Quantum Annealing: Praktisches Quantencomputing
Quantum Annealing ist eine vielversprechende Quantentechnologie für Unternehmen mit dringenden Optimierungsproblemen, die herkömmliche Computer nicht schnell lösen können. Es kann eingesetzt werden, um Optimierungsprobleme effektiver zu lösen als herkömmliche Computer. Es wird jedoch noch hauptsächlich in der akademischen Forschung eingesetzt, und weitere F&E ist erforderlich, um kommerzielle Quantum Annealer zu entwickeln.
Es gibt verschiedene Ansätze zum Bau von Quantencomputing-Hardware, wie z. B. universelle Gate-Model-Quantencomputer und Quantum Annealer. Das universelle Gate-Modell-Quantencomputing, auch als allgemeines Quantencomputing bezeichnet, ist die leistungsstärkste und flexibelste Art von Quantencomputer, aber es ist schwierig, die Stabilität der Qubits aufzubauen und zu erhalten.
Quantum Annealer sind die am wenigsten flexible Art von Quantencomputer in Bezug auf die Anwendung, aber es ist einfacher, einen stabilen Quantum Annealing-Prozessor und Qubits zu bauen.
Was ist Quantum Annealing?
Quantum Annealing (das auch die adiabatische Quantenberechnung umfasst) ist eine Quantencomputing-Methode, die verwendet wird, um optimale Lösungen für Probleme mit einer großen Anzahl von Lösungen zu finden, indem Eigenschaften der Quantenphysik wie Quantentunneln, Verschränkung und Superposition genutzt werden.
Ein adiabatischer Prozess ist ein Begriff, der häufig in der Thermodynamik verwendet wird. Um beispielsweise Eisen zu härten, kann die Temperatur erhöht werden, was die Molekülgeschwindigkeit erhöht und stärkere Bindungen bildet. Der Prozess der Stabilisierung dieser Bindungen durch langsames Abkühlen wird in der Metallurgie als „Annealing“ bezeichnet. Quantum Annealing funktioniert auf ähnliche Weise, wobei die Temperatur durch Energie ersetzt wird und der Zustand mit der niedrigsten Energie, das globale Minimum, durch Annealing gefunden wird.
Wie vergleicht es sich mit anderen QC-Ansätzen?
Es gibt drei grundlegende Quantencomputing-Methoden: Analoges Quantenmodell, Universelles Quantengate-Modell und Quantum Annealing. Obwohl diese Ansätze völlig getrennt erscheinen, sind die Schnittmengen nicht leer. Diese drei Modelle bieten unterschiedliche Perspektiven auf die praktischen Anwendungen des Quantencomputings.
Das universelle Quantengate-Modell basiert auf der Erstellung von Quantenstrukturen mit stabilen Qubits und der Lösung heutiger Probleme mit Quantenschaltkreisen. Qubits sind jedoch schwer zu stabilisieren. Dieses Problem verschärft sich mit der Anzahl der Qubits. Infolgedessen sind universelle Quantengate-Modell-Computer auf Labore beschränkt und haben noch keine praktischen Anwendungen.
Andererseits bietet Quantum Annealing einen Ansatz, der sich auf die Lösung von NP-hard-Problemen konzentriert und weniger von Rauschen betroffen ist als Gate-Model-Quantencomputing. Diese Eigenschaft ermöglicht eine größere Qubit-Nutzung und damit mehr Parameter für spezifische Probleme.
Wie funktioniert Quantum Annealing?
In Quantum Annealern entspricht jeder Zustand einem Energieniveau. Diese Zustände werden in kurzer Zeit simuliert, indem die Superpositions- und Verschränkungseigenschaften von Qubits genutzt werden, und das Ergebnis mit der niedrigsten Energie wird ermittelt. Der Zustand mit der niedrigsten Energie liefert die optimale oder wahrscheinlichste Lösung.
Nehmen wir beispielsweise das Problem des Handlungsreisenden. Stellen Sie sich einen Handlungsreisenden vor, der 50 verschiedene Städte anfahren und mit der minimalen Distanz zum Ausgangspunkt zurückkehren muss. Mathematisch gibt es 50 Fakultät verschiedene Lösungen für dieses Problem. Da wir die kürzeste Distanz suchen, müssen wir den Zustand mit der geringsten Energie finden, mit anderen Worten, das globale Minimum.
Die Suche nach dem kürzesten Weg durch Berechnung aller Möglichkeiten ist in Bezug auf Zeit und Energie eine kostspielige Methode; für viele komplexe Probleme ist es fast unmöglich.
Mit Quantum Annealing wird dieses Problem unter Verwendung der Kopplungs--Qubit-Methode formuliert. Dank der verschiedenen Magnetfelder, die auf die Qubits ausgeübt werden, wird der Abstand zwischen jeder Stadt als Energieparameter in das Design integriert.
Dank der Verschränkungseigenschaft kann jedes Qubit den Zustand des anderen beeinflussen, und jede Lösung erzeugt einen neuen Zustand. Ein Quantum Annealer berechnet den Zustand mit der niedrigsten Energie unter diesen Zuständen, was der optimalen Lösung entspricht.
Ein weiterer wichtiger Punkt hier ist die Quantentunneln-Eigenschaft. Mit dieser Eigenschaft ist der Übergang zwischen Zuständen augenblicklich. Dies bedeutet, dass der Übergang zwischen den Energieniveaus nicht erfordert, dass Elektronen die Barriere überwinden; sie passieren sie einfach.
Warum ist es jetzt wichtig?
Quantum Annealing übertrifft klassische Berechnungsmethoden bei der Lösung einiger Optimierungsprobleme, die in zahlreichen Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzen wichtig sind. Darüber hinaus wird Quantum Annealing wahrscheinlich vor anderen Quantentechnologien kommerziell verfügbar sein.
Das Datenvolumen nimmt zu, und Quantum Annealing bietet außergewöhnliche Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen, die mit größerer Datenverfügbarkeit an Komplexität zunehmen. Es verspricht, das richtige Werkzeug für die schnelle Entwicklung in Wissenschaft, Mathematik und Technik zu sein.
Obwohl Quantum Annealing nicht so weit anwendbar ist wie Quantencomputer, ist es kurzfristig vielversprechend. Dies liegt daran, dass es inhärent widerstandsfähiger gegen Rauschen ist als das Quantengate-Modell und analoge Quantenansätze. Derzeit bieten Anbieter kommerzielle Quantum Annealing-Lösungen an, während eine universelle Quantencomputing-Lösung noch in den frühen Forschungsstadien steckt.
Was sind seine potenziellen Anwendungen/Gebrauchsfälle?
Quantum Annealing wird im Allgemeinen zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme wie maschinelles Lernen, Portfolio-Optimierung und Routenoptimierung eingesetzt. Dies liegt daran, dass Optimierungsprobleme darauf abzielen, das Minimum einer Funktion zu finden, und Quantum Annealing verwendet werden kann, um das Minimum einer Funktion mit vielen Variablen zu berechnen.
Unter Berücksichtigung der potenziellen Anwendungen können wir die Hauptthemen wie folgt auflisten.
- Machine Learning
- Optimierung
- Finanzmodellierung
- Sicherheit
- Gesundheitswesen
- Materialwissenschaft & Chemie
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWas sind seine Alternativen?
Quantum Annealing kann mit einigen verwandten Methoden verglichen werden, wie z. B. digitalem Annealing und Gate-Modell-Quantencomputing.
Klassisches Computing
Für Probleme mit begrenzter Komplexität kann klassisches Computing verwendet werden, um optimale oder nahezu optimale Lösungen unter Verwendung von Heuristiken zu finden.
Digitales Annealing
Fujitsus digitales Annealing-Verfahren emuliert Quantum Annealing unter Verwendung einer digitalen Computerarchitektur. Diese Methode, die nicht genau Quantum Annealing ist, ist eine Quantum Annealing-Simulation unter Verwendung von C-MOS-Schaltkreisen.
Der Digital Annealer ist ein spezialisierter Chip, der entwickelt wurde, um mögliche Zustände parallel unter Verwendung von Gewichtsmatrizen und Bias-Vektoren zu berechnen. Um ein kombinatorisches Optimierungsproblem zu lösen, sagt Fujitsu Fellow Tamura: „Jeder Bitblock verwendet Eins-zu-Eins-Verbindungen über 1.023 in Speicher gespeicherte Gewichte.“
Diese Methode verspricht nicht die Geschwindigkeit, die Quantum Annealer bieten, aber sie bietet Stabilität, die Qubits heute nicht bieten können.
Welche Unternehmen sind am nächsten daran, dies auf den Markt zu bringen?
Im März 2025 veröffentlichte D-Wave eine Arbeit in Science mit dem Titel „Beyond-Classical Computation in Quantum Simulation“ und demonstrierte die weltweit erste quantencomputergestützte Überlegenheit bei einem nützlichen, realen Problem.
- Der Advantage2-Prototyp von D-Wave führte eine Simulation magnetischer Materialien in Minuten durch, für die der Frontier-Supercomputer (Oak Ridge National Lab) fast eine Million Jahre benötigen würde.
- Der klassische Ansatz würde mehr als den weltweiten jährlichen Stromverbrauch erfordern.
- Dies bestätigte, dass Quantum Annealing grundlegende Vorteile gegenüber klassischen Methoden bietet.1
Der andere Akteur für Quantum Annealing ist das japanische Unternehmen NEC Corporation. Am 12. Dezember 2018 stellte das Unternehmen ein Forschungsprogramm zur Entwicklung einer Quantum Annealing-Maschine vor. Es gibt jedoch keine zusätzlichen Informationen über ein Produkt oder eine Forschung, insbesondere im Bereich Quantum Annealing.
Im Jahr 2018 begann die New Energy and Industrial Technology Development Organization mit der Finanzierung von Projekten zu Quantum Annealing-Technologien mit supraleitenden Geräten.
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