Hartmut Neven, Director of Engineering bei Google, berichtet über Fortschritte im Quantencomputing. Ein bestimmtes Optimierungsproblem lasse sich mit einem Quantencomputer schneller lösen als mit konventionellen Rechnern.
Googles Quanten-AI-Team demonstrierte diese Fortschritte laut einen Blogpost an einem Algorithmus zum Lösen eines Optimierungsproblems, das eine Optimierung des Energiezustands im Zuge eines Abkühlungsprozesses nachbildet. Das Problem lässt sich als Simulated Annealing auf herkömmlichen Rechnern berechnen, ist aber als Quantum Annealing auch für Quantencomputer geeignet. Dort hat es aber offenbar den Vorteil, dass es den Berechnungsaufwand mit Hilfe von Quantentunneln abkürzen kann.
Die Prozessoren des in dem Experiment eingesetzten D-Wave 2X Quanten Annealers sollen diesen Tunneleffekt umsetzen können. Bei Probleminstanzen, die nahezu 1000 binäre Variablen umfassen, löse der D-Wave 2X mit seinen 1000 Qbits das Problem laut Blogeintrag 100 Millionen mal schnell als ein herkömmlicher Single-Core-Rechner. Bei ähnlichen Tests mit der so genannten Quanten-Monte-Carlo-Methode habe man analoge Geschwindigkeitsvorteile erzielt.
Nächstes Ziel sei, die durch die Quantentechnologie verbesserten Optimierungsmethoden in eine anwendbare Technologie zu verwandeln, und sie mit harten Optimierungsproblemen von praktischer Relevanz zu konfrontieren. Solche Probleme könne in Zukunft der Quantum Annealing Coprozessor lösen. Dazu müsse Google unter anderem die Verbindungen der Qbits weiter optimieren und dafür sorgen, dass nicht nur Paare, sondern auch größere Sets von Qbits miteinander interagieren. Details zum Experiment liefert ein Paper auf Arxiv.org.
