[ziesell]

Dank Fehlerkorrektur: Quantencomputer schlägt Supercomputer

IBM löst mit seinem Quantenprozessor Eagle erstmals ein Problem, das Supercomputer überfordert. Möglich macht das eine spezielle Fehlerkorrektur.



Mit einem unintuitiv klingenden Ansatz kommen Wissenschaftler von IBM Quantum ohne die bislang erforderlichen Korrektur-Qubits aus. So konnte IBMs Quantencomputer Eagle erstmals Berechnungen ausführen, die klassische Computer nicht mehr bewältigen können. Die Wissenschaftler gehen davon aus, dass Eagle dabei bessere Ergebnisse lieferte als sogenannte probabilistische Algorithmen.

Um alle 127 Qubits des Prozessors nutzen zu können, wendeten die Forscher einen Korrekturmechanismus namens Zero Noise Extrapolation (ZNE) an. Er basiert auf 2019 begonnen Arbeiten und leitet mittels eines statistischen Modells aus dem fehlerbehafteten Ergebnis das wahrscheinlich korrekte ab. Dazu wird, was zunächst unintuitiv klingt, der Fehler gezielt verstärkt. Anhand eines Fehlermodells des Quantenprozessors kann dann aus mehreren fehlerbehafteten Werten der vermutlich korrekte extrapoliert werden.

Wie gut der Mechanismus funktioniert, erprobten die Forscher mit einem, wie sie selbst schreiben, gut auf Quantencomputern abbildbaren Problem: Mit dem Ising-Modell berechneten sie die Magnetisierung eines Materials. Der magnetische Spin, den das Modell berechnet, kann direkt als Zustand eines Qubits dargestellt werden.

Mit einer Tiefe von 60 CNOT-Gattern (controlled Not) ist die Schaltung bereits recht komplex. Die exakte Lösung zählt zu den NP-vollständigen Problemen, wird also für klassische Computer aufgrund der exponentiell steigenden Komplexität schnell unberechenbar – vom Speicherbedarf der Matrizen ganz abgesehen.

Quantencomputer schlägt statistische Ansätze

Um einzuschätzen, wie gut ihre Methode zur Fehlerkorrektur ist, verglichen die Forscher zunächst die Ergebnisse des Quantencomputers mit exakten Lösungen. Da die vielversprechend waren, stellten sie anschließend Quantencomputer und sogenannte probabilistische Algorithmen gegenüber.

Letztere vereinfachen die Berechnungen der exakten Lösung, liefern aber nur noch einen Schätzwert des korrekten Ergebnisses. Hier wichen die Ergebnisse von Quantencomputer und Supercomputer ab – nach Einschätzung der Forscher waren Eagles Ergebnisse genauer. Zwar schränken sie ein, dies lasse sich nicht sicher sagen, doch Stichproben mit bekannten, korrekten Werten unterstützten diese Annahme.

Noch kein Quantenvorteil

Quantencomputer haben ein grundlegendes Problem: Je länger sie rechnen, desto ungenauer wird ihr Ergebnis. Die Interaktion mit ihrer Umgebung ändert den Zustand der Qubits, was als Dekohärenz bezeichnet wird. Um komplexe Algorithmen abzubilden ist daher eine Fehlerkorrektur erforderlich, die üblicherweise viele Qubits erfordert – was wiederum die mögliche Komplexität der Algorithmen einschränkt.

Ziel ist es daher, eine Fehlerkorrektur in die Chips einzubauen, welche die auftretenden Fehler korrigiert. Die Technik ist allerdings noch weit von der Praxistauglichkeit entfernt. IBMs Forscher sehen daher ihre nachträgliche statistische Fehlerkorrektur als wichtigen Zwischenschritt. So können bereits mit den heute verfügbaren Quantencomputern reale Probleme gelöst werden – wenn auch möglicherweise noch nicht allzu viele.

Quantencomputer rechnet schneller

Zumindest beim Ising-Modell war Eagle zudem deutlich schneller: Während der probabilistische Algorithmus acht Stunden und länger auf einem Computer mit 64 Kernen und 128 GByte RAM rechnete, benötigte der Quantencomputer nur rund fünf Minuten. Einen Quantenvorteil sehen die Forscher aber noch nicht: Die probabilistischen Algorithmen könnten ebenfalls noch verbessert werden.

Auch bei der Zeitschrift Nature, in der die Forscher ihre Ergebnisse veröffentlichten, misst man der Arbeit offenbar große Bedeutung bei: Sie landete auf der Titelseite der Juni-Ausgabe.

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