Quantencomputer in der Cloud: Revolutionäre Problemlöser oder teures Spielzeug?

Den Begriff des „Quantencomputers“ hat jeder schon einmal gehört. Doch was genau ist ein Quantencomputer? Wie funktioniert er? Und wie können mittels des Quantencomputings konkrete Praxisprobleme gelöst werden? Ist das Quantencomputing revolutionär, oder sind Quantencomputer am Ende doch nur teure Spielzeuge der Wissenschaft?

In diesem Beitrag geben wir einen Einblick in die Funktionsweise eines Quantencomputers und in die Einsatzmöglichkeiten des Quantencomputings. Zudem werden wir die Frage beantworten, wie praxisrelevant das Quantencomputing zum aktuellen Zeitpunkt ist und in Zukunft möglicherweise sein wird. Wir geben Informationen und Tipps für die Gestaltung von Software-Architekturen und IT-Systemen, um für die Zukunft des Quantencomputings vorbereitet zu sein.

Was ist Quantencomputing und was ist ein Quantencomputer?

Bereits in den 1970er-Jahren stellte sich eine Gruppe von Physikern und Wissenschaftlern die Frage, wie man die Welt des Allerkleinsten in einem Computer simulieren könne. Die Prinzipien der Quantenmechanik sind zu diesem Zeitpunkt längst bekannt, doch klassische Computer zeigen hier die Grenzen des Machbaren auf. Sie sind nicht leistungsfähig genug, um die verschiedenen Eigenschaften der Elementarteilchen effizient berechnen zu können. Aus diesem Problem heraus entstand die Idee des Quantenbits (abgekürzt als „Qubit“).

Die kleinste Informationseinheit in einem klassischen Computer wird als „Bit“ bezeichnet. Ein Bit kann entweder den Zustand „0“, oder den Zustand „1“ aufweisen - so weit, so gut. Ein Qubit hingegen kann sich darüber hinaus in beiden Zuständen gleichzeitig befinden. Dies nennt man „Zustandsüberlagerung“ oder auch „Superposition“. Liest man den Zustand des Qubits aus, so erhält man mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit entweder den Zustand „0“, oder den Zustand „1“. Durch diese Unbestimmtheit kann ein Quantencomputer unter Umständen präziser und effizienter sein als klassische Computer. Was im ersten Moment paradox und wie ein zufälliges Phänomen erscheint, wird durch die Prinzipien der Quantenmechanik erklärt und mathematisch bewiesen.

Aktuelle Verfügbarkeit von Quantencomputern

Auch wenn das Konzept des Quantencomputers bereits seit einigen Jahrzehnten bekannt ist, ist bisher der große Durchbruch ausgeblieben - woran liegt das?

Die Entwicklung und der Betrieb von Quantencomputern sind sehr kostenintensiv. Es ist schwierig, die nötigen physikalischen Bedingungen herzustellen, sodass die Qubits eines Quantencomputers korrekt funktionieren. Bisher existiert nur eine Handvoll an Unternehmen, die in diesem Bereich Fuß fassen wollen. Darunter befinden sich bekannte Namen wie IBM und Google, aber auch kleinere Start-ups wie IonQ und Xanadu.

Einige Quantencomputer werden heute als Cloud-Service angeboten - entweder direkt über die hauseigene Cloud-Plattform oder über Dienste wie Amazon Braket und Azure Quantum. Dieses Modell bezeichnet man als Quantum-Computing-as-a-Service (QCaaS). Durch das QCaaS wird kein eigener Quantencomputer benötigt und interessierte Organisationen können ohne größeren Aufwand die Einsatzmöglichkeiten des Quantencomputings für sich bewerten.

Für welche Problemstellungen können Quantencomputer genutzt werden?

Neben der Simulation von Teilchen und Molekülen lassen sich mit Quantencomputern auch kombinatorische Optimierungsprobleme lösen. In der Theorie existieren hierzu vielversprechende Ansätze zur Anwendung auf betriebswirtschaftliche Problemstellungen. Zwei Beispiele hierfür sind Probleme der Einsatzmittelplanung, wie dem Maschinenbelegungsproblem (Job Shop Scheduling Problem) oder der Schichtplanung (Nurse Scheduling Problem).

Bei der Schichtplanung geht es um die Ermittlung von geeigneten Zuordnungen von Mitarbeitenden in Schichten. Hierbei müssen verschiedene Bedingungen berücksichtigt werden, wie beispielsweise die Abwesenheitszeiten und Präferenzen der Mitarbeitenden oder der quantitative Bedarf an Personal in einem bestimmten Zeitraum. Je nach Anwendungsfall können hier verschiedene Zielsetzungen im Vordergrund stehen.

Unsere Studie zur Bewertung der Praxistauglichkeit

In einer Studie haben wir untersucht, ob und inwiefern das cloudbasierte Quantencomputing für diese Art der betriebswirtschaftlichen Problemstellung eingesetzt werden kann. Hierdurch können wir eine Einschätzung der derzeitigen Praxistauglichkeit des Quantencomputings geben. Zudem haben wir Herausforderungen und Potenziale identifiziert, die mit einem Einsatz des Quantencomputings einhergehen.

Hierzu haben wir exemplarisch die Schichtplanung von Callcenter-Mitarbeitenden analysiert und ein Software-System zur Ermittlung von geeigneten Schichtplänen entwickelt. In diesem Software-System haben wir ein klassisches Lösungsverfahren auf Basis von OptaPlanner implementiert. Zudem wurde von uns ein Quantenalgorithmus auf Basis des sogenannten „Quantum Approximate Optimization Algorithm“ (QAOA) entwickelt. Für die Entwicklung des Quantenalgorithmus haben wir das Framework PennyLane genutzt. Der Quantenalgorithmus wurde von uns anschließend mittels Amazon Braket auf den Quantencomputern Harmony und Aria der Firma IonQ ausgeführt.

Ergebnisse der Studie: Das gilt es für den Einsatz von Quantencomputing zu beachten

Die Studie hat deutlich gemacht, dass der Einsatz von Quantencomputing ein technisches Verständnis von Quantencomputern und Quantenalgorithmen erfordert. Dabei unterscheiden sich diese grundlegend von klassischen Lösungsverfahren, sodass ein Aufbau von Know-how im Bereich Quantencomputing unabdingbar ist. Hierzu gehört neben der Funktionsweise von Quantencomputern das Verständnis von physikalischen Effekten, die bei Qubits auftreten können und für die hohe Fehleranfälligkeit von Quantencomputern verantwortlich sind. Zur Entwicklung von Quantenalgorithmen existieren abstrahierende Werkzeuge, wie beispielsweise das PennyLane-Framework. Das Framework stellt vordefinierte Programmierbausteine bereit, mit denen wiederverwendbare Abschnitte eines Quantenalgorithmus genutzt werden können. So wird der Entwicklungsprozess von Quantenanwendungen unterstützt und der Entwicklungsaufwand entsprechend reduziert.

Zudem sind Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing und serviceorientierte Architekturen erforderlich, sodass klassische IT-Systeme und Quantencomputer mit minimalem Aufwand integriert werden können. Im Rahmen der Studie hat sich eine Microservice-Architektur als erfolgsversprechend herausgestellt. Neben den allgemeinen Vorteilen wie Skalier- und Erweiterbarkeit konnten die einzelnen Teilsysteme in den Aspekten Plattform und Programmiersprache flexibel gestaltet werden. Während Java eine beliebte Plattform für die Entwicklung betriebswirtschaftlicher Anwendungen darstellt, ist Python die dominierende Programmiersprache zur Entwicklung und Ausführung von Quantenalgorithmen. Dementsprechend ist es vorteilhaft, wenn die Systemkomponenten technologisch voneinander unabhängig sind.

Darüber hinaus ist die Entkopplung des Lösungsverfahrens empfehlenswert. Im Kontext der Studie haben wir das Design-Pattern „Strategy“ aus dem klassischen Software-Engineering angewendet, sodass das auszuführende Lösungsverfahren dynamisch zur Laufzeit ausgewählt werden kann. Einerseits konnte so ein direkter Leistungsvergleich zwischen klassischen Lösungsverfahren und Quantenalgorithmen durchgeführt werden. Andererseits kann so ohne großen Aufwand ein alternatives Lösungsverfahren als Fallback-Lösung genutzt werden, falls der Quantenalgorithmus nicht ausgeführt werden kann.

Fazit: Derzeitige Praxisrelevanz von Quantencomputing

Im Rahmen unserer Studie haben wir einen Leistungsvergleich zwischen einem klassischen Lösungsverfahren und dem Quantenalgorithmus durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass die derzeit verfügbaren Quantencomputer zwar korrekte Lösungen zurückliefern, jedoch auch teils widersprüchliche Lösungen ermittelt werden. Durch unvermeidbare physikalische Effekte werden die Qubits ungenau und fehleranfällig, wodurch das Ergebnis des Quantenalgorithmus massiv beeinflusst wird.

Da die derzeitigen Quantencomputer eher experimenteller Natur sind, kann zudem deren Verfügbarkeit nicht garantiert werden. Verzögerungen, Wartungsarbeiten oder Ausfälle können die betriebswirtschaftlichen Prozesse stören. Im Rahmen der Studie traten teils lange Wartezeiten von mehreren Stunden und Tagen auf. Des Weiteren mussten wir auf einen alternativen Quantencomputer ausweichen, da die bevorzugte Recheneinheit kurzzeitig für mehrere Wochen ausfiel. Durch die hohe Fehleranfälligkeit und die geringe Verfügbarkeit schätzen wir die derzeitige Praxisrelevanz des Quantencomputings im Bereich der klassischen Geschäftsanwendungen als gering ein.

Hinzu kommt die starke Beschränkung der zu lösenden Problemgröße. Je größer ein Problem ist, desto mehr Qubits werden benötigt. Zum aktuellen Zeitpunkt unterstützen Quantencomputer noch nicht die notwendige Anzahl an Qubits, um realistische Problemgrößen lösen zu können. Sie lassen lediglich experimentelle Untersuchungen kleinerer Problemgrößen zu. Anhand der Ergebnisse unserer Untersuchung lässt sich feststellen, dass Quantencomputer den klassischen Lösungsverfahren noch deutlich unterlegen sind.

Weitere Studien zeigen allerdings, dass Quantenalgorithmen in Zukunft effizienter sein können als klassische Lösungsverfahren, wenn die dafür notwendige Quanten-Hardware ausgereift genug ist. Wann dies konkret der Fall sein wird, lässt sich nicht genau bestimmen. Jedoch ist zu erwarten, dass der Markt für Quantencomputing in den nächsten Jahren stetig wachsen wird. Große Organisationen wie IBM, Google und Microsoft investieren Millionenbeträge in Start-ups und kleinere Unternehmen, um das Quantencomputing voranzubringen und vom nächsten großen Hype zu profitieren. Mit den von uns vorgestellten Informationen und Tipps sind Sie darauf vorbereitet.

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