Quantencomputer: Revolutionäre Einblicke in die Geheimnisse der Natur!

Quantencomputer: Revolutionäre Einblicke in die Geheimnisse der Natur!

Technische Universität München, Deutschland - Am 4. Juni 2025 haben Wissenschaftler der Technischen Universität München (TUM) in Zusammenarbeit mit der Princeton University und Google Quantum AI einen bedeutenden Schritt im Bereich der Quanteninformatik gemacht. Ihre Forschung zeigt, wie Quantencomputer zur Simulation grundlegender physikalischer Prozesse eingesetzt werden können. Gewöhnliche Supercomputer sind oft überfordert, wenn es darum geht, die fundamentalen Kräfte der Natur zu berechnen und zu überprüfen. Die Nutzung von Quantencomputern eröffnet hier neue Möglichkeiten.

Diese Quantencomputer sind in der Lage, Prozesse direkt zu simulieren, was sie zu einem wichtigen Werkzeug in der Quanteninformatik macht. Die Ergebnisse der Untersuchung, die im Fachjournal Nature veröffentlicht wurden, zeigen das Verhalten von sogenannten Strings und schaffen damit die Grundlage für tiefere Einsichten in die Teilchenphysik, Quantenmaterialien sowie die Natur von Raum und Zeit.

Quantenalgorithmen und ihre Anwendungen

Parallel zu diesen Entwicklungen arbeitet ein Team unter der Leitung von Jeanette Lorenz an der Anpassung von Algorithmen für Quantencomputer. Ihr Projekt QUAST untersucht, wie man mit den Hardware-Fehlern von Qubits umgehen kann. Dabei wird ein Software-Stack entwickelt, der alle Komponenten für die Entwicklung und den Betrieb von Quantencomputern strukturiert und optimiert. Ein besonderes Augenmerk liegt auf industriellen Optimierungsproblemen, für die es keine perfekten Lösungen gibt.

Es zeigt sich, dass unterschiedliche Hardware, wie etwa supraleitende Qubits oder Ionenfallen, jeweils spezifische Vor- und Nachteile für bestimmte Anwendungsfälle bieten. Diese Technologien können beispielsweise zur Optimierung von Stromnetzen oder zur Lösung komplexer kombinatorischer Probleme eingesetzt werden. Unternehmen, wie etwa in der Automobilindustrie, haben nun die Möglichkeit, quantengestützte Lösungen selbst zu entwickeln, ohne dass sie eigene Quantenexperten beschäftigen müssen.

Maschinelles Lernen und Quantencomputing

Ein weiterer vielversprechender Bereich sind Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen, die von einem interdisziplinären Team erforscht werden. Diese Algorithmen bieten die Möglichkeit, Daten effizienter zu klassifizieren, neue Daten zu generieren und unüberwachtes Lernen zu betreiben. Für den gewünschten Quantenvorteil sind jedoch viele fehlerkorrigierte Qubits erforderlich, was aufgrund der aktuellen verrauschten Quantenprozessoren nur bedingt möglich ist.

Das Projekt AI4QT verfolgt das Ziel, Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln, die auf den speziellen Anforderungen von Quantensensoren basieren. Dabei wird eine Symbiose aus quantenmechanischen Zuständen und maschinellem Lernen angestrebt. Darüber hinaus werden Protokolle und Bibliotheken entwickelt, um die Fähigkeiten der Quantenhardware zu optimieren und die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens weiter voranzutreiben.

Die Entwicklungen im Quantencomputing zeigen ein großes Potenzial auf, sowohl in der fundamentalen Forschung als auch in praktischen industriellen Anwendungen. Sowohl die Arbeit an quantenmechanischen Modellen als auch die Anpassung und Optimierung von Algorithmen sind entscheidend, um die Technologie mit den Bedürfnissen der Industrie in Einklang zu bringen und so die Wissenschaft weiter voranzutreiben.

Für detailliertere Informationen zur Grundlage der Forschung kann auf die Berichterstattung von TUM verwiesen werden, während die Entwicklungen im Bereich Quantensoftware und industrielle Anwendungen bei Fraunhofer ausführlich behandelt werden. Zusätzliche Einblicke in die Verbindung von Quantencomputing und maschinellem Lernen sind auf quantentechnologien.de zu finden.