Ein bahnbrechender Fortschritt im Quantencomputing ist gelungen, der die Fähigkeiten und Anwendungen Künstlicher Intelligenz dramatisch beschleunigen könnte.
Forschende an der Chalmers University of Technology in Schweden haben einen hocheffizienten Verstärker entwickelt, der als „der empfindlichste Verstärker, der heute mit Transistoren gebaut werden kann“ gilt. Dem Team gelang es, den Energieverbrauch auf nur ein Zehntel der Menge zu senken, die von den derzeit besten Verstärkern benötigt wird – und das ohne Leistungseinbußen.
Die Innovation beruht auf einem intelligenten Design, das den Verstärker nur dann einschaltet, wenn Daten von Qubits ausgelesen werden. Der verringerte Energieverbrauch hilft, Störungen der Qubits zu minimieren und könnte den Bau größerer, leistungsfähigerer Quantencomputer ermöglichen. Das Auslesen von Quanteninformationen ist äußerst sensibel – schon kleinste Temperaturschwankungen, Störgeräusche oder elektromagnetische Einflüsse können dazu führen, dass Qubits ihren Quantenzustand verlieren. Da Verstärker Wärme erzeugen, die Dekohärenz verursacht, arbeiten Forschende an effizienteren Qubit-Verstärkern.
Im Gegensatz zu anderen rauscharmen Verstärkern arbeitet das neue Gerät pulsweise und wird nur dann aktiviert, wenn eine Qubit-Verstärkung erforderlich ist, anstatt dauerhaft eingeschaltet zu bleiben. Da Quanteninformationen in Pulsen übertragen werden, bestand eine zentrale Herausforderung darin, den Verstärker schnell genug zu aktivieren, um mit dem Auslesen der Qubits Schritt zu halten. Das Chalmers-Team löste dies durch den Einsatz genetischer Programmierung, die eine intelligente Steuerung des Verstärkers ermöglicht und ihn in nur 35 Nanosekunden auf eingehende Qubit-Pulse reagieren lässt.
Dieser Fortschritt ist entscheidend, um Quantencomputer auf eine deutlich größere Anzahl von Qubits zu skalieren. Mit der Zahl der Qubits steigt auch die Rechenleistung und die Fähigkeit, hochkomplexe Berechnungen durchzuführen. Allerdings benötigen größere Quantensysteme mehr Verstärker, was zu einem höheren Energieverbrauch führt, der wiederum die Dekohärenz der Qubits begünstigt. „Diese Studie bietet eine Lösung für das künftige Upscaling von Quantencomputern, bei dem die durch Qubit-Verstärker erzeugte Wärme einen wesentlichen limitierenden Faktor darstellt“, sagt Jan Grahn, Professor für Mikrowellenelektronik an der Chalmers University.
Der Durchbruch fällt mit aktuellen Forschungsergebnissen zusammen, die zeigen, dass selbst Quantencomputer im kleinen Maßstab die Leistung von Machine Learning durch neuartige photonische Quantenschaltkreise steigern können. Diese Erkenntnisse deuten darauf hin, dass die heutige Quantentechnologie nicht mehr nur experimentell ist – sie kann klassische Systeme bereits bei bestimmten Aufgaben übertreffen.
Quantencomputer haben das Potenzial, Probleme zu lösen, die für die leistungsfähigsten klassischen Rechner unerreichbar sind – etwa in der Medikamentenentwicklung, Cybersicherheit, Künstlichen Intelligenz und Logistik. Der ultraeffiziente Verstärker aus Chalmers wird nur dann aktiviert, wenn Daten von Qubits ausgelesen werden. Dank seines intelligenten, pulsgetriebenen Designs benötigt er nur ein Zehntel der Energie aktueller Spitzenmodelle.
Viele aktuelle große Sprachmodelle benötigen mehr als eine Million GPU-Stunden für das Training, während Quanten-Neuronale Netze eine effizientere Verarbeitung komplexer, hochdimensionaler Datensätze als klassische neuronale Netze versprechen. Über reine Geschwindigkeitsvorteile hinaus könnte das Quantencomputing die KI durch verbesserte Optimierungsalgorithmen, ausgefeiltere Modellsimulationen und einen deutlich geringeren Energieverbrauch beim Training revolutionieren.
„Wir erwarten die ersten bedeutenden Durchbrüche im Bereich Quantum AI gegen Ende dieses Jahrzehnts und zu Beginn des nächsten, wenn wir von den heutigen fehleranfälligen Quanten-Geräten zu fehlerkorrigierten Quantencomputern mit Dutzenden bis Hunderten logischer Qubits übergehen“, erklärt Dr. Ines de Vega, Leiterin für Quantum Innovation bei IQM. „Diese Maschinen werden es uns ermöglichen, über rein experimentelle NISQ-Quantenalgorithmen hinauszugehen und praktische sowie potenziell unerwartete Vorteile für KI-Anwendungen zu erschließen. Die Verbindung von Quantencomputing und KI hat das Potenzial für einen massiven Einfluss auf die Welt. Quantum und KI zusammen könnten Probleme lösen, die klassische Computer nicht bewältigen können – und KI effizienter, schneller und leistungsfähiger machen.“