Google und die US-Raumfahrtbehörde NASA haben ihre Fortschritte im Bereich Quantencomputing vorgestellt. Derzeit arbeiten sie mit einem von Googles Quantum AI Lab erworbenen Quantencomputer von D-Wave, der laut Google über einen 1000-Qubit-Prozessor verfügt. Ziel ist es, die Forschung in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz voranzubringen.
Eine Technik, die Google nun erforscht, ist das Quantum Annealing (Quanten-Abkühlung). Hartmut Neven, Director of Engineering und Chef des Quantum AI Lab, beschreibt es als eine Weiterentwicklung des Simulated Annealing (simulierte Abkühlung), was wiederum ein heuristisches Optimierungsverfahren ist, das bei Optimierungsproblemen eingesetzt werden kann.
„Wir haben herausgefunden, dass Quantum Annealing bei Problemstellungen mit fast 1000 binären Variablen das klassische Gegenstück Simulated Annealing deutlich übertrifft“, schreibt Neven in einem Blogeintrag. „Es ist mehr als 10 hoch 8 mal schneller als Simulated Annealing, das auf einem Prozessorkern ausgeführt wird.“
Von einer Marktreife sind Quantencomputer Neven zufolge allerdings noch weit entfernt. „Auch wenn die Ergebnisse faszinierend sind, liegt noch viel Arbeit vor uns, bis Optimierungen per Quantencomputing eine anwendbare Technologie sind. Das Design der nächsten Annealer-Generation muss die Einbeziehung von Problemen mit praktischer Relevanz ermöglichen“, so Neven weiter.
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Eine Hürde ist die Formulierung von Problemen, dass ein Computer in der Lage ist, sie zu lösen. „Wir müssen die Eingabe in die Maschine vereinfachen“, erklärte Neven im Gespräch mit Bloomberg. Zu diesem Zweck hat Google ein Hardware-Team zusammengestellt, das neue Quanten-Prozessoren und Supraleiter entwickeln soll.
Quantencomputer können laut Neven vor allem für die Lösung von Aufgaben eingesetzt werden, für die konventionelle Computer weniger gut geeignet sind. Ein Beispiel ist ihm zufolge die Ermittlung des tiefsten Punkts einer Landschaft mit Hügeln und Tälern. Quantencomputing würde ihm zufolge nicht die gesamte Oberfläche nach den tiefsten Punkt absuchen, sondern für die Lösung nur einen „kurzen Blick durch einen Tunnel werfen“.
[mit Material von Liam Tung, ZDNet.com]
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