Qubits und Informationen in der Quantenwelt

Beim Quantencomputing ist die grundlegende Informationseinheit ein Qubit, das physikalisch in einem zweistufigen Quantensystem kodiert ist. Diese beiden Ebenen werden als “Computational Basis States” bezeichnet, und wir schreiben sie gewöhnlich als ∣0⟩ und ∣1⟩. Diese entsprechen direkt den Zuständen 0 und 1 eines klassischen Bits.

Im Gegensatz zu einem klassischen Bit, das immer nur einen Zustand annehmen kann (entweder 0 oder 1), kann ein Qubit jedoch einen Zustand annehmen, der eine lineare Überlagerung von Basiszuständen darstellt. Dieses Phänomen ist einzigartig in der Quanteninformatik und findet in der klassischen Informatik kein entsprechendes Pendant. Ein allgemeiner Qubit-Zustand kann daher beschrieben werden als |ψ⟩= _α1∣0⟩+ _α2∣1⟩, was eine lineare Überlagerung von ∣0⟩ und ∣1⟩ mit komplexen Amplituden _α1 und _α2 ist.

Der Zustand eines Qubits in einer Superposition bleibt in diesem Zustand, solange das Qubit nicht gemessen oder gestört wird. Sobald jedoch eine Messung durchgeführt wird, geht das Qubit in einen seiner Basiszustände über, entweder ∣0⟩ oder ∣1⟩, und die Überlagerung wird zerstört. Dieser Prozess wird als “Kollaps” bezeichnet und ist ein grundlegendes Merkmal der Messung in der Quantenmechanik. Wenn wir das Qubit messen, erhalten wir den ∣0⟩-Zustand mit der Wahrscheinlichkeit |α₁|²und den ∣1⟩-Zustand mit der Wahrscheinlichkeit |α₂|², wobei die Summe aus beiden immer gleich eins sein muss (|α₁|² + |α₂|²= 1)[2].

Arten von Qubits

Derzeit gibt es einige Qubit-Implementierungen, die für die Realisierung eines Quantencomputers vielversprechend aussehen. Die bekanntesten Beispiele sind supraleitende Qubits, Ionenfallen, Spin-Qubits und Photonen.

1. Spin: Spin-basierte Qubits nutzen den Spin von Ladungsträgern, wie z.B. Elektronen, die in einem Halbleitermaterial eingeschlossen sind, als Grundlage für die Informationsspeicherung. Der Spin-Freiheitsgrad dieses Elektrons bietet ein natürliches Zwei-Niveau-System, das unempfindlich gegenüber elektrischen Feldern ist, was zu relativ langen Quantenkohärenzzeiten führt. Der erste Spin-Qubit-Quantencomputer wurde 1997 von Daniel Loss und David P. DiVincenzo vorgeschlagen[3]. Intel hat in den letzten Jahren seine Bemühungen zur Entwicklung von Quantencomputern auf der Grundlage von Silizium-Spin-Qubits verstärkt[4].

2. Gefangene Atome und Ionen: Beim Quantencomputing mit Ionen werden diese im elektrischen Feld einer Ionenfalle gefangen und angeordnet. Qubits sind durch zwei unterschiedliche Energiezustände der Ionen definiert, und Quanteninformation kann durch die kollektive quantisierte Bewegung der Ionen in einer gemeinsamen Falle übertragen werden. Die grundlegenden Operationen eines Quantencomputers wurden experimentell mit hoher Genauigkeit in Systemen mit gefangenen Ionen nachgewiesen[5,6].

Was Breakthroughs betrifft, so ist es Forschern der ETH Zürich gelungen, Ionen mit statischen elektrischen und magnetischen Feldern einzufangen und Quantenoperationen mit ihnen durchzuführen. Mit dieser neuen Ionenfalle könnten Quantencomputer mit weit mehr Quantenbits realisiert werden, als bisher möglich waren[7].

3. Photonen: Photonen, die Quantenteilchen des Lichts, können ebenfalls als Qubits dienen. Aufgrund ihrer vorteilhaften Eigenschaften in Bezug auf Geschwindigkeit, Kohärenz und geringer Ausbreitungsverluste sind sie natürliche Kandidaten für Quantenkommunikation. Denn durch ihre Eigenschaften sind Photonen ideal für die Übertragung von Quanteninformationen über große Entfernungen geeignet. Außerdem bieten Photonen verschiedene Freiheitsgrade, in denen Quanteninformation kodiert werden kann. Zum Beispiel können zwei unterschiedliche Ausbreitungswege oder der Freiheitsgrad der Polarisation, d.h. die Ausrichtung des elektrischen Feldes des Photons, als Zwei-Niveau-System zur Kodierung und Manipulation eines Qubits dienen[8].

4. Supraleitende Schaltkreise: Supraleitende Schaltkreise gehören zu den führenden physikalischen Implementierungen von Qubits. Es handelt sich um winzige Schaltkreise aus supraleitenden Materialien, die einen elektrischen Strom ohne Widerstand leiten können, wenn sie auf sehr niedrige Temperaturen abgekühlt werden. Diese Schaltkreise können sich wie künstliche Atome verhalten und die Energie bei bestimmten Frequenzen absorbieren und emittieren, wodurch sie sich hervorragend für den Einsatz als Qubits eignen[9].

In einem supraleitenden Schaltkreis kann der Quantenzustand des Schaltkreises (die Qubits) mit Hilfe von Mikrowellenimpulsen gesteuert werden. Diese Pulse können ein Qubit in eine Überlagerung von Zuständen versetzen, seinen Zustand umkehren oder es mit anderen Qubits verschränken. So werden Quantenoperationen oder Gatter in einem supraleitenden Quantencomputer ausgeführt. Unternehmen wie IBM, Google und Rigetti verwenden supraleitende Schaltkreise, um ihre Quantencomputer zu bauen. Diese Unternehmen haben bereits Quantenprozessoren mit Hunderten bis Tausenden von Qubits gebaut und arbeiten daran, ihre Technologie zu skalieren, um größere und leistungsfähigere Quantencomputer zu entwickeln[10].

Visualisierung von Qubits

Qubit-Zustände können auf verschiedene Weise visualisiert werden. Im Folgenden finden Sie die gängigsten davon.

• 1. Bloch-Kugel: Die Bloch-Sphäre ist ein mathematisches Hilfsmittel, um alle möglichen Zustände eines einzelnen Qubits darzustellen. Es handelt sich um eine 3D-Darstellung, bei der jeder Qubit-Zustand als ein Punkt auf der Oberfläche der Kugel dargestellt wird. Der Nord- und der Südpol stehen typischerweise für die beiden Berechnungszustände[11].

• 2. Q-Sphere: Die Q-Sphere ist ein Visualisierungstool, das im Quantencomputing verwendet wird, um den Zustand mehrerer Qubits darzustellen. Anders als die Bloch-Sphäre, die den Zustand eines einzelnen Qubits darstellt, kann die Q-Sphäre Transformationen zwischen verschiedenen Multi-Qubit-Zuständen darstellen. Hier ist die Größe der Punkte proportional zur Wahrscheinlichkeit des entsprechenden Basisterms im Zustand und die Farbe stellt die relative Phase zwischen den Basiszuständen dar.

Um diese Visualisierungen auszuprobieren, bietet qiskit großartige Tools zur Visualisierung von Qubits. Sie können die Funktion plot_bloch_vector für die Visualisierung von Bloch-Sphären und die Funktion plot_state_qsphere für die Visualisierung von Q-Sphären verwenden. Diese Funktionen bieten eine interaktive und intuitive Möglichkeit, den Zustand Ihrer Qubits zu verstehen.

References

[1]https://spectrum.ieee.org/transistor-history

[2] Nielsen, Michael A., und Isaac L. Chuang. 2012. “Quantum Computation and Quantum Information.” Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9780511976667.

[3]https://arxiv.org/pdf/2112.08863.pdf

[4]https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/quantum-computing-chip-to-advance-research.html

[5]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.106.130506

[6]https://journals.aps.org/prxquantum/abstract/10.1103/PRXQuantum.2.020343

[7]https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2024/03/a-new-ion-trap-for-larger-quantum-computers.html]

[8] Couteau, C., Barz, S., Durt, T. et al. Anwendungen von Einzelphotonen in der Quantenkommunikation und im Quantencomputing. Nat Rev Phys 5, 326-338 (2023). https://doi.org/10.1038/s42254-023-00583-2

[9] https://arxiv.org/abs/1904.06560

[10] https://www.nature.com/articles/d41586-023-03854-1

[11] https://en.wikipedia.org/wiki/Bloch_sphere

_{Herkömmliche Computer verwenden Bits, die entweder 0 oder 1 sein können, aber nicht beides auf einmal. Quantencomputer hingegen verwenden Qubits, die sich in einer linearen Kombination von 0 und 1 befinden können, ein Phänomen, das als ‘Superposition’ bekannt ist. Im Gegensatz zu Bits können Qubits überall auf einer Kugel existieren, wie in der Abbildung oben gezeigt.}

Ein wesentlicher Unterschied zwischen einem klassischen Bit und einem Quantenbit (Qubit) ist die Fähigkeit des Qubits, in Überlagerungszuständen zu existieren. Mit anderen Worten, ein Qubit kann in einer linearen Kombination von Basiszuständen |0⟩ und |1⟩ existieren, die wir auch als Computational Basis States bezeichnen. Ein allgemeiner Qubit-Zustand kann also ausgedrückt werden als

|ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩,

die eine Überlagerung von ∣0⟩ und ∣1⟩ mit komplexen Amplituden α und β ist.

Wenn sich ein größeres Quantensystem, das aus mehreren Qubits besteht, in einer Superposition |ψ >= _α1∣000…0⟩ + _α2∣000…1⟩ + … + _α2^n∣111…1⟩ seiner zusammengesetzten Basiszustände befindet, kann es Berechnungen mit allen möglichen Kombinationen seiner Qubits auf einmal durchführen. Infolgedessen können Quantencomputer viele Möglichkeiten parallel verarbeiten und potenziell bestimmte Arten von Problemen viel effizienter lösen als klassische Computer. Dies wird im Shor-Algorithmus deutlich, wo der Speedup durch die Anwendung der Quanten-Fourier-Transformation zustande kommt, die ein wesentlicher Bestandteil des Algorithmus ist und das Prinzip der Superposition nutzt.

Überlagerungsnotation & Messung

Im Gegensatz zur klassischen Physik wird das Ergebnis einer Messung in der Quantenmechanik von Wahrscheinlichkeiten und von Zufälligkeit bestimmt. Das bedeutet, dass man für ein Qubit im Zustand der Superposition nur die Wahrscheinlichkeiten der Ergebnisse wiederholter Messungen an einer großen Anzahl von Kopien desselben Qubits vorhersagen kann. Das Messergebnis einer einzelnen Messung ist jedoch völlig zufällig und kann entweder |0⟩ oder |1⟩ sein. Dies ist auch der Grund, warum wir beim Quantencomputing derzeit mehrere so genannte Shots oder Ausführungen desselben Schaltkreises durchführen müssen, um ein aussagekräftiges Ergebnis zu erhalten. Wir werden uns später in einem anderen Blog-Artikel eingehender mit Quantenschaltungen beschäftigen.

Wenn Sie ein Qubit messen, kollabiert die Superposition in einen der Basiszustände, die der jeweiligen Basis entsprechen, in der wir messen (im Allgemeinen die Computational Basis |0⟩ und |1⟩).

Betrachten wir ein Qubit im allgemeinen Überlagerungszustand von oben, dargestellt als |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩, wobei α und β komplexe Zahlen sind. Wie in unserem Artikel “Von Bits zu Qubits” erwähnt, sind die Wahrscheinlichkeiten der Messung von |0⟩ oder |1⟩ durch die Quadrate der absoluten Werte von α bzw. β gegeben. Das heißt, P(0) = |α|^2 und P(1) = |β|^2.

Wir können das Qubit jedoch auch in Bezug auf jede andere Basis messen, z.B. |+⟩ = 1/√2|0⟩ + 1/√2|1⟩ und |-⟩ = 1/√2|0⟩ – 1/√2|1⟩, und die Wahrscheinlichkeiten, eines der beiden Ergebnisse, |+⟩ oder |-⟩, als Ergebnis der Messung zu erhalten, ändern sich entsprechend. Bei einem Qubit im Überlagerungszustand (|ψ⟩ = 1/√2|0⟩ + 1/√2|1⟩) sind beispielsweise die Wahrscheinlichkeiten für die Messung von |0⟩ oder |1⟩ beide P(0)=P(1)=50%, wenn wir in der Computational Basis messen, die Wahrscheinlichkeit der Messung in der Basis |+⟩, |-⟩ ist jedoch P(+) = 100% und P(-) = 0%.

Es ist wichtig, eine echte Quantensuperposition nicht mit einem probabilistischen klassischen Zustand zu verwechseln, wie z. B. einer geworfenen Münze. Die Physik der geworfenen Münze ist im Wesentlichen deterministisch, und die Wahrscheinlichkeit, dass jeweils Kopf oder Zahl aufkommt, beträgt nur deshalb 50 %, da uns die Parameter wie z. B. der Wurfwinkel, die Wurfgeschwindigkeit usw. nicht bekannt sind. Diese Parameter können jedoch prinzipiell bekannt sein, und wenn wir alle Anfangsparameter der Münze zum Zeitpunkt des Wurfs kennen würden, könnten wir (unter Anwendung der Gesetze der klassischen Physik) vorhersagen, zu welchem Zeitpunkt des Wurfs die Münze Kopf oder Zahl zeigen würde.

Für das Qubit in einer echten Quantensuperposition ist das Ergebnis einer einzelnen Messung jedoch völlig zufällig, selbst wenn wir alle Parameter kennen, die wir über den Zustand des Qubits wissen können. Wir können die Wahrscheinlichkeiten der Ergebnisse nur für wiederholte Messungen an einer großen Anzahl von Kopien des Qubits ableiten.

Überlagerung auf der Bloch-Sphäre

Die Bloch-Sphäre visualisiert Quantenzustände eines Qubits mit Hilfe einer Einheitskugel, bei der jeder Punkt einem eindeutigen Zustand entspricht – der Nordpol normalerweise für |0⟩ und der Südpol für |1⟩. Ein Überlagerungszustand eines Qubits wird visuell als Punkt auf der Oberfläche der Kugel dargestellt. Die genauen Koordinaten des Punktes repräsentieren die Wahrscheinlichkeitsamplituden der Messung jedes Zustands und die Phasendifferenz zwischen ihnen. Im Bild der Bloch-Sphäre wird der Qubit-Zustand durch zwei reelle Zahlen θ und φ parametrisiert:

|ψ⟩ = cos(θ/2)|0⟩ + e^iφ sin(θ/2)|1⟩

Wenn sich zum Beispiel ein Qubit in einem gleichwertigen Überlagerungszustand befindet (|+⟩ = 1/√2|0⟩ + 1/√2|1⟩), wird es durch einen Punkt auf dem Äquator der Bloch-Kugel dargestellt, wo θ und φ die Werte θ= und φ=0 annehmen. Wenn wir den |-⟩-Zustand auf der Bloch-Kugel abbilden wollen, wären die Werte θ=π/2 und φ=π.

Referenzen:

[1] Nielsen, Michael A., and Isaac L. Chuang. 2012. “Quantum Computation and Quantum Information.” Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9780511976667.

FAQ – Häufig gestellte Fragen

F1: Wie funktioniert hybrides Quantencomputing?

Die Kernidee hinter hybridem Quantencomputing ist, dass Quantencomputer als Co-Prozessoren neben klassischen Systemen arbeiten, wobei beide Systeme Teile der auszuführenden Rechenlast übernehmen. Alternative Interpretationen des Begriffs können jedoch auf der Grundlage kontextueller Unterscheidungen variieren, einschließlich unterschiedlicher Systemarchitekturen und Arten von Aufgaben, die von den beteiligten Rechenressourcen übernommen werden. So sind Quantencomputer beispielsweise immer auf klassische Computer angewiesen, um physische Operationen des Quantencomputers zu steuern oder Remotezugriff zu ermöglichen. Einige Ansätze beziehen auch High-Performance-Computing-Systeme (HPC) mit ein, um Hilfsaufgaben wie Kompilierung, Fehlervermeidung und Datenvor- und Nachverarbeitung für Quantencomputer zu beschleunigen.

Q2: Was sind die Vorteile des hybriden Quantencomputers?

Quantencomputer werden nur bestimmte Teile eines Programms ausführen. Hybride Algorithmen ermöglichen die Aufteilung von Rechenaufgaben zwischen Quanten- und klassischen Rechenressourcen, um so jeweils die Stärken beider Maschinen zu nutzen. Während zahlreiche Quantenalgorithmen eine Fehlerkorrektur und umfängliche physikalische Ressourcen erfordern, sorgen jüngst entwickelte hybride Quantenalgorithmen, wie z.B. die Variational Quantum Algorithms (VQAs), dafür, dass bestimmte Aufgaben mit aktuell verfügbaren Quantentechnologien sinnvoll ausgeführt werden können.

F3: Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung hybrider Algorithmen?

Die Implementierung hybrider Algorithmen birgt einige Herausforderungen in Bezug auf die Systemarchitektur, die Kompatibilität von Hard- und Software, Ressourcenmanagement und einiges mehr. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert innovative Ansätze, vom Hardware-Design bis zur Software- und Algorithmenentwicklung. Die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Industrie und staatlichen Behörden wird dabei eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung der hybriden Quantencomputertechnologie einnehmen.

Warum sind Quantencomputer interessant, und was können sie (besser)?

Zunächst einmal: Was ist ein Quantencomputer?

Quantencomputer versprechen höchste Rechenleistungen aufgrund ihrer natürlichen Fähigkeit, Quanteninformationen zu verarbeiten. Die Grundeinheit der Quanteninformation wird als Quantenbit (oder Qubit) bezeichnet und ist das Pendant zum klassischen Bit. Quantenbits werden physikalisch in einem zweistufigen Quantensystem kodiert, wie z.B. die Polarisation einzelner Photonen oder der Spin von Elektronen. Die Verwendung von Quantensystemen für die Informationsverarbeitung ermöglicht es, nicht-klassische Phänomene wie Superpositionszustände, Verschränkung und Interferenz zu nutzen, um Daten darzustellen und Berechnungen auszuführen.

Es gibt bereits zahlreiche Realisierungen kleiner bis mittelgroßer Quantenprozessoren mit einigen hundert bis tausend Qubits, die auf einer Vielzahl unterschiedlicher Hardware basieren – von atomaren und ionischen Systemen über supraleitende Qubits bis hin zu Festkörper- und optischen Plattformen[1, 2]. Darüber hinaus konnte in Experimenten mit supraleitenden Qubits sowie mit optischen Setups eine überlegene Rechenleistung im Vergleich zu führenden Supercomputern bei bestimmten Berechnungsaufgaben, z.B. beim Boson-Sampling, nachgewiesen werden[3, 4, 5]. Obwohl sich die physikalische Anzahl der Qubits in den letzten Jahren deutlich erhöht hat, ist das Skalierungspotenzial heutiger Quanten-Hardware noch immer durch die kurzen Kohärenzzeiten und limitierte Konnektivität der Qubits sowie anderer hardwarespezifischer Schwierigkeiten begrenzt. Diese Unzulänglichkeiten bringen ein Rauschen in die Berechnungen ein, das letztlich die wertvollen nicht-klassischen Eigenschaften zerstört und damit die physikalischen Grenzen der praktisch durchführbaren Quantenberechnungen aufzeigt.

Was können Quantencomputer (besser)?

Quantensysteme bieten ein neues Rechenparadigma, das sich grundlegend vom klassischen Rechnen unterscheidet. Die Theorie besagt, dass Quantenalgorithmen für bestimmte Probleme und bei großen Problemgrößen effizienter skalieren als alle derzeit bekannten klassischen Algorithmen [1]. Von Quantencomputern wird daher erwartet, dass sie einen Rechenvorteil für bestimmte Aufgaben bieten, die klassische Computer nicht (effizient) lösen können. Bekannte Beispiele sind Suchaufgaben, die Faktorisierung großer Zahlen und die Simulation von Molekulardynamik.

Darüber hinaus gibt es eine breite Palette möglicher Anwendungen, darunter die Simulation komplexer technischer Prozesse und chemischer Systeme für die Entwicklung neuer Materialien und Medikamente, die Optimierung von Routen und Lieferketten im Bereich Produktion und Logistik sowie die Bewertung von Versicherungsrisiken[6].

Fehlertolerante Quantencomputer mit einer Vielzahl logischer Qubits, die Industrien von der Automobil-, Fertigungs-, Chemie- und Pharmaproduktion bis hin zum Versicherungs- und Finanzwesen revolutionieren könnten, bleiben jedoch vorerst Theorie. Heutige Quantencomputer befinden sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium und haben konnten noch keinen praktischen Vorteil bei der Lösung von realen Geschäfts- oder Industrieproblemen demonstrieren. Ebenso ist die derzeit verfügbare Quanten-Hardware verrauscht (noisy) und von mittlerem Maßstab (intermediate scale), was den Begriff der Noisy-Intermediate-Scale-Quantum-Ära (NISQ) prägt. Eine der Herausforderungen in naher Zukunft besteht darin, einige der derzeitigen Einschränkungen von Quantencomputern zu überwinden und aufzuheben.

Hybride Ansätze für das Quantencomputing

Einführung von Quantencomputing für klassische Systeme

Hybride Rechensysteme aus Quanten- sowie klassischen Systemen bieten interessante Möglichkeiten. Die Idee ist, dass Quantencomputer als Co-Prozessoren neben klassischen Systemen arbeiten. Klassische Standardcomputer werden bereits benötigt, um bspw. den physikalischen Betrieb von Quantengattern zu kontrollieren oder Remotezugriff auf die Maschine zu ermöglichen. In diesem Sinne wird ein Quantenprozessor immer mit einem klassischen Computer zusammenarbeiten, obwohl die gegenteilige Aussage nicht zutrifft. Andere Visionen setzen auf High-Performance-Computing-Systeme (HPC), um klassische Hilfsaufgaben wie Kompilierung, Fehlervermeidung, Fehlerkorrektur, Vorverarbeitung der Eingabedaten für den Quantencomputer sowie Nachbearbeitung und Analyse von Ergebnissen zu beschleunigen[7, 8]. Wissenschaft und Industrie konzentrieren sich auch auf die Entwicklung hybrider Algorithmen, welche die Rechenlast zwischen Quanten- und klassischen Rechenressourcen aufteilen und darauf abzielen, jede Rechenmaschine jeweils für das zu nutzen, wofür sie am besten geeignet ist[9, 10].

Auf der Grundlage der jüngsten Entwicklungen von NISQ-Geräten wird davon ausgegangen, dass ein erster Quantenvorteil für ein industriell relevantes Problem durch eine hybride Kombination von herkömmlichen HPC-Systemen mit einem Quantencomputer als Beschleuniger erreicht werden kann[7]. Wie die mögliche Architektur und das Design eines solchen Hybridsystems aussehen könnten, kann heute nur skizziert werden und ist ein aktuell intensiv untersuchter Forschungsbereich. Supercomputing-Zentren und Forschungsgruppen auf der ganzen Welt erforschen diesen HPC-integrierten Ansatz für Quantencomputing. Prominente Beispiele sind das Forschungszentrum Jülich, das Barcelona Supercomputing Center, CINECA, das Oak Ridge National Laboratory, das Pawsey Supercomputing Centre und viele andere.

Quantum-Classical-Synergy in Aktion

Viele bis dato entwickelte Quantenalgorithmen erfordern Fehlerkorrektur und benötigen weitaus mehr Ressourcen, als die heutige NISQ-Technologie bereitstellen kann, was deren Nützlichkeit in naher Zukunft noch einschränkt. Variational Quantum Algorithms (VQAs) sind jedoch eine Klasse von hybriden Algorithmen, die großes Potenzial aufweisen und sich besonders für die Verwendung mit NISQ-Geräten eignen[9]. Sie basieren auf einer Schleife, in welcher der Quanten-Teil der Berechnung aus parametrisierten Quantengattern besteht, deren Parameter mithilfe eines klassischen Optimierungsalgorithmus trainiert und aktualisiert werden. Während der Algorithmus iteriert, werden dem Quantenprozessor und dem klassischen Computer Rechenaufgaben zugewiesen. VQAs wurden in verschiedenen Proof-of-Concept-Implementierungen demonstriert, z.B. mit photonischen[12] und ionischen Systemen[13]. Sie bieten auch einen realistischen Ansatz, um die Fähigkeiten von Hybridsystemen in naher Zukunft bestmöglich auszuschöpfen, da sie in konventionellen HPC-Anwendungen wie Chemiesimulationen, maschinellem Lernen und Optimierungsproblemen eingesetzt werden können[9, 11].

Praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen

Quantencomputing findet in den unterschiedlichsten Branchen Anwendung. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für aktuelle Kooperationen für verschiedene Use Cases:

Quantum Mobility Quest von Airbus und BMW Group

Airbus und die BMW Group haben kürzlich gemeinsam das Quantum Mobility Quest ins Leben gerufen: eine innovative Initiative, die den Transportsektor durch Quantencomputing revolutionieren will. Diese globale Herausforderung konzentriert sich auf die Nutzung von Quantentechnologien zur Lösung wichtiger Probleme in der Luftfahrt- und Automobilindustrie. Die Teilnehmer sind eingeladen, eine von fünf Problemstellungen zu bearbeiten. Die Anmeldung ist von Mitte Januar bis zum 30. April 2024 möglich. Das Gewinnerteam wird bis Ende des Jahres bekannt gegeben.

Airbus:

In Zusammenarbeit mit der BMW Group und Quantinuum arbeitet Airbus daran, die Sauerstoffreduktionsreaktion auf der Oberfläche eines platinbasierten Katalysators mit Hilfe von Quantencomputern zu simulieren. Diese Reaktion ist entscheidend für die Umwandlung von Wasserstoff und Sauerstoff in einer Brennstoffzelle zu Wasser und Strom. Diesen Prozess besser zu verstehen, ist wichtig für die Entwicklung alternativer Materialien, die wiederum die Leistung von Brennstoffzellen verbessern und die Produktionskosten senken können. Derartige Innovationen in der Brennstofzellentwicklung sind entscheidend für nachhaltige Wasserstoff-Antriebe in der Luftfahrt.

Thales Gruppe:

Die Thales-Gruppe hat in Zusammenarbeit mit Terra Quantum hybrides Quantencomputing zur verbesserten Planung von Satellitenmissionen eingesetzt. Sie haben gezeigt, dass es möglich ist, den operativen Nutzen von Satelliten mit Hilfe eines hybriden, quantengestützten Reinforcement Learning-Ansatzes zu verbessern. Nach Angaben von The Quantum Insider schätzen Terra Quantum und die Thales Group, dass ihr Modell ein Wertschöpfungspotenzial von ungefähr 22.500 Euro pro Satellit und Tag generieren könnte.

Ausblick und weitere Informationen

Die Entwicklungen im Bereich des (hybriden) Quantencomputings schreiten schnell voran, angetrieben von der akademischen Forschung und den Fortschritten der Industrie. Obwohl das Potenzial für transformative Anwendungen immens ist, ist es wichtig, die Technologie ausgewogen zu bewerten, um den Hype nicht zu befeuern. Wir glauben, dass der Zugang zu Quantencomputer-Ressourcen entscheidend ist, um realistische Erwartungen in bestimmten Branchen zu wecken. Deshalb baut QMware eine Cloud-Plattform auf, die den heterogenen Einsatz von emulierten und physischen QPUs aus dem gesamten Technologiespektrum unterstützt und es unseren Kunden ermöglicht, die Quantenbeschleunigung für ihre Arbeitsabläufe zu nutzen und die Produktionsbereitschaft zu erreichen.

Es bedarf gemeinsamer Anstrengungen, um das Versprechen des Quantencomputings zu verwirklichen. Aus diesem Grund ist QMware Teil von Projekten wie Quantum Ready und Quantum Connect in Österreich sowie der deutschen SeQuenC-Initiative unter der Leitung von IONOS und mit Unterstützung von PlanQK, Fraunhofer Fokus und der Universität Stuttgart. Ziel ist es, KMUs und der Industrie gleichermaßen Zugang zu Ressourcen für klassisches und Quantencomputing zu verschaffen.

Für ein tiefgehenderes Verständnis des aktuellen Stands und der Zukunftsaussichten in diesem Bereich empfehlen wir die neueste Ausgabe des State of Quantum Report 2024, der von Lakestar in Zusammenarbeit mit IQM, Open Ocean und The Quantum Insider veröffentlicht wurde.

Sind Sie neugierig, was hybrides Quantencomputing für Ihr Unternehmen zu bieten hat? Entdecken Sie, wie die Lösungen von QMware Ihre Computerkapazitäten neu definieren können!

References

[1] Nielsen, Michael A., and Isaac L. Chuang. 2012. “Quantum Computation and Quantum Information.” Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9780511976667.

[2] Castelvecchi, Davide. 2023. “IBM Releases First-Ever 1,000-Qubit Quantum Chip.” Nature. Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03854-1.

[3] Arute, Frank, Kunal Arya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Joseph C. Bardin, Rami Barends, Rupak Biswas, et al. 2019. “Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor.” Nature. Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5.

[4] Zhong, Han-Sen, Hui Wang, Yu-Hao Deng, Ming-Cheng Chen, Li-Chao Peng, Yi-Han Luo, Jian Qin, et al. 2020. “Quantum Computational Advantage Using Photons.” Science. American Association for the Advancement of Science (AAAS). https://doi.org/10.1126/science.abe8770.

[5] Madsen, Lars S., Fabian Laudenbach, Mohsen Falamarzi. Askarani, Fabien Rortais, Trevor Vincent, Jacob F. F. Bulmer, Filippo M. Miatto, et al. 2022. “Quantum Computational Advantage with a Programmable Photonic Processor.” Nature. Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1038/s41586-022-04725-x.

[6] Andreas Bayerstadler, Guillaume Becquin, Julia Binder, Thierry Botter, Hans Ehm, Thomas Ehmer, et al. 2021. “Industry Quantum Computing Applications.” EPJ Quantum Technology. Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1140/epjqt/s40507-021-00114-x.

[7] Bertels, K., A. Sarkar, A. Krol, R. Budhrani, J. Samadi, E. Geoffroy, J. Matos, R. Abreu, G. Gielen, and I. Ashraf. 2021. “Quantum Accelerator Stack: A Research Roadmap.” arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2102.02035.

[8] Perelshtein, Michael, Asel Sagingalieva, Karan Pinto, Vishal Shete, Alexey Pakhomchik, Artem Melnikov, Florian Neukart, Georg Gesek, Alexey Melnikov, and Valerii Vinokur. 2022. “Practical Application-Specific Advantage through Hybrid Quantum Computing.” arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2205.04858.

[9] Cerezo, M., Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C. Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R. McClean, et al. 2021. “Variational Quantum Algorithms.” Nature Reviews Physics. Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9.

[10] Weigold, Manuela, Johanna Barzen, Frank Leymann, and Daniel Vietz. 2021. “Patterns for Hybrid Quantum Algorithms.” Service-Oriented Computing. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-87568-8_2.

[11] Cranganore, Sandeep Suresh, Vincenzo De Maio, Ivona Brandic, Tu Mai Anh Do, and Ewa Deelman. 2022. “Molecular Dynamics Workflow Decomposition for Hybrid Classic/Quantum Systems.” 2022 IEEE 18th International Conference on E-Science (e-Science). IEEE. https://doi.org/10.1109/escience55777.2022.00048.

[12] Peruzzo, Alberto, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J. Love, Alán Aspuru-Guzik, and Jeremy L. O’Brien. 2014. “A Variational Eigenvalue Solver on a Photonic Quantum Processor.” Nature Communications. Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1038/ncomms5213.

[13] Hempel, Cornelius, Christine Maier, Jonathan Romero, Jarrod McClean, Thomas Monz, Heng Shen, Petar Jurcevic, et al. 2018. “Quantum Chemistry Calculations on a Trapped-Ion Quantum Simulator.” Physical Review X. American Physical Society (APS). https://doi.org/10.1103/physrevx.8.031022.

“Die Zusammenarbeit mit QMware ist ein strategischer Schritt, um die wachsende Nachfrage nach erstklassigen Quantenlösungen auf dem europäischen Markt zu bedienen. Unser kombiniertes Fachwissen und unsere Ressourcen ebnen den Weg für die Lösung komplexer Rechenaufgaben mit der idealen Kombination aus klassischen und Quantenressourcen. ”

Yuval Boger

Chief Marketing Officer QuEra Computing

“Wir bei QuiX Quantum setzen uns dafür ein, native Quantum Hardware für frühe industrielle Anwendungen zugänglich zu machen. Die Technologien von QuiX Quantum, wie z.B. Boson Sampling, machen die Integration von Quantum Hardware in bestehende Rechenzentren schon heute möglich. Wir freuen uns, mit QMware zusammenzuarbeiten, um kommerziellen Quantum Advantage in großem Maßstab zu erschließen.”

Dr.-Ing. Stefan Hengesbach

CEO von QuiX Quantum

Quantum Training: Unsere Kooperationen.

Technikum Wien und QMware starten Summer School für Quantum Computing.

Mehr über unser Quantum Training >

QMware Technologie für das Leibniz Supercomputing Centre.

Mehr über unsere Zusammenarbeit mit dem LRZ >

Der jüngste Quantum Technology Monitor von McKinsey zeigt, dass Quantentechnologien zunehmend erforscht und verwendet werden – die jüngsten Kooperationen von QMware mit Partnern wie NVIDIA sind Zeugnis dieser Entwicklung. Mit dem neuen Service von QMware können Kunden industrielle Anwendungsfälle des hybriden Quantencomputings erforschen. Hybrides Quantencomputing beschreibt dabei die Kombination aus klassischem Hochleistungs- sowie Quantencomputing, die den höchsten heute verfügbaren Standard an Rechenleistung bietet.

Die beschleunigte Rechenleistung der NVIDIA A100 GPUs in Verbindung mit OCI Compute Bare Metal Instances und RDMA-Cluster-Netzwerken bieten QMware eine Vielzahl von Optionen zum Testen und Entwickeln kommerziell nutzbarer Quantencomputing-Anwendungen. Zum Einsatz kommen die Anwendungen unter anderem in Bereichen wie KI und maschinellem Lernen mit Quantenelementen und quantengestützter Optimierung. CUDA Quantum bietet Wissenschaftlern leistungsstarke Simulationswerkzeuge und Funktionen zur Programmierung von hybriden CPU-, GPU- und QPU-Systemen.

Martin Peck, Vice President of Technology Software Engineering bei Oracle, sagte: „Hybrides Quantencomputing hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten neu zu gestalten: wie sie Erkenntnisse aus Daten gewinnen und neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln. QMware ist ein Vorreiter in diesem spannenden Bereich, und wir freuen uns, dass wir die Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Oracle Cloud Infrastructure nutzen können, um sie beim Aufbau hybrider Quantencomputing Services für Unternehmen zu unterstützen.”

CEO und Mitgründer von QMware, Markus Pflitsch,  erklärte: „Wir treten in eine Ära ein, in der das Quantencomputing von der Theorie in die Praxis übergeht. Unsere Zusammenarbeit mit Oracle ist ein großer Schritt auf diesem Weg. Indem wir QMwares Expertise in der Quantentechnologie mit der robusten Cloud-Infrastruktur von Oracle kombinieren, erweitern wir die Möglichkeiten für hybrides Quantencomputing und vereinfachen den Zugang für Unternehmen aller Branchen.”

CTO und Mitgründer von QMware, Georg Gesek, betonte: „Wir bauen ein Ökosystem auf, in dem Entwickler, Forscher und Führungskräfte aus der Wirtschaft zusammenarbeiten können, um das immense Potenzial des Quantencomputings für die Lösung realer Probleme zu erforschen. Die Zukunft des Quantencomputings liegt in seiner Integration in den täglichen Geschäftsbetrieb. Durch diese Zusammenarbeit tragen wir dazu bei, dass diese Zukunft Wirklichkeit wird.”

Tim Costa, Director von Quantum Computing und HPC bei NVIDIA, sagte: “Leistungsstarke Quantensimulationen sind für Forscher entscheidend, um die schwierigsten Herausforderungen im Quantencomputing zu meistern. Durch die Zusammenarbeit mit Innovationstreibern wie Oracle und QMware trägt NVIDIA dazu bei, dass Forscher weltweit Durchbrüche auf dem Weg zu nützlichem, integriertem Quantencomputing erzielen können.”

Über QMware

QMware ist ein führender Anbieter von hybriden Quantencomputing-Cloud Services, der sich auf B2B-Quantum-as-a-Service spezialisiert hat. Die Plattform des Unternehmens verbindet High-Performance-Computing mit fortschrittlichen Quanten-Ressourcen, um die heutigen Hyperscaler-Funktionen zu erweitern. Durch den Einsatz einer hochentwickelten Quanten-Hypervisor-Technologie verwaltet QMware Datenverarbeitungsaufgaben und wählt das am besten geeignete System – klassisch oder quantengestützt – je nach den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Aufgabe aus. Dieser strategische Ansatz macht QMware zu einem wichtigen Wegbereiter für frühe Quantencomputing-Lösungen in der Branche und bedient die wachsende Nachfrage nach überlegener Rechenleistung bei Optimierung, Simulation und maschinellem Lernen. Als Mitglied der SeQuenC-Initiative wurde QMware im Jahr 2022 ausgewählt, die erste Quanten-Cloud für die deutsche Industrie aufzubauen. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert. Weitere Informationen finden Sie unter qm-ware.com und LinkedIn.

Markenzeichen

Oracle, Java, MySQL und NetSuite sind eingetragene Marken der Oracle Corporation. NetSuite war das erste Cloud-Unternehmen, das die neue Ära des Cloud-Computing einläutete.

Presse Kontakt

Mira Dechant

VP PR & Marketing bei QMware

Telefon: +41 795105338

E-Mail: mira.dechant@qm-ware.com

Wien, Berlin, 23. November 2023

Die Entwicklung von Machine Learning-Anwendungen, die von Quantencomputing profitieren können, erfordert nicht nur ML-Fachwissen, sondern auch Kenntnisse über die spezifischen Quanten-Hardwareplattformen und die Verbindung von Infrastruktur, Quantenmathematik und Machine Learning. Diese Kombination von Fähigkeiten ist für einzelne Unternehmen nur schwer zu erreichen, was die Notwendigkeit einer interdisziplinären Zusammenarbeit aller Stakeholder unterstreicht, um einen breiteren Zugang zu Quantum Machine Learning zu ermöglichen. Quantum Connect bringt Experten und Industriepartner zusammen, um eine einheitliche Plattform für den Wissens- und Technologieaustausch zu schaffen.

Die Initiative wurde von Gradient Zeroeinem führenden österreichischen Unternehmen für Maschinelles Lernen, ins Leben gerufen und durch PQML finanziert. Durch die Partnerschaft mit QMware, dem führenden europäischen Unternehmen für Quanten-Cloud-Unternehmen, undAnaqor, einem Pionier im europäischen Quanten-Ökosystem mit seiner Plattform PlanQKwurde Quantum Connect geboren.

PlanQK, eine von der Community betriebene Plattform und ein Ökosystem für Quantenanwendungen, wird mit seiner etablierten Nutzerbasis einen technologischen Eckpfeiler von Quantum Connect bilden und die Erforschung und Entwicklung von Quantenmaschinenanwendungen vorantreiben. Während Quantum Connect die PlanQK als DevOps-Plattform nutzt, sorgt QMware für unerreichte Effizienz im Back-End, indem es seinen innovativen hybriden Quantencomputing-Ansatz – eine Kombination von klassischen High-Performance und Quantencomputing-Ressourcen – bereitstellt, um Quantenanwendungen sowohl auf simulierter als auch auf nativer Quantenhardware ausführen zu können.

Quantum Connect bietet Machine Learning-Entwicklern direkten und einfachen Zugang zu einem voll funktionsfähigen Quanten-System. Quantum Connect hat es sich zum Ziel gesetzt, Quantum Machine Learning voranzutreiben und eine aktive Community in diesem Bereich aufzubauen.

“Wir sind begeistert, Quantum Connect mit unseren Partnern QMware und Anaqor zu starten, um Quantum Machine Learning nach Österreich und darüber hinaus zu bringen”, sagt Jona Boeddinghaus, COO bei Gradient Zero. “Wir können es kaum erwarten, Lernende aller Alters- und Erfahrungsstufen miteinander zu verbinden und denjenigen, die in die Welt von Quantum und KI eintauchen wollen, Tutorials und Infrastruktur zur Verfügung zu stellen.”

– Ende –

Über Gradient Zero

Gradient Zero ist ein Software- und Machine-Learning-Unternehmen, das sich auf den sicheren Austausch von Daten, die verantwortungsvolle Nutzung von KI und Quantum Machine Learning konzentriert. Mit Sitz in Wien entwickelt das Team von Datenwissenschaftlern und Geschäftsexperten Softwarelösungen für verschiedene Branchen, darunter Gesundheitswesen, Forschung, Finanzen und Agrartechnik.

Über Anaqor – PlanQK

Anaqor ist ein auf Software fokussiertes Quanten-Start-up in Berlin und Stuttgart, das gegründet wurde, um Innovatoren zu unterstützen die Quantenlösungen von morgen zu entwickeln und zu nutzen – von quantenbasierten Simulationen und Optimierungen bis hin zu Quantum Machine Learning. Kernstück des Anaqor-Ansatzes ist PlanQK, die erste offene, communitybasierte Plattform für Quantenapplikationen. PlanQK wurde 2019 initiiert und seitdem gemeinsam mit führenden Universitäten und Unternehmen im Rahmen eines von der Bundesregierung geförderten Leuchtturmprojekts stetig weiterentwickelt. PlanQK verbindet Entwickelnde, industriell Anwendende, Forschende und Anbieter von Quantenhardware mit einer Plattform zur Integration, Bereitstellung, Weiterentwicklung und Monetarisierung von Quantenimplementierungen. Mit über 30 erfolgreich erprobten Use Cases und mehr als 100 Partnern ist PlanQK ein Pionier auf dem Gebiet der Plattformen für Quantencomputing. Rahmen eines von der deutschen Regierung finanzierten Flaggschiffprojekts kontinuierlich weiterentwickelt. PlanQK verbindet Entwickelnde, industriell Anwendende, Forschende und Anbieter von Quantenhardware mit einer Plattform zur Integration, Bereitstellung, Weiterentwicklung und Monetarisierung von Quantenimplementierungen. Mit über 30 erfolgreich erprobten Use Cases und mehr als 100 Partnern ist PlanQK ein Pionier auf dem Gebiet der Plattformen für Quantencomputing.

Über QMware

QMware AG, die führende Hybrid Quantum Cloud Company, leistet Pionierarbeit bei der Entwicklung von kommerziellen Lösungen für hybrides Quantencomputing. Die einzigartige Cloud-Plattform integriert nahtlos klassische High-Performance-Computing-Funktionen mit virtuellen Quantenprozessoren, die klassische Simulatoren und native Quantenregister umfassen. Die innovative Kombination von klassischer und Quanten-Technologie positioniert QMware an vorderster Front, um die zukünftigen Vorteile des hybriden Quantencomputing sowohl für die Industrie als auch für den Forschungssektor wirtschaftlich nutzbar zu machen. Darüber hinaus sichert die QMware Cloud höchste Datenschutz- und Sicherheitsstandards: Kunden erhalten Zugriff auf hybrides Quantencomputing via DSGVO- sowie GAIA-X-konforme Online-Dienste. Im Jahr 2022 wurde QMware als Mitglied der SeQuenC Initiative mit dem Aufbau der ersten Quantum Cloud für die deutsche Industrie beauftragt. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert. Weitere Informationen finden sich auf qm-ware.com und LinkedIn.

Über PQML

Die PQML GmbH ist ein Tochterunternehmen der 2030 Green BeteiligungsgmbH, Wien. 2030 Green investiert in Zukunftstechnologien und -märkte in Österreich und unterstützt Unternehmen mit Zugang zum Silicon Valley.

Wien, Österreich – 23. März 2023 – QMware, führender Anbieter von hybridem Quantencomputing mit Private Cloud- sowie Cloud at Customer-Lösungen, gibt heute die Mitarbeit am österreichischen Forschungsprojekt QuantumReady bekannt. Die Initiative soll kleinen und mittleren Unternehmen helfen, industrielle Anwendungsfälle für Quantencomputer zu entwickeln und diese in ersten Fallbeispielen umzusetzen. Die Initiative soll kleinen und mittleren Unternehmen helfen, industrielle Anwendungsfälle für Quantencomputer zu entwickeln und diese in ersten Fallbeispielen umzusetzen. Dabei können sie Expertise darin gewinnen, höhere Rechenleistungsstufen mithilfe unterschiedlicher Computer-Architekturen bestmöglich zu realisieren. Im Zentrum des dreijährigen Projekts stehen vor allem Simulationen, Optimierungsaufgaben und Zeitreihenanalysen. QuantumReady wird von QuantumAustria, einer Initiative des Bundesministeriums für Bildung, Wissenschaft und Forschung (BMBWF), gefördert.

Hinter QuantumReady steht ein Konsortium aus Technologie- und Industrie-Experten, das unter Leitung des Software Competence Center Hagenbergs auch die ESS Engineering Software Steyr, die Johannes-Kepler-Universität Linz, HAKOM Time Series und QMware vereint. Mit dem Zusammenspiel von Experten aus Forschung und Praxis wird QuantumReady die unmittelbaren Vorteile heutiger Quantencomputing-Anwendungen erschließen. Hier kommt gerade dem hybriden Quantencomputing, und damit der Verbindung aus klassischer und quantenbasierter Rechenleistung, essenzielle Bedeutung zu. Der von QMware verfolgte hybride Ansatz bietet bereits heute zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in der Wirtschaft und hat klare Vorteile gegenüber dem reinen Quantencomputing, das aktuell in der Hardware vielfach fehleranfällig ist.

Mit der Kombination aus klassischem und Quantencomputing bietet die QMware Cloud die passende Plattform, um bestehende IT-Infrastruktur effektiv mit quanten-basierten Anwendungen zu verbinden. Mit den Ergebnissen können kleine und mittlere Betriebe ausprobieren, wie sie Quantencomputing bereits heute in hybriden Anwendungen nutzen und entsprechende Lösungen wirtschaftlich implementieren können.

“Mit QuantumReady erhalten kleine und mittlere Unternehmen in Österreich erstmals Zugang zu Quantencomputing-Technologie und können quantenbasierte Algorithmen und Anwendungen in der Praxis für ihre spezifischen Zwecke testen und entwickeln“, erklärt Georg Gesek, CTO bei QMware. „Als Pionier im hybriden Quantencomputing freuen wir uns sehr, QuantumReady mit der QMware- Technologie zu unterstützen und damit das wirtschaftliche Potenzial des Quantencomputings in Österreich zu entfalten.”

Dr. Ricardo Wickert, Leiter Forschung und Entwicklung bei HAKOM Time Series, sagt: „Auch unsere Kunden im Energiehandel und in der Stromerzeugung haben bereits Interesse an der Erforschung von Alternativen jenseits des klassischen Rechnens geäußert. Im Projekt QuantumReady wollen wir herausfinden, wie sich unsere Plattform PowerTSM in zukünftige Quantenarchitekturen integrieren lässt.“

Prof. Dr. Robert Wille, wissenschaftlicher Leiter des Software Competence Centers Hagenberg, erklärt: „Quantencomputer werden in den nächsten Jahren in der Praxis ankommen. Es ist wichtig, sich heute bereits darauf vorzubereiten und das Wissen aufzubauen, um dann zu profitieren, wenn die Hardware verfügbar ist.“

Über QMware AG

Die QMware AG ist führender Anbieter von hybridem Quantencomputing mit Private Cloud- sowie Cloud at Customer-Lösungen. Damit bietet QMware die ersten kommerziell nutzbaren Anwendungen für hybrides Quantencomputing. Durch seine offene Quantenplattform-Architektur integriert QMware Technologien von Hard- und Softwareanbietern aus Industrie und Wissenschaft in seinem eigenen, einzigartigen Quantencomputing-Stack: Die Plattform besteht aus klassischen Hochleistungsrechnern mit virtuellen Quantenprozessoren, die ihrerseits sowohl klassische Simulatoren als auch native Quantenregister enthalten können. QMware integriert so die führenden verfügbaren Quantentechnologien auf dem Markt für High-Performance-Computing. Durch die Nutzung der besten Technologien aus klassischer und quantengestützter Rechenleistung wird der zukünftige Vorteil des hybriden Quantencomputings für Industrie- und Forschungspartner bereits wirtschaftlich nutzbar. Darüber hinaus sichert die Private Cloud höchste Datenschutz- und Sicherheitsstandards: Kunden erhalten Zugriff auf hybrides Quantencomputing via DSGVO- sowie GAIA-X-konforme Online-Dienste. Im Jahr 2022 wurde QMware als Mitglied der SeQuenC Initiative mit dem Aufbau der ersten Quanten-Cloud für die deutsche Industrie beauftragt. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert.

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Mira Dechant

VP PR & Marketing QMware AG
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Boston, Massachusetts, und St. Gallen, Schweiz, 26. Oktober 2023 – QuEra Computing, führender Anbieter von Neutralatom-Quantencomputern, und QMware AG, das führende Hybrid Quantum Cloud Unternehmen in Europa, arbeiten zusammen, um die frühe Anwendung von hybridem Quantencomputing voranzutreiben. Die strategische Partnerschaft wird die Quantentechnologie von QuEra nahtlos in die hybride Quantencomputing-Cloud von QMware integrieren und den Zugang für europäische Kunden aus Forschung, Industrie und Wissenschaft ermöglichen.

Die hybride Quantencomputing-Cloud von QMware zeichnet sich durch ihren einzigartigen Quantencomputer-Stack aus, der klassische Hochleistungsrechner nahtlos mit virtuellen Quantenprozessoren kombiniert. Durch die Integration der hochmodernen 256-Qubit-Quantencomputer von QuEra erweitert QMware die Fähigkeiten seiner Cloud und unterstreicht sein Engagement für hybrides Quantencomputing.

„Die Integration von QuEra in die QMware-Cloud-Plattform erweitert unser Produktangebot von mehreren Gate-basierten zu analogen Quantenprozessoren und unterstreicht damit unser Engagement, unseren Kunden eine erstklassige Rechenleistung zu bieten“, so Georg Gesek, Chief Technology Officer bei QMware.

QuEras Technologie, einschließlich der 256-Qubit-Maschinen der Aquila-Klasse und der FPQA™️-Technologie, wird den Kunden von QMware neue Möglichkeiten eröffnen. Die Integration von QuEra in die hybride Quanten-Cloud läutet einen Paradigmenwechsel im Quantencomputing ein und bietet eine leistungsstarke Mischung aus Systemgröße, Kohärenz und wegweisender Quantenverarbeitung.

„Die Zusammenarbeit mit QMware ist ein strategischer Schritt, um die wachsende Nachfrage nach erstklassigen Quantenlösungen auf dem europäischen Markt zu bedienen“, sagt Yuval Boger, Chief Marketing Officer bei QuEra. „Unsere gemeinsame Expertise und unsere Ressourcen ebnen den Weg für die Lösung komplexer Computing-Herausforderungen mit der idealen Kombination aus klassischen und Quanten-Ressourcen.“

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Mira Dechant
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Berlin, 10. Oktober 2023 – Deutsche Forschungsprojekte wie PlanQK und SeQuenC treiben die Entwicklung im Bereich Quantencomputing voran, um die europäische digitale Souveränität in diesem wichtigen Bereich zu gewährleisten. Dabei will die politische Förderung insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen Zugang zu Quantencomputing verschaffen. Vergangenes Jahr haben sich unter Konsortialführung von IONOS die Universität Stuttgart, das Fraunhofer Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS und hybride Quantencomputing-Cloud Unternehmen QMware AG, zusammengetan: Die SeQuenC Cloud soll Quantencomputing demokratisieren. Gerade der Mittelstand soll Quantencomputing-Lösungen frühzeitig testen und nutzen können. Die neue Partnerschaft zwischen Anaqor – und damit auch der Plattform PlanQK – und der SeQuenC Initiative zielt darauf ab, Wissen zwischen den beiden Projekten zu teilen und die europäische Quanten-Community zu stärken.

Die neue Kooperation markiert einen bedeutenden Meilenstein in der deutschen Quantenforschung und deren politischer Förderung. Ebenfalls vom BMWK im Jahr 2020 gestartet, kann PlanQK nach erfolgreicher Umsetzung nun den weiteren Aufbau des europäischen Quantencomputing-Ökosystems stärken. Als neuer Partner der SeQuenC-Initiative bereichert PlanQK das Projekt um eine professionelle Quantum DevOps-Plattform, das Unternehmen und Business-Anwendern eine Auswahl an Applikationen zur Verfügung stellt. Die aktuellen Nutzenden der PlanQK-Plattform erhalten nun als erste Zugriff auf die SeQuenC Cloud. PlanQK ist damit ein Erfolgsbeispiel der politischen Investition auf Bundesebene und wegweisend für die Förderung der Hochtechnologie.

Michael Falkenthal, Co-Founder und Chief Technology Officer von Anaqor,
dem Konsortialführer von PlanQK, kommentiert die Partnerschaft wie folgt:
“Mit SeQuenC teilt uns die Mission, die Nutzung von Quantencomputing so einfach und reibungslos wie möglich zu gestalten.
Daher ist es für uns eine Freude, der PlanQK Community künftig Zugang
zur ersten deutschen Quantencloud für Industrieanwender zu ermöglichen und sie zu befähigen,
Innovationen im Bereich Quantencomputing voranzubringen.“

Rainer Sträter, Senior Vice President Technology Office bei IONOS, ergänzt:
“Mit SeQuenC schaffen wir die Grundlage für die erste deutsche Quantencloud für Industrieanwender.
Das Projekt ist ein großer Schritt für die Zukunftsfähigkeit der deutschen Industrie.
Wir positionieren Deutschland damit als Vorreiter
in dieser Schlüsseltechnologie und stärken die digitale Souveränität Europas.”

Über SeQuenC:

SeQuenC ist Teil des Förderprogramms “Digitale Technologien für die Wirtschaft” und spielt eine entscheidende Rolle dabei, die Voraussetzungen für die deutsche Industrie und Wirtschaft zu schaffen, branchenspezifische Quantenapplikationen zu entwickeln und zu betreiben. Das innovative Cloud-Angebot von SeQuenC, das Cloud-Dienste, klassische Hochleistungsrechner und Quantencomputer miteinander verknüpft, markiert einen wegweisenden Schritt für die digitale Souveränität Deutschlands im Bereich des Quantencomputing. Im Jahr 2022 hat das Bundesministerium für Wirtschaft und Klima das Konsortium mit der Arbeit beauftragt. Neben Konsortialführer IONOS sind Fraunhofer Fokus, die Universität Stuttgart und die QMware AG beteiligt.

Über PlanQK:

PlanQK ist die erste offene communitybasierte Plattform und Ökosystem für Quantenapplikationen und verbindet Entwickelnde, industriell Anwendende, Forschende und Anbieter von Quantenhardware mit einer Plattform zur Integration, Bereitstellung, Weiterentwicklung und Monetarisierung von Quantum Services. Mit über 30 erfolgreich erprobten Use Cases und mehr als 100 Partnern ist PlanQK ein Pionier auf dem Gebiet der Quantenplattformen. PlanQK wurde 2019 initiiert und gemeinsam mit führenden Universitäten und Unternehmen im Rahmen eines von der Bundesregierung geförderten Leuchtturmprojekts stetig weiterentwickelt.

Über Anaqor:

Anaqor ist ein auf Software fokussiertes Quanten-Start-up mit Sitz in Berlin und Stuttgart, das gegründet wurde, um Innovatoren zu unterstützen, die die Quantenlösungen von morgen entwickeln und nutzen. Im Jahr 2019 hat Anaqor gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft PlanQK initiiert – die erste Quantenplattform und das erste Quanten-Ökosystem, das von der deutschen Regierung unterstützt wird und dem bis heute mehr als 100 Organisationen vertrauen. PlanQK bietet die technologische Grundlage, um alle an der Quantenwertschöpfungskette beteiligten Akteure zu vernetzen, um gemeinsam die Grenzen des heute Möglichen zu verschieben und die größte Wirkung für die Gesellschaft zu erzielen.

Über Ionos:

IONOS ist der führende europäische Digitalisierungs-Partner für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). IONOS hat mehr als sechs Millionen Kundinnen und Kunden und ist mit einer weltweit verfügbaren Plattform in 18 Märkten in Europa und Nordamerika aktiv. Mit seinen Web Presence & Productivity-Angeboten agiert das Unternehmen als “One-Stop-Shop” für alle Digitalisierungs-Bedürfnisse von Domains und Webhosting über moderne Website-Builder mit künstlicher Intelligenz und Do-It-Yourself-Lösungen, von E-Commerce bis zu Online-Marketing-Tools. Darüber hinaus bietet IONOS Cloud-Lösungen für Firmen, die im Zuge der Weiterentwicklung ihres Geschäfts in die Cloud wechseln möchten.

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