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Muster erkennen mit dem Quantencomputer
Forscher von Siemens Corporate Technology (CT) und der TU München haben die weltweit erste experimentelle Umsetzung eines künstlichen Neuronalen Netzes auf einem einfachen Quantencomputer realisiert. Dies ist ein Schritt in Richtung eines praxistauglichen Quantencomputers.
Die Simulation der CT-Forscher zur Erkennung von Mustern überprüften
Wissenschaftler der TU in einem Magnetresonanzspektrometer (NMR). Das
System mit zwei so genannten Qubits bestätigte alle Ergebnisse.
Konventionelle Computer stoßen hinsichtlich der Miniaturisierung bei
gleichzeitiger Steigerung der Leistungsfähigkeit in einigen Jahren an
ihre physikalischen Grenzen. Experten erwarten daher, dass Computer
künftig nicht mit Bits, sondern auch mit Qubits rechnen. Während ein
Bit nur entweder 0 oder 1 darstellen kann, können Qubits aufgrund der
seltsamen Eigenschaften der Quantenwelt zur selben Zeit verschiedene
Zustände einnehmen und zudem mit anderen Qubits verschränkt sein.
Neben einem Geschwindigkeitsvorteil erhofft man sich dadurch auch eine
Reduktion des Energieaufwandes, der für heutige Großrechenanlagen
bereits erheblich ist.
Die Experten von CT verwendeten für ihren Quantencomputer Ergebnisse
aus der Forschung mit speziellen Neuronalen Netzen, die für die
Erkennung von Mustern geeignet sind. Als Muster verwenden sie Punkte,
die jeweils zwei Farben annehmen können. Diese stellen sie über Qubits
dar. Mit ihrem selbst entwickelten Algorithmus können die Forscher
vorhersagen, wie sich ein realer Quantenprozessor verhalten würde, wenn
man ein neues Farbmuster anlegt. Die Simulation vergleicht dieses
Muster mit abgespeicherten Mustern und gibt den Ähnlichkeitsgrad
an.
Die realen Versuche nahmen Forscher der TU München in einem NMR-
Spektrometer vor. In einer Lösung bei Raumtemperatur befand sich
Natriumformiat, das ein Kohlenstoff- und ein Wasserstoffatom
enthält.
Beide Teilchen bilden in starken Magnetfeldern jeweils ein Qubit. Die
gemessenen Signale des realen Quantencomputers entsprachen dabei exakt
den vorherberechneten Signalen. Damit haben die Forscher gezeigt, dass
ihr Algorithmus für einen Quantencomputer in der Praxis korrekte
Ergebnisse liefert.
Eine schnellere Mustererkennung - das Fernziel der Entwicklung - könnte
bei Siemens breit Anwendung finden, ob in der Medizin-, der
Automatisierungs- oder Energietechnik. Für komplexe Probleme wie
beispielsweise die Identifikation von Gen-sequenzen wäre ein
Quantencomputer besonders geeignet. Die Vision ist ein Hybrid-
Prozessor, der mit konventioneller Technik und quantenmechanischen
Methoden arbeitet. Die meisten Operationen würden mit konventionellen
Chips bewältigt, bestimmte Aufgaben aber an einen Quantenprozessor
ausgelagert.
