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QAR-Lab

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Quantencomputing: Ein Ausblick – Wie schätzen Experten die Entwicklung ein?

Quantencomputing: Ein Ausblick – Wie schätzen Experten die Entwicklung ein?

Kaum eine andere Technologie schürt derzeit so große Erwartungen wie das Quantencomputing (QC). Mit den Eigenschaften der Quantenphysik und der daraus resultierenden enormen Rechenleistung können Quantencomputer unter anderem die Entwicklung von Medikamenten und Impfstoffen beschleunigen, die Materialforschung revolutionieren oder Logistikketten optimieren.

Über die letzten Jahrzehnte konnte sich das Quantencomputing als neuartige Forschungsrichtung etablieren. Seit Mitte der 1990er-Jahre hat es bei der Entwicklung von Quantenhardware große Fortschritte gegeben. Die Landschaft der verfügbaren Quanten- oder quanteninspirierten Computer entwickelt sich mit rasanter Geschwindigkeit hin zu einer vielfältigen Ansammlung von Systemen mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen. Das Potential dieser Technologie ist zweifellos groß, weshalb auch immer mehr Unternehmen versuchen, zu den Innovatoren auf diesem Gebiet zu gehören. Ziel ist dabei, den sogenannten Quantenvorteil für das eigene Unternehmen wirtschaftlich nutzbar zu machen, um dadurch einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz zu erzielen. Dies ist besonders im Hinblick auf gesättigte Märkte in vielen Branchen und ein Überangebot an neuen, in den Markt drängenden Wettbewerbern, ein entscheidender Erfolgsfaktor. Durch neue, zukunftsweisende und innovative Technologien soll die Konkurrenz abgehängt werden. Quantentechnologien bietet hier ein vielversprechendes Sprungbrett. Aus diesem Grund beschäftigen viele große Unternehmen heute eigene Quantenexperten oder ganze Abteilungen, die sich mit dem Thema beschäftigen.

Doch wie begründet ist diese Euphorie und welche Vorteile kann die Quantentechnologie für Unternehmen in Zukunft bieten? Was können Unternehmen sowie Bildungseinrichtungen aktiv tun, um die nötigen Experten auszubilden, die es braucht, um für das Quantencomputing gewappnet zu sein? Und welche Kompetenzen sind überhaupt relevant? Ein aktuelles Stimmungsbild basierend auf einer Umfrage unter Experten lesen Sie im nachfolgenden Beitrag.

Expertise im Quantencomputing

Dazu hat das QAR-Lab Bayern der Ludwig-Maximilians-Universität in München in Kooperation mit der Anaqor AG im Rahmen des BMWK geförderten Projekts PlanQK, Experten, die im Bereich Quantencomputing arbeiten, befragt.

Ziel der Studie war es, notwendige Kompetenzen, Werkzeuge und Prozesse bei der Entwicklung von Quantencomputing-Lösungen zu identifizieren, um einerseits ein grundsätzliches Verständnis dieser neuartigen Technologie zu schaffen, und andererseits sowohl die Wirtschaft als auch die Wissenschaft bestmöglich an das Quantencomputing heranzuführen.

Die Umfrage wurde im Zeitraum von Juni bis Oktober 2022 durchgeführt. Insgesamt nahmen 105 Experten aus dem Bereich Quantencomputing an der Studie teil. 44,0% der befragten Experten stammen aus dem Fachbereich Physik und 23,0% aus der Informatik (vgl. Abb.1). Somit kann eine Mehrheit von zwei Drittel der Befragten diesen beiden Gruppen zugeordnet werden. 31,0% der Teilnehmer arbeiten als Forscher am Themengebiet des Quantencomputings, 20,0% kommen in der Rolle als Manager damit in Kontakt und 15,0% bringen sich als Entwickler ein (vgl. Abb.2). In welchen Bereichen Quantencomputing zum Einsatz kommen und unterstützend sein kann, geben 68,6% der Experten an, dies einschätzen zu können (vgl. Abb.3). Hier sind es vor allem die Gruppe der Forscher, Manager und Entwickler, die Use Cases erkennen, die von Quantencomputing profitieren könnten. 61,9% der Experten geben an, die Potenziale und mögliche Quantencomputing-Algorithmen für Use Cases identifizieren zu können. Von diesen sind 23,0% Forscher, 11,0% Entwickler und 10,0% Manager. Im Bereich der Implementierung von Quantencomputing-Algorithmen sind es mit 41,9% bereits deutlich weniger, die angeben, Kenntnisse vorweisen zu können. Hier sind es mit 21,0% vor allem Forscher und mit 10,0% Entwickler, die Quantencomputing-Algorithmen auf NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) Rechnern programmieren. Lediglich 33,3% geben an, Use Cases auf Laufzeit und Güte evaluieren und die nötigen Hardware-Ressourcen abschätzen zu können, die zu einem Quantenvorteil führen könnten. Diese Ergebnisse zeigen unter anderem, dass unabhängig von der innehabenden Rolle im Unternehmen ein Verständnis vorhanden ist, welche praxisrelevanten Problemstellungen mittels Quantencomputing überhaupt gelöst werden können und in welchen Bereichen Quantencomputing zukünftig einen erheblichen Mehrwert beisteuern könnte. Gleichzeitig ist zu erkennen, dass Quantencomputing weiterhin ein Forschungsfeld ist, in dem Potenziale erkannt werden, es aber weiterhin herauszufinden gilt, wie weit Quantencomputer noch von praktischen/industriellen Anwendungen entfernt sind. Derzeit sind Quantencomputer zwar in der Lage, einfache und kleine Probleme zu lösen. Allerdings sind reale und relevante Probleme, aufgrund der Fehlerwahrscheinlichkeiten und beschränkten Ressourcen auf aktueller NISQ-Hardware, noch nicht lösbar.

Abbildung 1: Beruflicher Hintergrund der Studienteilnehmer
Abbildung 2: Rolle der Studienteilnehmer im Quantencomputing
Abbildung 3: Einschätzung der Expertise im Quantencomputing in Zusammenhang mit der innehabenden Rolle im Unternehmen

Mangel an Quantencomputing-Fachkräften

Der Fachkräftemangel ist aktuell über nahezu alle Branchen hinweg deutlich spürbar. Für Unternehmen wird es dadurch immer schwieriger, ihre offenen Stellen nachzubesetzen. Besonders in Bereichen, die ein hohes Maß an Spezialwissen und Fachexpertise voraussetzen, ist es eine Herausforderung, entsprechende hochqualifizierte Fachkräfte zu finden. Das gilt auch für den Bereich der Quantentechnologien. Quantencomputing und Quantenforschung sind für Unternehmen noch junge Forschungsfelder und auch an den Universitäten hat der Hype um das Thema und angrenzende Themenbereiche erst vor wenigen Jahren vermehrt Einzug gehalten. Folglich ist die Anzahl der Experten auf diesem Gebiet aktuell noch eher gering. Doch wie viele Experten gibt es tatsächlich europaweit? Gemäß der befragten Experten schätzt über ein Viertel (25,7%) die Zahl der Quantenexperten in Europa zwischen 101 und 500 ein (vgl. Abb. 4). Mit Blick auf die innehabende Rolle der Befragten teilen hauptsächlich Forscher und Entwickler diese Ansicht. Wohingegen die Mehrheit der befragten Manager eine Menge zwischen Null und 100 für realistisch hält. Insgesamt schätzt rund die Hälfte (50,5%) der Befragten die Anzahl der Quantencomputing-Experten innerhalb Europas auf unter 1.000 ein. Wirft man einen Blick auf die unbesetzten Stellen in diesem Bereich und im Hinblick auf den steigenden Bedarf, zeigt sich hier ein großer Mangel an Quantenexperten. Dies bestätigen auch die befragten Studienteilnehmer: So plant über ein Drittel (37,1%) der Befragten die Einstellung von ein bis fünf neuen Quantencomputing-Fachkräften innerhalb der nächsten drei Jahre, um die bevorstehenden Herausforderungen bewältigen zu können (vgl. Abb. 5). Und immerhin 14,3% gedenken sogar mehr als 20 neue Quantencomputing-Fachkräfte einzustellen. Lediglich 6,7% planen überhaupt keine Personaleinstellungen in diesem Bereich innerhalb der nächsten drei Jahre.
Mit der zunehmenden Reife der Technologie und der Realisierung wirtschaftlicher Anwendungen wird der Bedarf nach Fachkräften voraussichtlich weiter steigen. Dabei ist es wichtig, bereits heute schon an die Aus- und Weiterbildung im Bereich Quantencomputing zu denken.

Abbildung 4: Einschätzung der Befragten zur Anzahl der Experten in Europa in Zusammenhang mit der innehabenden Rolle im Unternehmen
Abbildung 5: Geplante Einstellungen von QC-Fachkräften in Zusammenhang mit der innehabenden Rolle im Unternehmen

Monetarisierungsmodelle

Quantencomputing befindet sich in der Grundlagenforschung und es liegt in der Zukunft, wann die Technologie nutzbringend anwendungsorientiert in der Industrie zum Einsatz kommt. Dennoch greifen bereits jetzt die unterschiedlichsten Institutionen, Unternehmen und Forschungseinrichtungen intensiv auf Quantenhardware zu, um Berechnungen mit neu entwickelten Quantencomputing-Algorithmen durchzuführen und zu testen. Die Teilnehmer der Studie wurden hinsichtlich des Monetarisierungsmodells befragt, welches sie für die Implementierung von Quantenlösungen am vielversprechendes halten. Dabei sind 33% der Ansicht, dass eine Flatrate für Codeaufrufe in einem vorgegebenen Zeitraum ein sinnvolles Modell darstellt (vgl. Abb. 6). Für die Rechnungsstellung pro ausgeführten Code entschieden sich 23% der befragten Experten. Hier sind es hauptsächlich die Forscher (9%) und Entwickler (6%), die dieses Monetarisierungsmodell für vielversprechend halten. 18% sehen im Kauf eines Kontingents von Calls ein gutes Modell, um Zugang zu Quantenrechnern zu erhalten. Hierbei waren es mit rund 8% vor allem Manager, die in ihrer Rolle mit Quantencomputing zu tun haben, die dieses Modell bevorzugen.

Abbildung 6: Monetarisierungsmodell in Zusammenhang mit der innehabenden Rolle im Unternehmen

Lösungsansätze bei der Bearbeitung von QC-Use-Cases und deren Einsatz

Mit Blick auf den Lösungsansatz, gaben über die Hälfte (52,4%) der befragten Experten an, dass sie den Fokus bei der Bearbeitung von QC-Use-Cases auf die Konzeption legen (vgl. Abb. 8). Wird in diesem Zusammenhang die innehabende Rolle im Unternehmen einbezogen, fokussiert sich die Mehrheit der Forscher und Entscheider beim Lösungsansatz auf die Konzeption, wohingegen die Mehrheit der befragten Manager ihren Fokus eher auf die Applikationen legt und eine leichte Mehrheit der Entwickler auf die Services. Eine Erklärung für die unterschiedlichen Präferenzen der verschiedenen Berufsgruppen kann darin begründet liegen, dass etwa von Seiten der Forscher eher Wert auf die Entwicklung der zugrundeliegenden Theorien gelegt wird. Wohingegen die Manager und Entwickler an einer praktischen Umsetzung der Theorien und dem Nutzen dahinter interessiert sind.
In Bezug auf den geplanten Einsatz von Quantencomputing-Lösungen lässt sich festmachen, dass 36,2% der befragten Experten ihre Lösungen für das eigene Unternehmen entwickeln und nicht als Dienstleister für externe Dritte (vgl. Abb. 7).

Abbildung 7: Geplanter Einsatz der QC-Lösungen in Zusammenhang mit der innehabenden Rolle im Unternehmen
Abbildung 8: Fokus des Lösungsansatzes bei der Bearbeitung von QC-Use-Cases in Zusammenhang mit der innehabenden Rolle im Unternehmen

Werkzeuge zur QC-Algorithmen Erstellung

Die Konzeptionierung und Implementierung neuer QC-Algorithmen stellt Anwender und Entwickler vor große Herausforderungen. Die Denkweise bei der Programmierung unterscheidet sich wesentlich von den Paradigmen und Konzepten der konventionellen Software- bzw. Algorithmen-Entwicklung. Entsprechende Werkzeuge können hier den Entwickler unterstützen. In Bezug auf die Studie sind vor allem sowohl Hilfsbiliotheken zur QC-Problemformulierung, als auch Hardware-agnostische Software Development Kits (SDKs) hervorzuheben. Ersteres wurde von 55,2% und letzteres von 47,6% der Befragten für wichtig bis sehr wichtig eingestuft (vgl. Abb. 9). Weniger interessant waren hingegen der NISQ-Analyzer zur Identifizierung geeigneter QC-Hardware für einen gegeben Algorithmus (32,4% wichtig bis sehr wichtig) und eine Automatisierte Parametersuche (30,5% wichtig bis sehr wichtig). Neben den aufgelisteten Werkzeugen der Studie wurden zudem weitere Hilfsmittel wie Benchmarking-Bibliotheken und Werkzeuge zur Fehlermitigation genannt.

Abbildung 9: Benötigte Werkzeuge bei der QC-Algorithmen-Erstellung

Verarbeitung und Verwertung von Implementierungen

Im Anschluss an die implementierten QC-Lösungen steht die Verarbeitung und Verwertung im Vordergrund. In Bezug auf die Studie sprechen sich 46,6% der Teilnehmer für eine umfangreiche Evaluierung des Skalierungsverhaltens der Implementierungen aus (wichtig bis sehr wichtig), während die Entwicklung eines Preismodells, die Einpassung der Implementierungen in operative Umgebung des Unternehmens oder die Wahl der Deploymentpartner eher zweitrangig ist. Hier stimmten die Befragten vergleichsweise jeweils nur mit 25,7%, 29,5% und 27,7% mit wichtig bis sehr wichtig ab (vgl. Abb. 10). Das lässt sich mitunter dadurch erklären, dass sich Quantencomputing noch in einem frühen Stadium befindet und die Berechnungen auf Quantenhardware noch nicht für relevante industrielle Problemgrößen anwendbar ist. Die Anzahl, die Qualität und die Konnektivität der Qubits aktueller Hardware reichen meist nicht aus, um besonders umfangreiche oder komplexe Aufgabenstellungen effektiv umsetzen zu können. Daher steht vor allem die Konzeption und das Skalierungsverhalten der Implementierung zum aktuellen Zeitpunkt im Vordergrund, bevor im Anschluss Preismodelle entwickelt oder das Deployment in die Produktivumgebung angegangen werden.

Abbildung 10: Anschließende Schritte zur Weiterverarbeitung und -verwertung von QC-Implementierungen

Kompetenzen für die QC-Algorithmen-Erstellung

Die QC-Algorithmen-Erstellung erfordert einige mehr oder weniger notwendige Grundlagen und Kompetenzen. In der Studie wurden die Teilnehmer gebeten, sowohl die wesentlichen Kompetenzen nach ihrer Wichtigkeit einzustufen (vgl. Abb. 11), als auch ihre jeweilige eigene Expertise diesbezüglich einzuschätzen (vgl. Abb. 12). Interessanterweise spiegeln sich die Kompetenzen, die überwiegend als wichtig bis sehr wichtig eingestuft wurden, in der eigenen Einschätzung der Teilnehmer, die diesbezüglich schätzungsweise eine große bis sehr große Expertise aufweisen, wider. Besonders hervorgehoben wurden die Kenntnisse in Optimierungsverfahren (43,8%), das Verstehen wiss. Publikationen (41,9%), Basiskenntnisse in Linearer Algebra (40,0%) und der Quantenphysik (38,1%), sowie speziell Python-Programmierkenntnisse (42,8%). Entsprechend wurde die eigene Expertise in Bezug auf Optimierungsverfahren von 25,7%, das Verstehen wiss. Publikationen von 37,1%, Basiskenntnisse in linearer Algebra und der Quantenphysik von 30,4% und 26,7% und die Programmierkenntnisse von 31,4% der Teilnehmer als groß bis sehr groß angegeben.
Interessanterweise wurden Kompetenzen zur QC-Algorithmen-Entwicklung im Bereich Machine Learning (ML) und Simulation vergleichsweise niedriger eingeordnet. Nur 21,9% bzw. 25,7% der Teilnehmer stimmten für wichtig bis sehr wichtig ab. Auch die Einschätzung der eigenen Expertise ist diesbezüglich relativ gering. Nur 19,1% und 21,0% der Teilnehmer gaben an, in diesen Bereichen große bis sehr große Kompetenzen zu besitzen. Dieses Ergebnis ist dahingehend außergewöhnlich, da Machine Learning und (Quanten)-Simulation als eines der vielversprechendsten Anwendungs- und Forschungsfelder des Quantencomputings gehandelt werden, sich aber sowohl die Einschätzung der Studienteilnehmer als auch deren angegebene Expertise tendenziell davon abweichen. Dies kann teilweise mit dem jeweiligen Hintergrund und Berufsfeld der Teilnehmer begründet werden. Machine Learning und Simulationsalgorithmen sind selbst vergleichsweise neuartige und hochkomplexe Technologien und Forschungsfelder und werden meist nur in weiterführenden Studien gelehrt. Folglich zeigt das wiederum den Handlungsbedarf auf, dass nachkommende Fachkräfte in diesen Fachbereichen (ML und Simulation) geschult werden müssen, um eine Grundlage für die Kombination mit Quantencomputing zu bieten.

Abbildung 11: Notwendige Kompetenzen für die QC-Algorithmen-Entwicklung
Abbildung 12: Einschätzung der eigenen Expertise in den jeweiligen Kompetenzen für die QC-Algorithmen-Entwicklung

Projekte, Initiativen und Geschäftsmodelle zur Förderung des Quantencomputings

Im Nachfolgenden werden die Maßnahmen zur Förderung des Quantencomputings in Deutschland diskutiert. Die Teilnehmer der Studie sprachen sich vor allem für Schulungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten (37,2%), Verbünde wie bspw. QUTAC (34,3%), aber auch den Zugriff auf QC-Hardware (40,0%) aus, um QC in Deutschland zu fördern. Insbesondere wurden sich auch Weiterbildungsmöglichkeiten in Form von Lern-Plattformen und programmiernahe Schulungen mit unterschiedlichen SDKs gewünscht. Vergleichsweise weniger wichtig bis sehr wichtig wurde der Zugriff auf QC-Applikationen as a Service (23,8%) angesehen (vgl. Abb. 13). Dies ist vermutlich ebenfalls auf den Reifegrad von QC-Hardware zurückzuführen, der zum aktuellen Zeitpunkt kaum einen Mehrwert für Geschäftsmodelle der Unternehmen bietet und daher zu einem späteren Zeitpunkt zum Tragen kommen wird. Trotzdem ist die frühzeitige Auseinandersetzung und Entwicklung von QC-Lösungen in Form von Services unabdingbar, um zukünftig softwareseitig im internationalen Wettbewerb konkurrenzfähig zu bleiben.
Im Wesentlichen zeigen die Ergebnisse aus Abb. 13 auf, wie wichtig der Wissensaustausch zwischen Industrie, Wissenschaft und Lehre ist. Mit Förderprojekten wie PlanQK, die unter anderem ein Ökosystem, eine Wissensplattform, aber auch einen niederschwelligen Zugang zu QC-Hardware bieten, wird das Thema Quantencomputing in Deutschland vorangetrieben und der Einstieg in diese neuartige Technologie vereinfacht.

Abbildung 13: Projekte, Initiativen und Geschäftsmodelle als Treiber des Quantencomputings

Herausforderungen und Hindernisse bei der Use Case- und Algorithmen-Umsetzung auf Hardware

Die Umsetzung von Algorithmen- und Use Case-Implementierungen auf aktueller QC-Hardware stellt die Entwickler und Anwender vor einige Herausforderungen. In Abb. 14 wurden verschiedene Hardware-Aspekte, die die Umsetzung beeinträchtigen können, durch die Studienteilnehmer entsprechend ihres Einflusses aufsteigend geordnet. Betrachtet man die ersten drei Platzierungen pro Hardware-Aspekt, sind vor allem die Kohärenzzeit, die Gatter-Genauigkeit und die Anzahl der Qubits hervorzuheben. Auslesefehler, die Hardware-Topologie und die Kommunikationslatenz sind bei der Umsetzung zweitrangig. Die Ergebnisse spiegeln den aktuellen Reifegrad der noch sehr rausch-anfälligen QC-Hardware und die damit einhergehenden Hürden bei der Umsetzung von relevanten QC-Lösungen wider. Da vor allem entsprechende Fehlerkorrekturalgorithmen selbst sehr ressourcenintensiv sind, sind besonders lange Kohärenzzeiten und eine hohe Gatter-Genauigkeit wünschenswert, um relevante und tiefe Quantenschaltkreise auf der NISQ-Hardware ausführen zu können und einen frühzeitigen Mehrwert bei der Algorithmen- und Use Case-Entwicklung zu erzielen. Andere Faktoren, wie die Kommunikationslatenz, die aufgrund der meist Cloud-betriebenen Quantencomputer auftritt, spielt momentan eine untergeordnete Rolle.

Abbildung 14: Hardware-Aspekte die bei der Algorithmen-Umsetzung Herausforderungen mit sich bringen

Fazit

Quantencomputing ist eine sich rasch entwickelnde Technologie, die die Eigenschaften der Quantenmechanik nutzt, um komplexe Berechnungen durchzuführen, bei denen klassische Computer an ihre Grenzen stoßen. Aktuelle QC-Hardware ist jedoch noch immer sehr beschränkt in den Hardwareressourcen wie der Anzahl der Qubits und deren Konnektivität. Um schon jetzt einen Mehrwert für die Industrie zu schaffen, müssen die Hürden und Herausforderungen des QC angegangen werden. Neben geeigneter Hardware und Software braucht die anwendende Industrie auch kompetent ausgebildete Fachleute. Entsprechende Kompetenzen und auch softwareseitige Werkzeuge sind wesentlich, um den Anwender und Entwickler bei der Umsetzung von NISQ-Algorithmen zu unterstützen. Die durchgeführte QC-Expertenstudie soll helfen, die grundlegenden Handlungsbedarfe und Fähigkeiten zu identifizieren, um sowohl Wissenschaft und Wirtschaft gemeinschaftlich für die neuartige QC-Technologie vorzubereiten und voranzutreiben.

Die Experten der Studie sprechen sich vor allem für den Zugriff auf QC-Hardware und Zusammenschlüsse und Verbände, wie QUTAC, aus, um QC in Deutschland voranzubringen. Zweitrangig sind zum aktuellen Zeitpunkt hingegen QC-Applikationen as a Service, die zu einem späteren Zeitpunkt und fortgeschrittener Hardware-Reife relevant werden (vgl. Abb. 13). Dieses Ergebnis spiegelt sich ebenfalls in der Fokussierung der Experten wider. Die Mehrheit der Befragten befasst sich bei der Use Case- und Algorithmenentwicklung primär mit der Konzeptionierung (vgl. Abb. 8) und einer umfangreichen Evaluation des Skalierungsverhaltens entsprechender Algorithmen (vgl. Abb. 10) im Vergleich zu produktiv einsetzbaren Services und Applikationen. In Bezug auf Werkzeuge spricht sich ein Großteil der Befragten für ein Hardware-agnostisches SKD aus, um in der heterogenen QC-Hardware-Landschaft softwareseitig einheitliche Algorithmen entwickeln zu können und die Notwendigkeit unterschiedliche Programmiersprachen und SDKs aneignen zu müssen, zu umgehen. Auch Hilfsbibliotheken zur QC-Problemformulierung sind wünschenswert, um den Einstieg für fachfremdes Personal zu vereinfachen (vgl. Abb. 9). Abschließend sei erwähnt, dass die Schaffung umfangreicher Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten für neue Fachkräfte unabdingbar ist, um dem Fachkräftemangel für die neuartige QC-Technologie entgegenzuwirken. Dies wird auch in Abb. 4 deutlich, bei der die Mehrheit der befragten Experten die Anzahl der QC-Fachkräfte mit entsprechender Expertise europaweit auf unter 500 schätzt.

Autoren:

Christoph Roch: Research Associate bei Department of Mobile and Distributed Systems at Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) Munich
Christoph Roch is doing his PhD at the LMU Munich at the Chair of Mobile and Distributed Systems with a focus on optimization problems and their solvability by quantum computing. Additionally the computer scientist is a member of the Quantum Applications and Research Lab (QAR-Lab) and contributes his knowledge to various industrial projects, research and teaching.

David Niehaus: COO bei Anaqor, PlanQK
David Niehaus is the Co-Founder and COO of Anaqor as well as community manager of the PlanQK research project, which is a flagship initiative for the use of quantum computing in Germany and is supported by the Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action. Having completed a dual Master’s degree program in Berlin and Toulouse, David has gained experience working in various positions within the aviation industry across the US, France, Great Britain, and Germany. Prior to his role at Anaqor, he served as the Complexity Management Lead for Germany at consulting firm umlaut, where he successfully led several projects with clients from diverse industries to set up successful product development processes.

Angelika Debes: Research Associate bei Ludwig-Maximilian-University Munich
Angelika Debes completed her Master’s degree in Human Resource Management and has been working as a research assistant in the QAR Lab at the Chair of Mobile and Distributed Systems at LMU Munich since 2020.


13.-14.09.2023: DIGICON 2023 „Die digitale Stadt der Zukunft“

Digitale Welt Convention – DIGICON 2023

Die digitale Stadt der Zukunft
Neue Möglichkeiten für Ihr Geschäftsmodell

„Die digitale Stadt der Zukunft – Neue Möglichkeiten für Ihr Geschäftsmodell“ – So lautet der Titel der diesjährigen DIGICON, die am 13. und 14. September 2023 in der Gaszählerwerkstadt in München stattfindet.

In der Zukunft werden Städte noch digitaler und vernetzter sein. Aber werden solche Städte der Zukunft dank moderner Technologien und Innovationen immer effizienter und nachhaltiger oder verbergen sich hier auch unbekannte Herausforderungen? Die diesjährige DIGICON 2023 thematisiert die zahlreichen neuen Möglichkeiten für Geschäftsmodelle – von der Entwicklung von Smart-City-Lösungen und Chancen für autonome Dienstleistungen, bis hin zur Vernetzung von Geräten, Sensoren und Daten und Entwicklung von umweltfreundlichen Ideen für eine Harmonie zwischen Stadt und Natur. Die digitale Stadt der Zukunft bringt zahlreiche Möglichkeiten für Unternehmen, um frühzeitig in neue digitale Ansätze zu investieren und von neuen Impulsen zu profitieren. 

Die DIGICON ist das Jahresevent des Digitale Stadt München e.V. und eine bedeutende Konferenz zu Digitalisierungsthemen in der Metropolregion München. Sie bringt seit 2016 renommierte Experten und Top-Entscheider aus Industrie, Politik und Forschung in München zusammen, um sich über digitale Zukunftschancen auszutauschen. In den letzten Jahren standen u.a. die Themen Quantencomputing, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Autonomes Fahren und Digitale Kompetenzen im Fokus. Die DIGICON soll Unternehmen die Möglichkeit bieten, sich über Digitalisierungsthemen auszutauschen und voneinander zu lernen.

Mehr Infos zur DIGICON

Prof. Dr. Linnhoff-Popien gewinnt den Lehrpreis „Beste Bachelorvorlesung“ für „Rechnerarchitektur“, die auch in Quantencomputing einführt

Prof. Linnhoff-Popien gewinnt Lehrpreis "Beste Bachelorvorlesung"
für "Rechnerarchitektur", die auch in Quantencomputing einführt


Einmal im Jahr evaluiert die Fachschaft Mathematik, Physik und Informatik der LMU unter den Studierenden, welche Dozierenden und welche TutorInnen sich in der Lehre besonders engagiert haben. Der „Goldene Sommerfeld“ für den Fachbereich Physik wird bereits seit 2017 verliehen. Im Jahr 2022 kommen der „Goldene Carathéodory für den Fachbereich Mathematik und der „Lehrpreis der Informatik“ hinzu. Ziel ist es, herausragende Lehrveranstaltungen und Tutorien zu ehren und sie als gutes Beispiel zu kennzeichnen.

Am Donnerstag, den 12.01.2023 wurde Frau Prof. Dr. Linnhoff-Popien der „Lehrpreis der Informatik 2022“ für die „Beste Bachelorvorlesung“ verliehen. Fast 10.000 Studierende der Gruppe Aktiver Fachschaften Physik, Mathematik und Informatik aus dem vergangenen Wintersemester 2021/2022 und Sommersemester 2022 haben abgestimmt und waren sich einig: Prof. Dr. Linnhoff-Popiens Vorlesung „Rechnerarchitektur” war besonders herausragend.

Was zeichnet eine gute Lehrveranstaltung aus? Hierzu wurde Prof. Dr. Linnhoff-Popien zu ihrer Lehre im Sommersemester 2022 direkt gefragt und sie berichtet wie folgt:
„Es war der April 2022, eine heftige Zeit bezüglich Corona, und da erwarteten wir 700 bis 800 Studierende aus 16 verschiedenen Studiengängen zur Rechnerarchitektur. Der gebuchte Hörsaal hatte 600 Plätze. Ich hatte damals sowohl Studierende kennengelernt, die sich nach Präsenzverstaltungen sehnten, als auch Studenten, bei denen Familienmitglieder zu Risikogruppen gehörten und die enge Kontakte dringend meiden sollten. Für diese Szenarien haben wir entsprechend ein flexibles Vorlesungskonzept erstellt, dabei waren mir folgende drei Aspekte wichtig:

WO? – Die Frage war, soll die Vorlesung im Hörsaal oder per Videoaufzeichnung stattfinden? Hier entschieden wir uns für ein hybrides Konzept. Einen Teil der Vorlesungen habe in Präsenz gehalten – jede Vorlesung zweimal identisch nacheinander in jeweils einem halbvollen Hörsaal, so dass jeder Studierende die Möglichkeit hatte, einen Platz mit ausreichend Abstand zu finden. Zusätzlich stellten wir alle Vorlesungsinhalte als Video-on-demand zum Abrufen von daheim bereit.

WAS? – Laut Lehrplan werden in der Rechnerarchitektur ausschließlich klassische Rechner und Rechenmethoden behandelt. Zusätzlich zu den klassischen Ansätzen, habe ich als wahlobligatorisches Modul eine Einführung in das Quantencomputing mit aufgenommen. Wer QC lernen wollte, konnte in der Klausur eine Aufgabe dazu lösen. Wer kein Interesse an QC hatte, hat alternativ Assembler als Klausuraufgabe programmiert. Beachtliche 96% der Studierenden haben sich additiv zum klassischen Stoff mit QC befasst.

WIE? – Ich habe großen Wert darauf gelegt die Vorlesung anschaulich und einfach verständlich zu halten. Anknüpfend daran hatte jeder Studierende die Möglichkeit den Vorlesungsstoff zunächst in Tutorien zu vertiefen, in welchen exemplarisch Übungsaufgaben vorgerechnet wurden. Danach konnten sie die gewonnen Kenntnisse unter Beweis stellen, indem sie wöchentliche Übungsblätter rechnen und abgeben um Bonuspunkte zu erhalten. Unser Team von 11 Übungsleitungen korrigierte im Schnitt 1.800 Übungsabgaben pro Woche. Hunderte von Klausuren wurden innerhalb von 48 Stunden nachdem sie geschrieben wurden korrigiert. Mein großer Dank gilt dem unglaublichen Team der drei Assistenten und Übungsleitungen, die mit ganz viel Engagement jeden Studierenden individuell betreut und jede aufkommende Frage einzeln beantwortet haben.“

In der Urkunde zum Preis wird die Vorlesung wie folgt gewürdigt:
„Beste Bachelorvorlesung – Rechnerarchitektur (Sommersemester 2022) – Prof. Linnhoff-Popien – Bei der Evaluation zeichnete sich die beste Bachelorveranstaltung durch ihre leidenschaftliche und sympathische Vermittlung komplexer Themen aus. Die Vorlesung wurde als gut strukturiert und übersichtlich gelobt. Manche Studierende bezeichneten die Vorlesung als die beste ihres Lebens.

Link:
https://gaf.fs.lmu.de/lehrpreise/lehrpreisinfo

Die Freude der Preisträger am vergangenen Donnerstag war sehr groß und die Stimmung ausgelassen. Wir können gespannt sein, welche Vorlesungen im nächsten Jahr von der Fachschaft Mathematik, Physik und Informatik der LMU nominiert werden.


16.11.2022: DIGICON 2022 „Künstliche Intelligenz in Wirtschaft und Gesellschaft: Wie erreichen wir Fairness, Trust & Data Excellence?“

Digitale Welt Convention – DIGICON 2022

Künstliche Intelligenz in Wirtschaft und Gesellschaft: Wie erreichen wir Fairness, Trust & Data Excellence?

Am 16. November fand die DIGICON zum 7. Mal infolge statt. Das große Digitalisierungsevent stand in diesem Jahr im Zeichen des Kernthemas

„Künstliche Intelligenz in Wirtschaft und Gesellschaft: Wie erreichen wir Fairness, Trust & Data Excellence?“.

 

Die DIGICON ist das Jahresevent des Digitale Stadt München e.V. und eine bedeutende Konferenz zu Digitalisierungsthemen in der Metropolregion München. Sie bringt seit sieben Jahren  renommierte Experten und Top-Entscheider aus Industrie, Politik und Forschung in München zusammen, um sich über digitale Zukunftschancen auszutauschen. In den letzten Jahren standen u.a. die Themen Quantencomputing, Machine Learning, Autonomes Fahren und Digitale Kompetenzen im Fokus. Die DIGICON soll Unternehmen die Möglichkeit bieten, sich über Digitalisierungsthemen auszutauschen und voneinander zu lernen.

Dieses Jahr fand die DIGICON wieder vor Ort in München statt. Namhafte Entscheider und Experten aus der Digitalisierungsbranche über Fairness, Trust und Data Excellence von künstlicher Intelligenz nahmen teil, über 20 Speaker erläuterten in ihren Vorträgen den Stand der Entwicklungen in ihren Unternehmen und Konzernen, sprachen über die neueste Forschungsergebnisse und diskutierten rege über Praxisbeispiele und Zukunftschancen.

Ausklang fand das Event bei einem abendlichen Networking, Essen und Musik in der Villa Flora. Die Gäste zeigten sich begeistert von der Möglichkeit, sich über wichtige Digitalisierungsthemen endlich wieder live austauschen und ihr Wissen oder Projekte vernetzen zu können.

https://digitaleweltmagazin.de/digicon/rueckblick/

Mehr Infos

20.-21.09.2022: Netzwerktreffen mit 16 BMBF-Projekten erfolgreich von QuCUN veranstaltet

Statusseminar zum Thema Quantencomputing

QuCUN veranstaltet Netzwerktreffen mit BMBF-Projekten aus dem Bereichen Quantencomputing in München

Am 20. und 21. September 2022 kamen die führenden Köpfe des Quantencomputings in Deutschland zu einem von QuCUN initiierten Netzwerktreffen mit anderen Projekten aus Fördermaßnahmen des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) in München zusammen.

Der Teilnehmerkreis waren Projektpartner aus den beiden Fördermaßnahmen „Anwendungsnetzwerk für das Quantencomputing“ und aus „Quanteninformatik: Algorithmen, Software, Anwendungen“ .

An beiden Tagen fanden Vorträge zum Thema Quantencomputing aus den verschiedenen Projekten statt.

Im Anschluss an die Vorträge stellen die über 50 Projektpartner in  Postersessions die 60 zugehörige Teilvorhaben vor. An den Postern gab es rege Gespräche über Inhalte und Fortschritte der jeweiligen Projekte.

Darüberhinaus gab es am ersten Veranstaltungstag einen Networking-Abend, um den eingeladenen Projektpartnern sowie Vertretern des Projektträgers VDI die Möglichkeit zur persönlichen Vernetzung zu geben. Bis in die späten Abendstunden tauschten sich die Industrievertreter, Forscher und Vertreter von VDI und des BMBF bei guter Stimmung über ihre Arbeiten und Ziele aus.

Einige Impressionen von der Veranstaltung:

Informationen zu QuCUN (Quantum Computing User Network) unter www.qucun.de.

Mehr Infos

Wie Deutschland in der Quantentechnologie aufholen will

Wie Deutschland in der Quantentechnologie aufholen will


„Wenn der Quantenvorteil erreicht ist, wird die Technologie den Markt disruptiv verändern“, kommentiert Claudia Linnhoff-Popien, Leiterin des QAR-Labs an der LMU München, in einem Interview. Nicht nur in der Materialforschung und Logistik, sondern auch in der Medizintechnik und beim Trainieren neuronaler Netze wären damit völlig neue Ansätze möglich
.

„Demnach muss sich die deutsche Wirtschaft auf das Zeitalter des Quantum Computings vorbereiten“ so Claudia Linnhoff Popien.
Dafür wurde das Projekt QuCUN begründet: Die Ludwig-Maximilians-Universität München entwickelt in Zusammenarbeit mit ihrer Ausgründung Aqarios sowie mit BASF und SAP eine Plattform, die zu einer zentralen Anlaufstelle für Firmen werden soll, die sich mit Quantencomputern beschäftigen.

Lesen Sie mehr über Quantentechnologie in Deutschland im Handelsblatt-Artikel:
www.handelsblatt.com/quantentechnolgie

Erfahren Sie mehr zum Projekt QuCUN unter: www.qucun.de


QuCUN hilft Unternehmen bei der Vorbereitung auf das Zeitalter des Quantencomputing

QuCUN hilft Unternehmen bei der Vorbereitung
auf das Zeitalter des Quantencomputing

(24.05. 2022)

München, 24. Mai 2022 – Quantencomputing verspricht Leistungssprünge in Industrie und Wirtschaft. Doch der Zugang zu dieser Schlüsseltechnologie der Zukunft ist für viele Unternehmen eine Herausforderung. Diese Hürde will das Quantum Computing User Network (QuCUN) überwinden: Das QAR-Lab der LMU München und dessen Spin-Off Aqarios entwickeln in Kooperation mit SAP eine Anwenderplattform, die von BASF erprobt wird. Unternehmen jeder Größe können danach diese Plattform nutzen und so schnell und einfach einen Einstieg in die Welt des Quantencomputing finden.

In wenigen Jahren wird es den sogenannten Quantenvorteil geben. Mit Quantencomputern können dann Aufgaben um mehrere Größenordnungen schneller als mit klassischen Rechnern gelöst werden. Der wichtigste Vorteil wird aber sein, dass erheblich komplexere Fragestellungen beantwortet werden können. Dann gilt es, diesen Innovationssprung von der Technik in einen wirtschaftlichen Wettbewerbsvorteil zu überführen. Hierzu sind verschiedene Hürden zu überwinden. Alles, was in den vergangenen Jahrzehnten für klassische Computer entstanden ist, wird für die Quantenwelt entwickelt werden müssen. Nach der Hardware braucht es ein Ökosystem für Entwickler und Anwender, um Lösungen schnell und einfach umsetzen zu können.

Das Quantum Computing User Network (kurz: QuCUN) soll dieses Ökosystem schaffen. Es soll ein Netzwerk für Anwender des Quantencomputing entstehen, das es Unternehmen jeder Größe erlaubt, erste Erfahrungen in diesem Bereich zu sammeln, ohne selbst umfassend in entsprechende Ressourcen zu investieren. Dafür haben sich das QAR-Lab der Ludwig-Maximilians-Universität München, Aqarios, SAP und BASF in einem Konsortium zusammengeschlossen.

Das Vorhaben war zuvor vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) öffentlich ausgeschrieben worden. Die vier Partner erhielten den Zuschlag. Mit der Unterzeichnung des Konsortialvertrags am 17. Mai 2022 fiel der Startschuss für dieses deutschlandweit einzigartige Verbundprojekt mit einem Volumen von 14 Millionen Euro für die ersten fünf Jahre.

Mehr unter: www.qucun.de


Quantencomputing in Bayern – Wege von der Forschung in die Anwendung

Quantencomputing in Bayern
Wege von der Forschung in die Anwendung

(April 2022) Welche Vorteile bietet das Quantencomputing? Wo stehen wir heute und welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich dadurch? In welchen Bereichen der Wirtschaft oder der Industrie wird diese zukunftsweisende Technologie neue Perspektiven eröffnen?
Das Whitepaper „Quantencomputing in Bayern – Wege von der Forschung in die Anwendung“ gibt einen Überblick über den Status quo. Es will ein Bewusstsein für die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten von Quantencomputing wecken und potenzielle Quanten-User informieren, welche Chancen der Bereich Quantentechnologie für sie eröffnet – ob in mittelständischen Unternehmen oder Konzernen.

Die Vorteile des Quantencomputing

Quantencomputing wird heute noch vielfach als theoretisches, rein wissenschaftliches Konzept wahrgenommen. Das verwundert nicht, denn bereits der technische Hintergrund der Quantentechnologie ist für die meisten Menschen schwer vorstellbar: Anders als in der digitalen Welt, in der es für die klassischen Bits nur die beiden Zustände „0“ und „1“ gibt, können sich im Quantencomputing die beiden Zustände auch überlagern – Quanteneffekte wie Superposition und Verschränkung ermöglichen, mit Quantenbits (Qubits) eine erheblich höhere Menge an verschiedenen Lösungen in wesentlich kürzerer Zeit zu verarbeiten. Konkrete Ergebnisse zur „Quantenüberlegenheit“ gegenüber herkömmlichen Supercomputern lieferten u.a. Forscher von Google mit der Entwicklung des Quantenprozessors „Sycamore“ (53 Qubits). Laut Hersteller soll dieser in der Lage sein, Berechnungen, für die ein herkömmlicher Supercomputer etwa 10.000 Jahre brauchen würde, in 200 Sekunden durchzuführen.
Laut Potenzialanalyse der Management- und Technologieberatung Sopra Steria sehen jedoch gegenwärtig nur 34 Prozent von 158 befragten Führungskräften und Spezialisten aus Unternehmen Quantentechnologien für die eigene Branche als sehr oder eher relevant an, für die eigene Firma oder Verwaltung sind es lediglich 28 Prozent. 64 Prozent der Befragten rechnen aber damit, dass Quantentechnologien bis 2030 „spürbaren Einfluss“ auf ihr Unternehmen oder ihre Verwaltung gewinnen werden. Immerhin sehen 59 Prozent der befragten Entscheiderinnen und Entscheider aus dem Bankensektor „potenzielle Einsatzgebiete im Controlling und für die Optimierung von Finanzströmen.“ In Industrieunternehmen können sich 26 Prozent „Verbesserungen der Logistikprozesse“ vorstellen. Umfassende Quantenstrategien gibt es heute noch in den wenigsten Unternehmen – hierfür mangelt es wohl oft auch einfach noch am erforderlichen Hintergrundwissen und einem Bewusstsein für die revolutionären Potenziale der Quantentechnologien.

Das vollständige Whitepaper finden Sie untenstehend kostenlos zum Download:

Whitepaper-Quantencomputing-Wege-von-der-Foschung-in-die-Anwendung


Zukunftspotenziale von Quantencomputing für Industrie und Wirtschaft – Was wird Quantencomputing wann möglich machen?

Zukunftspotenziale von Quantencomputing für Industrie und Wirtschaft
Was wird Quantencomputing wann möglich machen?

Wieder ein Tag voller Termine. Und natürlich wollen Sie pünktlich sein. Doch der Berufsverkehr lässt den Morgen wie immer mit einer Zerreißprobe für die Nerven beginnen: Nach dem Prinzip „Stop and Go“ quälen Sie sich mit Ihrem Fahrzeug von Ampel zu Ampel. Vorbei an Baustellen, Spurverengungen und überlasteten Kreuzungen. Sie fragen sich, ob man den Verkehrsfluss durch die Stadt nicht geschickter regeln könnte – erkennen aber auch, dass Verkehrsplaner angesichts der Komplexität urbaner Straßennetze vor einer schier übermenschlichen Herausforderung stehen. Gibt es trotzdem eine Lösung? Ja, in naher Zukunft. Quantencomputing macht’s möglich …

Quantencomputing (QC) ist heute überall im Gespräch, wo es um besonders leistungsstarke Rechner geht – erst recht, seit der bayerische Ministerpräsident Markus Söder die Technologie als „Warp-Antrieb für die Forschung der Zukunft“ bezeichnet [1] und die Bayerische Staatsregierung in der Hightech Agenda Plus ein insgesamt 300 Millionen Euro schweres Förderprogramm für die QuantenTech Vision Bayern bereitgestellt hat [2]. Doch bis heute haben viele Menschen noch sehr diffuse Vorstellungen über die Funktionsweise und möglichen Anwendungsbereiche von Quanten-Computern – und das auch in Wirtschaft und Industrie, obwohl die neue Technologie unsere Welt mittelfristig ähnlich revolutionieren kann wie Konrad Zuses „Z1“ und der heute allgegenwärtige Personal Computer.

QAR-Lab: Systematischer Aufbau der Quanten-Kompetenz von der Forschung bis zur Anwender-Ebene

Wir als QAR-Lab haben es uns zum Ziel gesetzt, das Potenzial von Quantencomputing zu erforschen, die existierende Hardware zu testen und das Quantencomputing in die Anwendung zu bringen. Wirtschaft und Industrie sollen einen möglichst einfachen Zugang zu der neuen Technologie erhalten. 
Das QAR-Lab wurde im Jahr 2016 von Frau Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien am Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme der LMU München ins Leben gerufen. „Unser Ziel ist“, sagt Prof. Dr. Linnhoff-Popien, „zum einen Grundlagenforschung zu betreiben und zum anderen die Quanten-Technologie für praxisnahe Anwendungen nutzbar zu machen.“ 

Unsere Mission im QAR-Labs besteht darin,

  • in Forschung und Lehre die Quanten-Experten der Zukunft heranzubilden
  • für unterschiedlichste Branchen mithilfe von Quantencomputing einen frühen Quanten-Vorteil in den Bereichen Optimierung und Künstliche Intelligenz zu erschließen
  • durch eine eigens entwickelte Middleware (UQO-Plattform) eine architekturunabhängige Programmierung von Quanten-Computern zu ermöglichen
  • unter der Bezeichnung CAQAO eine Lernplattform zur Vermittlung von Programmierkenntnissen für Quantencomputing einzurichten
  • Anwenderkompetenz für Quantencomputing aufzubauen, um die neue Technologie einem breiten Nutzerkreis in der Industrie zugänglich zu machen – etwa durch Workshops oder Vorträge und die Identifizierung möglicher Use Cases

Zur Evaluierung diverser QC-Systeme nutzen wir verschiedene Quanten-Computer und greifen über die Cloud auf die Rechner von IBM, Fujitsu, D-Wave Systems und Rigetti zu. Wir führen „Challenges“ mit praxisnahen Anwendungsszenarien durch, in denen unterschiedliche Hardware- und Programmierstrategien zur Lösung spezifischer Aufgaben erprobt werden.

QAR-Lab „Quantum Computing Optimization Challenge“

Im Frühjahr 2021 veranstaltete wir im QAR-Lab eine QC-Programmier-Challenge, in der auf jeweils vier Quanten-Computern fünf Use Cases der Unternehmen BASF, BMW, SAP, Siemens und Trumpf berechnet wurden, um herauszufinden, welcher Computer für welchen Anwendungsfall die besten Ergebnisse liefert. Im November 2021 folgte eine zweite Challenge mit den Unternehmen E.ON, Evonik Industries und BAYER.

Zum Einsatz kamen die folgenden Gate-Model- bzw. Annealing-basierten Rechner:

  • IBM Q System One
  • Rigetti Aspen-9
  • Fujitsu DAU
  • D-Wave Advantage

Die teilnehmenden Studierenden der LMU München mussten sich vor dem Beginn des Experiments erst aufwendig mit der Bedienung der Quanten-Computer vertraut machen. Dazu gehörte aufgrund der fehlenden Standardisierung auch die Einarbeitung in die verschiedenen Software Development Kits (SDKs) der einzelnen Rechner.

Quantencomputing auch für Nicht-Spezialisten nutzbar machen

Ziel der Challenge war u. a., in Zusammenhang mit den unterschiedlichen Use Cases Erkenntnisse zu Performanz, Rauschen und den Anwendererfahrungen beim Zugriff auf die Quanten-Computer zu erlangen. Dazu Prof. Dr. Linnhoff-Popien: „Deutschlandweit gibt es bislang keine weiteren vergleichbaren Versuchsanordnungen, in denen Studierende derart umfassend Erfahrung mit der Programmierung von Quanten-Computern sammeln können – da ist das QAR-Lab derzeit führend. Unser Ziel ist, Quantencomputing zugänglicher und auch für Nicht-Spezialisten umfänglich wirtschaftlich nutzbar zu machen, um Unternehmen und Institutionen einen frühen Quanten-Vorteil zu verschaffen.“

Die Herausforderung: Awareness für die Bandbreite möglicher Anwendungen wecken

„Bislang ist Quantencomputing eine Angelegenheit von Spezialisten, die mit hardware-naher Programmierung sehr tief in die Systeme eingreifen“, sagt Prof. Dr. Linnhoff-Popien. „Wir stehen heute mit Quantencomputing vor einer ähnlichen Situation wie vor etwa 50 Jahren mit dem Personal Computer. Und genauso wie der PC wird der Quanten-Computer in naher Zukunft auch für nicht spezialisierte Anwender bedienbar sein. Software-Entwickler suchen heute schon nach Wegen, das Arbeiten mit einem Quanten-Computer intuitiver zu gestalten. Jetzt gilt es vor allem, das Bewusstsein dafür zu wecken, wo der Quanten-Computer überall seine Vorteile ausspielen kann.“ 

Die fünf QC-Level des QAR-Lab: Wann werden Unternehmen einen Quanten-Vorteil erzielen können?

Unsere Wissenschaftler des QAR-Lab rechnen damit, dass Unternehmen in den kommenden fünf bis zehn Jahren ihre ersten wirtschaftlichen Quanten-Vorteile realisieren können. Um zu evaluieren, wo ein Unternehmen bereits steht, wird die jeweilige Firma mit ihren Use Cases nach dem QAR-Lab-Modell aus fünf QC-Levels eingestuft. Auf diese Weise ermittelt man schrittweise den Bedarf für spezifische Use Cases und den voraussichtlichen Zeitrahmen für die Erzielung des Quanten-Vorteils:

QC-Level 0 (Thinking)
Es besteht ein Bewusstsein darüber, dass Quantencomputing für bestimmte Prozesse Performance und Effizienz deutlich steigern könnte.

QC-Level 1 (Classification)
Es besteht ein Bewusstsein darüber, dass sich wirtschaftliche Vorteile mit QC in den Bereichen Optimierung, Simulation und Künstliche Intelligenz erzielen lassen.

QC-Level 2 (Discovery)
Das Unternehmen hat bereits eine Liste potenzieller Use Cases für QC gesammelt.

QC-Level 3 (Selection)
Nach den vier Kriterien des QAR-Lab (schwere, wichtige, passende und frühe Anwendungsfälle) werden die potenziellen Use Cases gewichtet und ein Favorit ermittelt.

QC-Level 4 (Implementation)
Der favorisierte Use Case wird auf mehreren unterschiedlichen Quanten-Computern umgesetzt. Die Resultate werden anschließend hinsichtlich Laufzeit und Qualität der Lösung miteinander verglichen.

QC-Level 5 (Prediction)
Nach der Auswertung des Vergleichs verschiedener QC-Systeme und der Ermittlung des Bedarfs an Qubits prognostizieren unsere QAR-Lab-Experten, wann die erforderliche Hardware verfügbar sein wird und sich ein früher Quanten-Vorteil erreichen lässt.

Wer kann von Quantum Computing profitieren?

Quantumcomputing wird künftig fast alle Wirtschafts- und Industriezweige sowie gesellschaftliche Bereiche durchdringen und wesentlich dazu beitragen, komplexeste Abläufe wie das eingangs aufgezeigte Szenario der urbanen Verkehrsplanung effizient zu lösen. Dabei ist es heute schon für viele Unternehmen und Institutionen möglich, sich für einen frühen Quanten-Vorteil in Stellung zu bringen – und das QAR Lab arbeitet hierbei an:

  • Identifizierung von Anwendungsfeldern und Use Cases
    In welchen Anwendungsbereichen lassen sich in einer spezifischen Branche mit Quanten-Technologie komplexe Aufgaben lösen und echte Wettbewerbsvorteile erzielen? 
  • Implementierung von Quantencomputing-Lösungen
    Wir erarbeiten gemeinsam mit dem Unternehmen oder der Institution auf Basis der Quanten-Technologie Lösungsansätze für spezifische Aufgabenstellungen. Dabei lernen die Partner Quanten-Algorithmen kennen und verstehen.
  • Wahl der passenden Quanten-Hardware
    Nicht jeder Quanten-Computer ist für eine spezifische Aufgabe gleich gut geeignet. Wir pflegen enge Partnerschaften zu namhaften Herstellern von Quanten-Hardware. Auf drei Quanten-Computern und einem quanten-inspirierten Annealer erproben wir die Performanz von Rechnerarchitekturen, um bestmögliche Ergebnisse für spezifische Anwendungsfälle zu erforschen. 

Konkrete Anwendungsfälle: In welchen Bereichen wird Quantencomputing künftig unsere Welt revolutionieren?

Quantencomputing ist für alle Anwendungen interessant, bei denen unsere heutigen Computer an die Grenzen ihrer Leistungsfähigkeit stoßen. Wir  legen hier in der Forschung die Schwerpunkte derzeit auf die Bereiche

  • Optimierung
  • Quantenunterstützte Künstliche Intelligenz

Ein typischer Anwendungsfall, in dem sich Quantencomputing als äußerst leistungsstark erweist, sind Lösungen, die aufgrund der vielen zu berücksichtigenden Parameter einen enormen Rechenaufwand erfordern.  

Quanten-Pilotprojekt bei der Volkswagen AG
So startete die Volkswagen AG bereits 2019 in Lissabon das weltweit erste Quanten-Pilotprojekt zur Optimierung des Verkehrsflusses (Capacitated Vehicle Routing Problem): Neun Fahrzeuge der städtischen MAN-Busflotte wurden in ein QC-System eingebunden, das auf einem Quanten-Computer von D-Wave basiert. Das Ziel war, Staus und Störungen rechtzeitig zu erkennen und fast in Echtzeit die schnellste Route zum Ziel zu wählen [3]. In einem weiteren Projekt gelang es Volkswagen, mithilfe von Quantencomputing die Fahrzeiten von 10.000 Taxis im Verkehr der chinesischen Mega-Metropole Beijing deutlich zu verkürzen [4].Quantencomputing ist somit eine Anwendung, die nicht nur für die Verkehrsplaner von Großstädten, sondern auch für den Logistik-, Transport- und Reise-Sektor im Allgemeinen enorme Vorteile verspricht.

Quantencomputing im Automotive-Bereich bei der BMW Group
Auch die BMW Group erkundet die Möglichkeiten des Quantencomputing im Automotive-Bereich und richtete im Sommer 2021 unter Einbeziehung der globalen Quantencomputing Community eine Challenge mit vier Schwerpunkten aus [5]:

  • Optimierung von Sensor-Positionen für automatisierte Fahrfunktionen
  • Simulation von Material-Deformationen im Produktionsprozess
  • Optimierung der Konfiguration von Vorserien-Fahrzeugen
  • Maschinelles Lernen für automatisierte Qualitätsanalysen

Besonders interessant im Umfeld der industriellen Produktion: die Optimierung der Positionen und Wege von Roboterarmen entlang der Fertigungslinien sowie neue Möglichkeiten der automatisierten Qualitätskontrolle und der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance).

Die weiteren Einsatzpotenziale von Quantencomputing reichen von bildgebenden Verfahren in der Medizintechnik über die chemische und pharmazeutische Industrie bis hin zu Datenschutzlösungen und Kryptografie oder Systemen zur hochpräzisen metrologischen Erfassung von elektrischen, magnetischen und Gravitations-Feldern, seismischen Schwingungen oder Geschwindigkeitsänderungen. Selbst Aktien-Portfolios lassen sich zur Gewinnmaximierung mithilfe von Quantum Computing optimieren.

Innovationen brauchen Partner: Politik hat Zukunftspotenzial der Quanten-Technologie erkannt

Wer Quantencomputing vorantreiben will, braucht starke Partner nicht nur in der Forschung und Wirtschaft, sondern auch treibende Kräfte in der Politik.

Im Januar 2021 verkündete die Bayerische Staatsregierung den Zusammenschluss der fünf großen Akteure der Münchener Quanten-Szene zur Initiative Munich Quantum Valley.  Dem Verbund gehören die Bayerische Akademie der Wissenschaften, die Fraunhofer-Gesellschaft, die Max-Planck-Gesellschaft, die Ludwig-Maximilians-Universität München und die Technische Universität München an. Ziel ist, Bayerns führende Stellung im Bereich der Quantentechnologie-Forschung nicht nur gegenüber den anderen Bundesländern, sondern auch gegenüber internationalen Hightech-Nationen wie den USA und China auszubauen. 

In einem Fünf-Punkte-Zukunftsplan [6] strebt die Bayerische Staatsregierung zudem an, der Quanten-Technologie durch Förderung von Start-ups und branchenübergreifender Innovationen zusätzliche Impulse zu verleihen. 

Eine wesentliche Rolle spielt in diesem Zusammenhang die QuantenTech Vision Bayern, deren Rahmen von Bayerns Digitalministerin Judith Gerlach, Wirtschaftsminister Hubert Aiwanger, sowie Vertreterinnen und Vertretern von Universitäten, Forschungseinrichtungen und der Wirtschaft festgelegt wurde: Es gilt, die umfangreichen Erkenntnisse aus der bayerischen Grundlagenforschung zur Quanten-Technologie direkt in industrielle Wertschöpfung umzusetzen. 

Das QAR-Lab und Bayern Innovativ: den technologischen Wandel mit Quantencomputing zügig umsetzen

Wir als QAR-Lab der LMU fokussieren uns auf die Grundlagenforschung, die Schulung von Anwenderkompetenzen und darauf, gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Wirtschaft konkrete Use Cases zu identifizieren. Auch unser Partner Bayern Innovativ will Quantencomputing als Zukunftstechnologie möglichst schnell mit konkreten Applikationen „auf die Straße bringen“. Dazu Dr. Andreas Böhm, Projektmanager Technologie und Leiter Quantentechnologie bei Bayern Innovativ: „Wir haben bei der Digitalisierung gesehen, dass viele Firmen wichtige Innovationen und Transformationsschritte auf die lange Bank schieben, bis eine Notsituation wie die Corona-Pandemie zum Handeln zwingt. Diesen Fehler sollten wir mit der Quanten-Technologie vermeiden und rechtzeitig aktiv werden. Denn andere Länder sind auf einem ähnlichen Forschungsstand wie wir in Bayern, gehen aber schon jetzt viel anwendungsorientierter an das Thema heran.“

Starten Sie mit Quantencomputing

Erfahren Sie mehr über unsere Kooperationen mit der Wirtschaft und über mögliche Anwendungsgebiete im Bereich Quantencomputing.

[1] https://www.stmwk.bayern.de/allgemein/meldung/6629/quantum-integration-centre-in-garching-soll-bayern-als-fuehrenden-standort-beim-quantencomputing-etablieren.html
[2] https://www.munich-startup.de/78011/quantentech-vision-bayern-vorgestellt/
[3] https://www.volkswagenag.com/de/news/2019/10/volkswagen-optimizes-traffic-flow-with-quantum-computers.html
[4] https://www.volkswagen-newsroom.com/de/pressemitteilungen/forschungsprojekt-erfolgreich-volkswagen-it-experten-nutzen-quantencomputer-fuer-verkehrsfluss-optimierung-1303
[5]https://www.press.bmwgroup.com/deutschland/article/detail/T0337884DE/quantencomputing:-bmw-group-startet-crowd-innovation-initiative-quantum-computing-challenge-in-zusammenarbeit-mit-aws?language=de
[6] https://www.bayern.de/bericht-aus-der-kabinettssitzung-vom-14-september-2020/


QAR-Lab der LMU präsentiert Ergebnisse der 2. Challenge „Quantum Computing Optimization“: Größere Probleme lösbar, Industriepartner zufrieden

QAR-Lab präsentiert Ergebnisse: „Quantum Computing Optimization“ Challenge - Größere Probleme lösbar, Industriepartner zufrieden

(10.02.2022/München) Das Quantum Application & Research Lab (QAR-Lab) am Institut für Informatik der LMU bringt Quantencomputing weiter in die Anwendung und hat neue Erkenntnisse vorgestellt. Im November 2021 war die zweiten Challenge „Quantum Computing Optimization“ gestartet, am 10. Februar 2022 präsentierten 24 Studierende der Informatik den Industriepartnern die Resultate. Die Leiterin des QAR-Lab, Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien freute sich über die Erkenntnisse aus dem mehrmonatigen Praxis-Projekt der LMU mit den Partnern E.ON, Bayer und Evonik Industries. Die Studierenden hatten je einen Anwendungsfall der Unternehmen auf drei Quantencomputern sowie einem quanteninspirierten Rechner ausgeführt. 43 Personen nahmen an der virtuellen Abschlusspräsentation teil, die Ergebnisse werden teilweise noch vertraulich behandelt.

  Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien bedankte sich bei den Studierenden für ihre Arbeiten und bei den Wirtschaftspartnern für die intensive Beteiligung. Das im Jahr 2016 gegründete QAR-Lab verfolge das Ziel, Quantencomputing einem breiten Nutzerkreis in Forschung und Wirtschaft zugänglich zu machen. Diesem Ziel komme man ein großes Stück näher.

Die Unternehmen E.ON, Bayer und Evonik Industries hatten für die „Optimization Challenge“ Anwendungsfälle aus der Praxis – sogenannte Use Cases – zur Verfügung gestellt. Die Studierenden der Informatik sollten dazu die verschiedenen Optimierungsszenarien auf drei verschiedenen Quantencomputern und einem quanteninspirierten Rechner ausführen. Ziel war es, die Use Cases auf den vier Rechnern zu programmieren um im Vergleich herauszufinden, welche Hardware für die jeweilige Problemstellung das optimalste Ergebnis liefert.

Der Anwendungsfall von E.ON beinhaltete die Optimierung der Personalplanung im Call Center. Die Problemstellung von Evonik war ein „General Purpose Optimizer“ und der Use Case von Bayer behandelte die Optimierung einer Supply Chain.

Der QAR-Lab Wissenschaftler Jonas Stein, Organisator der Veranstaltung, erläuterte zu Beginn das Quantenmechanische Modell und die aktuell existierende Quanten Hardware. Im Endeffekt gehe es um die Frage: Wie schafft man es, in den Grundzustand eines physikalischen Systems zu kommen, denn dieser codiere die Lösung des Optimierungsproblems.

Im Hauptteil des Abends präsentierten die drei Studierenden-Teams jeweils ihre vier Ergebnisse.

  • Use Case des Energiekonzerns E.ON: Hier wurde eine reine kombinatorische Optimierung durchgeführt. Aufgabenstellung war die Optimierung der Personalplanung im Call-Center. Hier lieferten die Testläufe gute Ergebnisse, das industrielle Problem war insgesamt gut geeignet für Quantenansätze. Es wurde ein Programm mit grafischer Benutzeroberfläche entwickelt, um den niederschwelligen Einsatz von Quantencomputing in der Praxis zu ermöglichen.
  • Im Use Case des Unternehmens Evonik Industries waren vielversprechende Lösungen bis zu einer gewissen Genauigkeit machbar.


Fazit: Allmählich größere Probleme lösbar

im Vergleich zur ersten Challenge im Sommer 2021 waren dank neuer Hardware nun größere Probleme lösbar. Allerdings hat sich der Zugriff auf die Hardware softwareseitig weiterhin schwierig oder fehleranfällig gestaltet. Das Annealing Model lieferte weiterhin besser Ergebnisse als das Gate Model, teilweise funktionierte hier die Codierung bei Fujitsu, teils bei dem Rechner von D-Wave besser.

 

Als Ergebnis steht eine Proof-of-Concept Hardwareimplementierung für Kombinatorische und Kontinuierliche Optimierungsprobleme mit den neuen Erkenntnissen zur optimierten Problemformulierung.

Abschließend bedankten sich die Industrievertreter bei den Veranstaltern und Studierenden für den wochenlangen Einsatz in der „Quantum Computing Optimization Challenge“. Es stecke viel Zeit und Geld in den sogenannten Learnings, das Engagement der Universität schätze man sehr.

Dr. Ulf Hengstmann, Digital Transformation Lead R&D bei Bayer äußerte sich positiv über die ersten Ergebnisse. Man sei sich bewusst, dass die Systeme in diesen frühen Zeiten der Technologieentwicklung zwar noch fehleranfällig seien. Sie lieferten trotzdem bereits erste wichtige Erkenntnisse. Es sei eine spannende Entwicklung.

Der Informatik-Student Jonas Blenninger zeigte sich begeistert von der dreimonatigen Programmierarbeit: „Die Programmierung der Quantencomputer für einen echten Anwendungsfall aus der Industrie fand ich herausfordernd und sehr motivierend. Das Praktikum hat unglaublich viel Spaß gemacht und ich habe in diesen Monaten extrem viel gelernt.“

Der Informatik-Student Lennart Rietdorf war ebenfalls von der praxisnahen Anwendung begeistert, die vom Informatik Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme angeboten wurde: „Das Quanten-Computing-Praktikum war sehr lehrreich und interessant. Da es in Gruppenarbeit stattfindet, können sich die Team-Mitglieder gegenseitig in ihren Stärken ergänzen. Klasse war auch das fast immer verfügbare, sehr motivierte Dozenten-Team des QAR-Lab sowie die äußerst schnelle Notenbekanntgabe direkt nach dem Abschlussvortrag.“

Lehrstuhl-Doktorand Jonas Stein, der die Challenge betreute, fasste abschließend zusammen: „Für die Use Cases aus den Bereichen Produktion, Service und Produktentwicklung konnten die Studierenden erfolgreich innovative Quantencomputing-Lösungsansätze entwickeln und auf echter Quantenhardware testen. Insbesondere konnte dabei ein Proof of Concept für die Lösung von kontinuierlichen (statt der sonst üblichen kombinatorischen) Optimierungsprobleme durch Quantencomputing gezeigt werden. Auch mir hat es viel Spaß gemacht.“

Die Challenge des QAR-Labs dient der Förderung des Wissenschaft-Praxis-Transfers. Die Ergebnisse werden im Jahr 2022 in wissenschaftlichen Veröffentlichungen aufbereitet.


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QAR-Lab – Quantum Applications and Research Laboratory
Ludwig-Maximilians-Universität München
Oettingenstr. 67
80538 München
Telefon: +49 89 2180-9153
E-Mail: qar-lab@mobile.ifi.lmu.de

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