Quantencomputing am Horizont:Die Perspektive eines Ingenieurs

Ed Brown

(Bild:phonlamaiphoto/Adobe Stock)

Während wir 2025, das Internationale Jahr der Quantenwissenschaft und -technologie, feiern, begann ich, über praktische Anwendungen der Quantenmechanik in Computern, Sensoren und Kryptographie nachzudenken. Und ich finde, dass es ziemlich herausfordernd ist, aus der Sicht eines Ingenieurs über diese Dinge nachzudenken.

Wenn Richard Feynman, der für seine Arbeit zur „Quantenelektrodynamik“ einen Nobelpreis erhielt, nicht glaubte, dass irgendjemand die Quantenmechanik wirklich versteht, wie können dann heutzutage so viele Menschen davon sprechen, dass Quantencomputer das nächste große Ding sind? Andererseits legte Feynman selbst 1982 die theoretischen Grundlagen von Quantencomputern dar, als er sagte:„Um ein Quantensystem genau zu modellieren, müssten Wissenschaftler ein anderes Quantensystem bauen.“ Dieses andere System nennen wir heute einen Quantencomputer.

Beispielsweise laut einem Artikel in den Tech Briefs Auf der Website wird erwartet, dass der Bereich Quantencomputing bis 2030 ein Volumen von 65 Milliarden US-Dollar erreichen wird. In einem anderen Artikel lesen wir:„Quantencomputer haben das Potenzial, komplexe Probleme in der menschlichen Gesundheit, der Arzneimittelentwicklung und der künstlichen Intelligenz millionenfach schneller zu lösen als einige der schnellsten Supercomputer der Welt.“

Um meine Verwirrung noch zu verstärken, erfuhr ich:„Die Antworten von Quantencomputern basieren auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Quantencomputer geben Ihnen keinen spezifischen Wert für eine Antwort. Sie sagen Ihnen lediglich, wie wahrscheinlich sie sind es geht darum, dass ein bestimmter Wert die richtige Lösung ist“ – ihre Antworten sind „unscharf“. „Leider reicht es nicht aus, einen Quantenalgorithmus nur einmal auszuführen. Um der „richtigen“ Antwort möglichst nahe zu kommen, führen Informatiker diese Berechnungen mehrmals durch. Jede Probe verringert die Unsicherheit. Der Computer muss den Algorithmus möglicherweise tausende Male – oder sogar öfter – ausführen, um der genauesten Verteilung so nahe wie möglich zu kommen.“ Aber es gibt einen Vorteil:„Quantencomputer führen diese Algorithmen so schnell aus, dass sie immer noch das Potenzial haben, viel, viel schneller Ergebnisse zu liefern als klassische Algorithmen.“

OK, ich kann die Idee, die Quantenmechanik zu verwenden, akzeptieren, ohne sie wirklich tiefgreifend zu verstehen, aber ich habe echte Schwierigkeiten damit, Antworten eines Quantencomputers zu verwenden, bei denen es sich nur um Wahrscheinlichkeiten handelt. Als Ingenieur bin ich es gewohnt, nach festen, praktikablen Lösungen für reale Probleme zu suchen und nicht nach Antworten, die beispielsweise besagen, dass der Aufzug wahrscheinlich aktiviert wird, wenn ich einen Aufzugsknopf drücke Komm auf meine Etage.

Nach jahrzehntelanger Arbeit als EE befindet sich Ed Brown von der SAE Media Group bereits in seiner zweiten Karriere:Tech Editor.

„Wenn ich auf meine Tage als Ingenieur zurückblicke und mir als Redakteur die neuesten und besten Neuigkeiten ansehe, wird mir klar, dass ich viele Gedanken darüber habe, was angesichts meiner Ingenieurserfahrungen jetzt passiert, und einige davon möchte ich jetzt teilen.“

Eine der besten Beschreibungen des Quantencomputings, die mir begegnet ist, stammt von der Physikerin Tara Fortier vom National Institute of Standards and Technology (NIST):„5 Konzepte können Ihnen helfen, Quantenmechanik und -technologie zu verstehen – ohne Mathematik!“ Sie erklärt, dass „Unschärfe“ zwar ein wesentliches Merkmal des Quantencomputings sei, dies jedoch kein Fehler sei. „Die klassische Physik regelt die Bewegung von Dingen, die wir sehen können, wie etwa Baseballbälle und Planeten. Die Quantenphysik ist eine Welt, die wir nicht leicht sehen können. Wenn sich irgendein Teil der Quantensubstanz wesentlich von der klassischen Physik unterscheidet, dann ist es die Tatsache, dass die Physik auf der Quantenskala nicht nur granular, sondern auch unscharf ist.“

Aber Dr. Fortier weist darauf hin, dass die Natur selbst unscharf ist. Wenn wir in ein digitales Bild hineinzoomen, besteht es aus einzelnen Pixeln, die scheinbar klar definierte Grenzen haben. Aber:„Wenn Sie die Atome und subatomaren Partikel, aus denen das Pixel besteht, vergrößern könnten, würden Sie sehen, dass die subatomaren Partikel nicht genau definiert sind – ihre Grenzen und ihr Verhalten sind etwas unklar. Dies ähnelt dem Zeichnen einer „perfekten“ Linie mit Bleistift und Lineal. Wenn Sie diese Linie mit einem Mikroskop betrachten würden, würden die Kanten eher wackelig als gerade aussehen.“

Ich schätze, man könnte sagen, dass ein Quantencomputer die Welt auf eine Art und Weise sieht, die besser mit der Realität der Welt übereinstimmt als ein digitaler Computer, der uns nur eine Kostprobe der Welt liefert.

Aber dennoch ist Quantenverhalten, wie Einstein sagte, unheimlich.

Fortiers Artikel macht zwar einige der Quantenverhaltensweisen zugänglicher, ist für mich aber immer noch sehr schwer zu verstehen. Zum Beispiel das, von dem ich seit meiner Kindheit gehört habe:Licht ist sowohl eine Welle als auch ein Teilchen. Manchmal verhält es sich in eine bestimmte Richtung, etwa wenn Lichtwellen Regenbögen erzeugen, aber wenn Licht auf ein Solarpanel trifft, verhält es sich wie Teilchen. Es fällt mir schwer, das zu verstehen, aber ich kann meine Bedenken beiseite legen und einfach akzeptieren, dass es in beiderlei Hinsicht nützlich sein kann.

Dann gibt es noch „die Heisenbergsche Unschärferelation, die besagt, dass der Messvorgang den Quantenzustand des Objekts stört.“ Wie können Sie also einen Computer auf die Zustände von Quantenteilchen stützen, wenn diese durch Ihre Messung gestört werden?

Am gruseligsten ist für mich jedoch die Quantenverschränkung – der Quantenzustand eines Teilchens korreliert mit dem Zustand eines anderen, egal wie weit sie voneinander entfernt sind. Die Messung eines Teilchens beeinflusst also den Zustand seines Partners. Dennoch gibt es einen praktischen Nutzen für die Verschränkung – sichere kryptografische Schlüssel.

All dies lässt mich denken, dass meiner Meinung nach mehr als nur Wissenschaft erforderlich ist, um praktische Quantencomputer zu entwickeln – Ingenieure müssen akzeptieren, mit Technologie zu arbeiten, die sie nicht wirklich verstehen können.