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Quantencomputing erreicht das 'Heilige Gral'-Exponentielle Beschleunigung

Forschende der USC und Johns Hopkins haben mithilfe von IBMs 127-Qubit-Eagle-Prozessoren erstmals einen bedingungslosen exponentiellen Quantenvorsprung demonstriert. Das Team unter Leitung des Experten für Quantenfehlertoleranz Daniel Lidar löste eine Variante von Simons Problem und bewies damit, dass Quantencomputer klassische Rechner nun eindeutig übertreffen können. Dieser Durchbruch stellt einen bedeutenden Meilenstein dar, der künftig das Training von KI-Modellen beschleunigen und bisher undurchführbare Berechnungen ermöglichen könnte.
Quantencomputing erreicht das 'Heilige Gral'-Exponentielle Beschleunigung

In einem Durchbruch, den Experten als den "Heiligen Gral des Quantencomputings" bezeichnen, haben Forschende einen bedingungslosen exponentiellen Geschwindigkeitsvorteil auf Quantenhardware erreicht und damit endgültig bewiesen, dass Quantencomputer klassische Rechner ohne theoretische Einschränkungen übertreffen können.

Die bahnbrechende Forschung, veröffentlicht am 5. Juni 2025 in Physical Review X, wurde von Daniel Lidar geleitet, Professor für Ingenieurwesen an der USC und Experte für Quantenfehlertoleranz. Gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen der USC und der Johns Hopkins University zeigte Lidars Team den exponentiellen Vorteil mithilfe zweier 127-Qubit-Eagle-Quantenprozessoren von IBM, die über die Cloud ferngesteuert wurden.

Besonders bedeutsam ist an diesem Ergebnis, dass der Geschwindigkeitsvorteil "bedingtungslos" ist – er beruht also nicht auf unbewiesenen Annahmen. "Frühere Behauptungen zur Beschleunigung setzten voraus, dass es keinen besseren klassischen Algorithmus als Vergleich gibt", erklärt Lidar. "Die Leistungsdifferenz kann nicht rückgängig gemacht werden, denn die von uns demonstrierte exponentielle Beschleunigung ist erstmals bedingungslos."

Das Team modifizierte Simons Problem – eine mathematische Herausforderung, bei der verborgene Muster in Funktionen gefunden werden müssen – für die Umsetzung auf echter Quantenhardware. Dieses Problem gilt als Vorläufer von Shors Faktorisierungsalgorithmus, der das gesamte Feld des Quantencomputings begründete. Um die typischen Störungen und Fehler in Quantensystemen zu überwinden, setzten die Forschenden fortschrittliche Fehlerunterdrückungstechniken wie dynamische Entkopplung und Messfehlerkompensation ein.

Lidar betont zwar, dass "dieses Ergebnis keine praktischen Anwendungen über das Gewinnen von Ratespielen hinaus hat", doch die Auswirkungen auf KI sind enorm. Mit dem weiteren Fortschritt von Quantencomputern könnten maschinelle Lernprozesse – insbesondere bei Optimierungsproblemen und komplexen Berechnungen, die derzeit enorme Rechenressourcen erfordern – dramatisch beschleunigt werden.

Quantenunterstützte KI-Algorithmen haben bereits in bestimmten Anwendungen vielversprechende Ergebnisse gezeigt. Jüngste Forschungen belegen, dass Quantentechniken kernelbasierte maschinelle Lernverfahren schneller, präziser und energieeffizienter machen können als klassische Methoden. Mit der Skalierung der Quantenhardware könnten diese Vorteile eine neue Generation von KI-Fähigkeiten ermöglichen, die bisher aufgrund von Rechenbeschränkungen undurchführbar waren.

Dieser Erfolg belegt eindrucksvoll die lang versprochene Fähigkeit des Quantencomputings zu exponentiellen Beschleunigungen und markiert einen entscheidenden Schritt hin zum praktischen Quantenvorteil in realen Anwendungen.

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