Quanten-Annealing: Praktisches Quantencomputing
Quanten-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 überwiegend in der Wissenschaft eingesetzt, und es bedarf weiterer F&E, um kommerzielle Quanten-Annealer zu bauen.
Es gibt verschiedene Ansätze für den Bau von Quantencomputing-Hardware, etwa universelle Gate-Modell-Quantencomputer und Quanten-Annealer. Das universelle Gate-Modell-Quantencomputing, auch als Allzweck-Quantencomputing bezeichnet, ist der leistungsfähigste und flexibelste Typ von Quantencomputer, aber es ist schwierig zu bauen und die Qubit-Stabilität aufrechtzuerhalten.
Quanten-Annealer sind der am wenigsten flexible Quantencomputertyp in Bezug auf die Anwendung, aber es ist einfacher, einen stabilen Quanten-Annealing-Prozessor und stabile Qubits zu bauen.
Was ist Quanten-Annealing?
Quanten-Annealing (das auch adiabatische Quantenberechnung umfasst) ist eine Quantencomputing-Methode, mit der optimale Lösungen für Probleme mit einer großen Zahl von Lösungen gefunden werden, indem man quantenphysikalische Eigenschaften wie Quantentunneln, Verschränkung und Superposition nutzt.
Ein adiabatischer Prozess ist ein in der Thermodynamik gebräuchlicher Begriff. Um beispielsweise Eisen zu härten, kann die Temperatur erhöht werden, wodurch die Molekülgeschwindigkeit steigt und stärkere Bindungen entstehen. Der Prozess der Stabilisierung dieser Bindungen durch langsames Abkühlen wird in der Metallurgie als „Glühen“ bezeichnet. Quanten-Annealing funktioniert auf ähnliche Weise, wobei die Temperatur durch Energie ersetzt wird und der niedrigste Energiezustand, das globale Minimum, durch Annealing gefunden wird.
Wie schneidet es im Vergleich zu anderen QC-Ansätzen ab?
Es gibt drei grundlegende Quantencomputing-Methoden: Analoges Quantenmodell, Universelles Quanten-Gate-Modell und Quanten-Annealing. Obwohl diese Ansätze völlig getrennt zu sein scheinen, sind die Schnittmengen nicht leer. Diese drei Modelle bieten unterschiedliche Perspektiven auf die praktischen Anwendungen des Quantencomputings.
Das universelle Quanten-Gate-Modell basiert darauf, Quantenstrukturen mit stabilen Qubits zu erzeugen und heutige Probleme mit Quantenschaltkreisen zu lösen. Qubits sind jedoch schwer zu stabilisieren. Dieses Problem wächst mit steigender Zahl der Qubits. Daher sind Computer mit universellem Quanten-Gate-Modell auf Labore beschränkt und haben noch keine praktischen Anwendungen.
Auf der anderen Seite bietet Quanten-Annealing einen Ansatz, der sich auf das Lösen NP-schwerer Probleme konzentriert und weniger anfällig für Rauschen ist als Gate-Modell- Quantencomputing. Diese Eigenschaft ermöglicht die Verwendung von mehr Qubits und damit mehr Parameter für bestimmte Probleme.
Wie funktioniert Quanten-Annealing?
In Quanten-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 erhalten. Der Zustand mit der niedrigsten Energie liefert die optimale oder wahrscheinlichste Lösung.
Betrachten wir zum Beispiel ein 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 nach der kürzesten Distanz suchen, müssen wir den Zustand mit der geringsten Energie finden, mit anderen Worten das globale Minimum.
Den kürzesten Weg zu finden, indem man alle Möglichkeiten berechnet, ist eine zeit- und energieaufwändige Methode; für viele komplexe Probleme ist sie nahezu unmöglich.
Mithilfe von Quanten-Annealing wird dieses Problem mithilfe der Kopplungs-Qubit-Methode formuliert. Dank der unterschiedlichen Magnetfelder, die auf die Qubits angewendet werden, wird die Entfernung zwischen den Städten als Energieparameter in das Design aufgenommen.
Durch die Verschränkungseigenschaft kann jedes Qubit den Zustand des anderen beeinflussen, und jede Lösung erzeugt einen neuen Zustand. Ein Quanten-Annealer berechnet unter diesen Zuständen den Zustand mit der niedrigsten Energie, der optimalen Lösung entspricht.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist das Quantentunneln. Mit dieser Eigenschaft erfolgt der Übergang zwischen Zuständen augenblicklich. Das bedeutet, dass der Übergang zwischen den Energieniveaus nicht erfordert, dass Elektronen die Barriere überwinden; sie passieren sie einfach.
Warum ist es jetzt relevant?
Quanten-Annealing übertrifft klassische Berechnungsmethoden bei der Lösung einiger Optimierungsprobleme, die in zahlreichen Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Finanzwirtschaft wichtig sind. Außerdem wird Quanten-Annealing wahrscheinlich vor anderen Quantentechnologien kommerziell verfügbar werden.
Das Datenvolumen nimmt zu, und Quanten-Annealing bietet außergewöhnliche Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen, deren Komplexität mit größerer Datenverfügbarkeit zunimmt. Es verspricht, das richtige Werkzeug für schnelle Fortschritte in Wissenschaft, Mathematik und Ingenieurwesen zu sein.
Obwohl Quanten-Annealing nicht so breit anwendbar ist wie Quantencomputer, ist es kurzfristig vielversprechend. Das liegt daran, dass es von Natur aus widerstandsfähiger gegen Rauschen ist als das Quanten-Gate-Modell und analoge Quantenansätze. Derzeit bieten Anbieter kommerzielle Quanten-Annealing-Lösungen an, während sich eine universelle Quantencomputing-Lösung noch in einem frühen Forschungsstadium befindet.
Was sind die potenziellen Anwendungen/Anwendungsfälle?
Quanten-Annealing wird im Allgemeinen zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme eingesetzt, etwa für maschinelles Lernen, Portfolio-Optimierung und Routenoptimierung. Das liegt daran, dass Optimierungsprobleme darauf abzielen, das Minimum einer Funktion zu finden, und Quanten-Annealing kann verwendet werden, um das Minimum einer Funktion mit vielen Variablen zu berechnen.
Im Hinblick auf die möglichen Einsatzbereiche lassen sich die Hauptthemen wie folgt auflisten.
- Maschinelles Lernen
- Optimierung
- Finanzmodellierung
- Sicherheit
- Gesundheitswesen
- Materialwissenschaft & Chemie
Welche Alternativen gibt es?
Quanten-Annealing kann mit einigen verwandten Methoden verglichen werden, etwa mit digitalem Annealing und Quantencomputing mit Gate-Modell.
Klassisches Computing
Bei Problemen mit begrenzter Komplexität kann klassisches Computing verwendet werden, um optimale oder nahezu optimale Lösungen mithilfe von Heuristiken zu finden.
Digitales Annealing
Fujitsus digitale Annealing-Methode emuliert Quanten-Annealing mithilfe einer digitalen Computerarchitektur. Diese Methode, die nicht exakt Quanten-Annealing ist, ist eine Quanten-Annealing-Simulation mithilfe von C-MOS-Schaltkreisen.
Digital Annealer ist ein spezialisierter Chip, der darauf ausgelegt ist, mögliche Zustände parallel mithilfe von Gewichtsmatrizen und Bias-Vektoren zu berechnen. Um ein kombinatorisches Optimierungsproblem zu lösen, „nutzt jeder Bitblock Eins-zu-eins-Verbindungen über 1.023 im Speicher abgelegte Gewichte“, sagt Fujitsu-Fellow Tamura.
Diese Methode verspricht nicht die Geschwindigkeit, die Quanten-Annealer bieten, aber sie liefert eine Stabilität, die Qubits heute nicht bieten können.
Toshiba SQBM+ (Simulated Bifurcation Machine) ist ein quanteninspirierter Solver, der über Azure Quantum verfügbar ist und kombinatorische Optimierungsprobleme löst, ohne Quantenhardware zu erfordern.1 Im April 2026 kündigte Toshiba einen Algorithmus der dritten Generation an, der eine „Edge of Chaos“-Technik nutzt und frühere Benchmarks deutlich übertrifft; das System wurde im Februar 2026 in Edge-Hardware für autonome Echtzeitsysteme eingebettet.2 Anders als Fujitsus Digital Annealer wurde SQBM+ für die Echtzeitnavigation in der autonomen Robotik eingesetzt.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWelche Unternehmen stehen kurz davor, dies auf den Markt zu bringen?
Im März 2025 veröffentlichte D-Wave einen Artikel in Science mit dem Titel „Beyond-Classical Computation in Quantum Simulation“, der die weltweit erste Quanten-Überlegenheit bei einem nützlichen, realen Problem demonstrierte.
- Der Advantage2-Prototyp von D-Wave führte eine Simulation magnetischer Materialien in Minuten durch, wofür der Frontier-Supercomputer (Oak Ridge National Lab) fast eine Million Jahre benötigen würde.
- Der klassische Ansatz würde mehr als den jährlichen Stromverbrauch der Welt erfordern.
- Dies bestätigte, dass Quanten-Annealing grundlegende Vorteile gegenüber klassischen Methoden bietet.3
Coherent Ising Machines (CIMs) stellen eine photonische Alternative zum supraleitenden Quanten-Annealing dar und nutzen optische parametrische Oszillatoren zur Lösung von Ising-Optimierungsproblemen.4 Im März 2026 demonstrierten NTT Research und akademische Gruppen eine auf Polarisationssymmetrie basierende CIM mit verbesserter Annealing-Zeitleistung, die einen anderen Hardware-Ansatz für Optimierungs-Workloads bietet und sowohl mit Quanten-Annealern als auch mit digitalen Annealing-Methoden konkurriert.
Fixstars Amplify ist eine cloudbasierte Optimierungsplattform, die D-Wave-Quanten-Annealer, IonQ-Gate-Modell-Hardware und klassische Solver über eine einheitliche API abstrahiert und es Entwicklern ermöglicht, Quanten-Annealing-Ansätze zu testen, ohne sich an einen einzelnen Anbieter zu binden. Die Plattform wurde im Mai 2026 erweitert, um IonQ-Hardware mit gefangenen Ionen zu unterstützen, und bietet eine anbieterneutrale Middleware-Schicht für Optimierungs-Workloads.5
Im Mai 2026 demonstrierten Forscher am Flatiron Institute klassische Simulationstechniken, die verwandte Problemklassen adressieren könnten, und stellten damit den Überlegenheitsanspruch von D-Wave infrage.6 D-Wave bestritt die Herausforderung mit dem Argument, dass die klassischen Methoden seine spezifischen Benchmark-Fälle nicht replizieren, und hält daran fest, dass das Ergebnis seiner Quanten-Überlegenheit bestehen bleibt.7 Die wissenschaftliche Debatte über einen dauerhaften Rechenvorteil bleibt aktiv.
Im Januar 2026 kündigten D-Wave, Anduril Industries und Davidson Technologies eine Zusammenarbeit an, bei der Quanten-Annealing auf US-Luft- und Raketenabwehrsysteme angewendet werden soll; dies stellt den ersten öffentlich angekündigten operativen Einsatz von Quanten-Annealing in einem Verteidigungskontext dar.8 Darüber hinaus kündigte D-Wave Ende 2025 einen Vertrag über €10 Millionen für ein Advantage2-System zur Unterstützung der italienischen Q-Alliance an; die Vereinbarung umfasst den Erwerb von 50 % Systemkapazität für fünf Jahre sowie Workshops an italienischen Universitäten ab Juni 2026, um die regionale Einführung zu beschleunigen.
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Diese Forschung zitieren
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author = {Dilmegani, Cem and Alper, Şevval},
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year = {2026},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/quantum-annealing}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 21. August 2026}
}Änderungsprotokoll
2 AktualisierungenD-Waves Quantenglühen-Partnerschaft mit Anduril und Davidson für Raketenabwehr hinzugefügt.
Der D-Wave-Systemvergleich im Abschnitt „Welche Unternehmen sind am nächsten dran, dies auf den Markt zu bringen?“ wurde ersetzt.
Referenzlinks
Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]
Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.
Şevval konzentriert sich auf KI-Programmierwerkzeuge, KI-Agenten und Quantentechnologien.
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