Mit einer Rekordimplementierung der Quanten-Fourier-Transformation auf einem IBM-Prozessor meldet ParityQC einen Fortschritt, der über reine Qubit-Zahlen hinausgeht. Der Benchmark steht exemplarisch für den Übergang des Quantencomputings von der Forschung in industrielle Anwendungen.
Foto: IBM
IBM Heron r3-Prozessor
Der Schritt vom Labor in die industrielle Nutzung gilt als eine der zentralen Hürden im Quantencomputing. Während in den vergangenen Jahren vor allem akademische Forschungsgruppen das Tempo vorgaben, deutet sich nun ein struktureller Wandel an: Leistungssteigerungen werden zunehmend anhand praktischer Algorithmen und realer Ergebnisse gemessen.
Vor diesem Hintergrund meldet das Innsbrucker Unternehmen ParityQC einen neuen Benchmark, der sich nicht allein an der Anzahl verfügbarer Qubits orientiert, sondern an der tatsächlich nutzbaren Rechenleistung eines vollständigen Algorithmus.
ParityQC hat nach eigenen Angaben die bislang größte jemals gemessene Quanten-Fourier-Transformation (QFT) umgesetzt. Die Berechnung wurde auf einem IBM Quantum Heron-Prozessor durchgeführt und umfasste 52 supraleitende Qubits.
Damit wurde der bisherige Benchmark von 27 Ionenfallen-Qubits, der vor rund zwei Jahren erreicht worden war, nahezu verdoppelt.
Die QFT gilt als grundlegender Baustein zahlreicher Quantenalgorithmen, insbesondere in der Kryptografie, der Zahlentheorie sowie in Anwendungen der Finanzmodellierung und Materialwissenschaft. Entsprechend wird sie häufig als Referenz genutzt, um die Leistungsfähigkeit von Quantensystemen zu bewerten.
Wolfgang Lechner und Magdalena Hauser, Co-CEOs von ParityQC, sagen dazu:
„Dieser Meilenstein war nur durch die Synergie von IBMs neuester Quantenhardware und der ParityQC-Architektur möglich, die eine exponentielle Effizienzsteigerung ermöglicht. Was wir hier erleben, ist, dass die europäische Quanteninnovation weltweit eine Vorreiterrolle dabei einnimmt, theoretisches Potenzial in reale Leistung umzusetzen“,
Wolfgang Lechner und Magdalena Lechner, Co-CEOs bei ParityQC (Foto: ParityQC)
Ein zentrales Element der Einordnung betrifft die Interpretation der erreichten Werte. Obwohl der verwendete Prozessor über 156 Qubits verfügt, wurden bewusst nur 52 Qubits für die Berechnung eingesetzt.
Laut ParityQC lag der Fokus nicht auf der maximalen Auslastung der Hardware, sondern auf der erfolgreichen Ausführung eines vollständigen Algorithmus mit korrektem Ergebnis. Eine Nutzung aller verfügbaren Qubits hätte aufgrund der Fehleranfälligkeit der Hardware kein verwertbares Resultat geliefert.
Der Begriff „Verdopplung der Kapazität“ bezieht sich daher nicht auf die physische Größe des Systems, sondern auf die Menge verarbeiteter Daten bei gleichbleibender Ergebnisqualität. Damit verschiebt sich der Fokus von der Hardwaredimension hin zur effektiven Rechenleistung.
Die Umsetzung des Benchmarks basiert auf der ParityQC-Architektur, konkret auf dem sogenannten Parity-Twine-Ansatz zur Schaltungskompilierung. Dieser reduziert sowohl die Anzahl der benötigten Gatter als auch die Schaltungstiefe.
Ein wesentliches Merkmal ist der Verzicht auf sogenannte SWAP-Gatter, die bei vielen Hardwareplattformen als Hauptursache für zusätzlichen Rechenaufwand und Fehler gelten. Durch deren Eliminierung können Algorithmen in weniger Schritten ausgeführt werden, was zu geringerem Rauschen und höherer Prozessgenauigkeit führt.
Im konkreten Fall wurde laut Unternehmen die bislang höchste Prozessgenauigkeit für eine unitäre QFT mit 52 Qubits erreicht. Gleichzeitig skaliere der Leistungsvorteil des Ansatzes exponentiell mit der Anzahl der Qubits.
Rekorde über die Zeit (Infografik von ParityQC)
Die aktuelle Entwicklung wird von ParityQC als Hinweis auf eine beschleunigte Dynamik im Quantencomputing interpretiert. Der Fortschritt könnte demnach einer frühen Phase der klassischen Halbleiterentwicklung ähneln, in der sich Leistungssteigerungen regelmäßig verdoppelten.
Der Vergleich mit dem Moore’schen Gesetz wird in diesem Zusammenhang explizit gezogen: Während dort die Transistordichte als Maßstab diente, wird nun die „Quantencomputing-Kapazität“ als zentrale Kennzahl hervorgehoben.
Auch Vertreter von IBM sehen in der Demonstration ein Beispiel für hardwareangepasste Implementierungen von Algorithmen, die künftig komplexe Optimierungsprobleme adressieren könnten – vorausgesetzt, die Hardware entwickelt sich entlang der bestehenden Roadmaps weiter.
Die ParityQC-Architektur zielt auf ein breites Spektrum möglicher Einsatzfelder ab. Dazu zählen unter anderem die Simulation molekularer Wechselwirkungen in der Wirkstoffforschung, die Analyse komplexer Portfoliooptimierungen im Finanzbereich sowie Anwendungen in der Materialwissenschaft.
Mit der zunehmenden Verlagerung von experimentellen Setups hin zu reproduzierbaren, skalierbaren Systemen könnte sich die Rolle des Quantencomputings verändern. Probleme, die heute selbst für Hochleistungsrechner nur schwer oder gar nicht lösbar sind, könnten künftig effizienter bearbeitet werden.
Der aktuelle Benchmark liefert dafür einen technischen Referenzpunkt – und zeigt zugleich, dass Fortschritte nicht allein an der Größe der Systeme gemessen werden, sondern an ihrer Fähigkeit, reale Algorithmen unter praktischen Bedingungen auszuführen.
