Schwedische Forscher haben einen bedeutenden Durchbruch im Quantencomputing erzielt, der Anwendungen der künstlichen Intelligenz dramatisch beschleunigen und die Art und Weise verändern könnte, wie KI-Modelle trainiert und eingesetzt werden.
Am 24. Juni 2025 stellte ein Team unter der Leitung des Doktoranden Yin Zeng an der Chalmers University of Technology einen pulsgetriebenen Qubit-Verstärker vor, der eines der größten Probleme beim Hochskalieren von Quantencomputern adressiert: Energieverbrauch und Wärmeentwicklung.
Der innovative Verstärker wird nur beim Auslesen von Informationen aus Qubits aktiviert und verbraucht dabei lediglich ein Zehntel der Energie der derzeit besten Verstärker, ohne dabei an Leistung einzubüßen. Diese drastische Reduktion des Energieverbrauchs hilft, zu verhindern, dass Qubits ihren Quantenzustand verlieren – ein Phänomen, das als Dekohärenz bekannt ist und bislang einen der größten limitierenden Faktoren im Quantencomputing darstellte.
„Das ist der empfindlichste Verstärker, der heute mit Transistoren gebaut werden kann“, erklärt Zeng, Erstautor der im IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques veröffentlichten Studie. „Wir haben es geschafft, den Energieverbrauch auf nur ein Zehntel der derzeit besten Verstärker zu senken, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.“
Das Team setzte genetische Programmierung ein, um eine intelligente Steuerung des Verstärkers zu ermöglichen, sodass dieser auf eingehende Qubit-Pulse in nur 35 Nanosekunden reagieren kann. Diese Geschwindigkeit ist entscheidend, da Quanteninformationen in Pulsen übertragen werden und der Verstärker schnell genug aktiviert werden muss, um mit dem Auslesen der Qubits Schritt zu halten.
Professor Jan Grahn, der die Forschung betreute, betont: „Diese Studie bietet eine Lösung für das zukünftige Hochskalieren von Quantencomputern, bei dem die durch diese Qubit-Verstärker erzeugte Wärme einen wesentlichen limitierenden Faktor darstellt.“
Die Auswirkungen auf die KI sind enorm. Jüngste Experimente von Forschern der Universität Wien haben gezeigt, dass selbst kleine Quantencomputer die Leistung beim maschinellen Lernen durch neuartige photonische Quantenschaltkreise steigern können. Ihre Ergebnisse deuten darauf hin, dass die heutige Quantentechnologie nicht mehr nur experimentell ist – sie kann bereits jetzt praktische Vorteile für spezifische KI-Anwendungen bieten.
Quantencomputer nutzen die Prinzipien der Quantenmechanik, wodurch Qubits gleichzeitig in mehreren Zuständen existieren können. Das ermöglicht ihnen, komplexe Probleme zu verarbeiten, die weit über die Fähigkeiten klassischer Computer hinausgehen. Mit nur 20 Qubits kann ein Quantencomputer über eine Million verschiedene Zustände gleichzeitig repräsentieren.
Mit der Skalierung von Quantencomputern und der Erhöhung der Qubit-Anzahl steigt die Rechenleistung exponentiell – aber ebenso die Herausforderung, Wärme zu managen und Dekohärenz zu verhindern. Der Durchbruch aus Chalmers adressiert dieses Problem direkt und könnte die Entwicklung größerer, stabilerer Quantensysteme ermöglichen, die speziell für KI-Workloads optimiert sind.
Experten prognostizieren, dass KI mit Quantenunterstützung Bereiche wie Wirkstoffentwicklung, Materialwissenschaft, Finanzmodellierung und komplexe Optimierungsprobleme revolutionieren könnte – Aufgaben, die selbst für die leistungsstärksten Supercomputer bislang unlösbar sind.