­tographis­che Anwen­dun­gen, also das Dechiffrieren von Codes ver­wen­det. Auch mit unseren Quan­ten­com­put­ern haben wir die QFT bere­its realisiert.
Maschinelles Ler­nen
Das maschinelle Ler­nen hat in den let­zten Jahren enorm an Bedeu­tung gewon­nen und kann beispiel­sweise bei der Mus­ter­erken­nung helfen, mit Anwen­dung in der Forschung, wie auch bei alltäglichen und indus­tri­erel­e­van­ten Fra­gen. Quan­ten­com­put­er kön­nen die Entschei­dung­prozesse beim maschinellen Ler­nen drastisch beschle­u­ni­gen, wozu wir bere­its erste Ergeb­nisse vorgelegt haben.
Fra­gen & Antworten zum The­ma Quantencomputer

Mit Quan­ten­com­put­ern kann man prinzip­iell math­e­ma­tis­che Prob­leme lösen, die kon­ven­tionellen Com­put­ern für immer ver­schlossen bleiben werden.

Die kle­in­ste Rech­enein­heit eines Quan­ten­com­put­ers, so wie ein Bit die kle­in­ste Ein­heit eines kon­ven­tionellen Com­put­ers ist. Ein Quan­ten­bit kann jedoch die Zustände 0 und 1 gle­ichzeit­ig einnehmen.

Die Bits des kon­ven­tionellen Com­put­ers kön­nen die Werte 1 oder 0 annehmen; damit wird gerech­net. Der Quan­ten­com­put­er kann im sel­ben Qubit Kom­bi­na­tio­nen (‚Super­po­si­tio­nen‘) aus 1 und 0 annehmen. Damit ist beim Rech­nen eine par­al­lele Ver­ar­beitung ver­schieden­er Eingaben möglich – es kön­nen sozusagen mehrere mögliche Lösun­gen gle­ichzeit­ig aus­pro­biert werden.

Funk­tion­ierende Rech­n­er mit bis zu dutzen­den Qubits existieren bere­its – und kön­nen erste spezielle Test­prob­leme lösen, für deren Lösung klas­sis­che Rech­n­er sehr viel länger bräucht­en. Bis ein völ­lig frei pro­gram­mier­bar­er Quan­ten­com­put­er für indus­trielle Anwen­dun­gen inter­es­sant wird, ist noch einiges zu tun: die Zahl der Qubits und ins­beson­dere die Qual­ität der Gat­ter­op­er­a­tio­nen, also der ein­fach­sten Rechen­schritte, muss drastisch erhöht werden.

Nein! Spezielle Prob­leme, die sowohl wis­senschaftlich als auch kom­merziell inter­es­sant sind kön­nen bere­its von soge­nan­nten NISQs in Angriff genom­men wer­den. NISQs (Noisy Inter­me­di­ate Scale Quan­tum Com­put­er) sind Rech­n­er mit eingeschränk­ter Qubit-Zahl und Rechengüte. Die Konzep­tion und Erforschung von NISQs mit indus­tri­erel­e­van­ter Leis­tungs­fähigkeit ist bere­its in vollem Gange und erlaubt die Entwick­lung der Tech­nik, wie sie für uni­verselle Quan­ten­rech­n­er notwendig sein wird.

Sowohl Fra­gen der Grund­la­gen­forschung, etwa die Sim­u­la­tion großer Quan­ten­sys­teme, wie auch Fragestel­lun­gen aus Logis­tik, Finanzwe­sen, Chemie und dem maschinellen Lernen.