Das, was wir heute täglich machen, nämlich navigieren, ist gar nicht so trivial. Denn natürlich kommt man leicht von A nach B. Aber was ist die schnellste Strecke, welche ist die kürzeste, auf welcher verbraucht man am wenigsten Benzin, Diesel oder Strom? Wo ist aktuell ein Stau, wo könnte ein Stau während der Fahrt entstehen? Ein herkömmlicher Computer muss dafür alle Möglichkeiten und unterschiedlichen Optimierungen nacheinander berechnen, um uns dann auf dem Smartphone eine Route zu präsentieren. Quantencomputer können dies »gleichzeitig« erledigen und in Echtzeit in Sekundenschnelle alle Möglichkeiten bewerten. Sie können Fragen beantworten, die heute mit herkömmlichen Computern nur sehr langsam oder gar nicht gelöst werden können.

»Wir helfen dabei, Quantencomputing in der Praxis nutzbar zu machen, denn der Einstieg und die Anwendung dieser neuen Technologie sind alles andere als trivial. Wir unterstützen dabei in den Bereichen Simulation, Optimierung und Machine-Learning, beispielsweise den Zugriff auf Quantenalgorithmen über standardisierte offene Schnittstellen, die Qualitätssicherung, z.B. Quantum DevOps und Error-Mitigation der Quantum-Systeme sowie den Aufbau eines Zertifizierungsschemas«, sagt Prof. Dr. Manfred Hauswirth, Leiter des Fraunhofer FOKUS und Co-Sprecher Quantencomputing der Fraunhofer-Gesellschaft.

Ziel der Fraunhofer-Quantencomputer-Initiative ist es, technologische Lösungen in unterschiedlichen Einsatzfeldern in der Wirtschaft zu entwickeln und zu bewerten. Fraunhofer FOKUS unterstützt hier beim Kompetenzaufbau und bei der Lösung konkreter Probleme, um frühzeitig mit Wettbewerbsvorteilen am Start zu sein, wenn die »Quanten-Welle« großflächig losbrechen wird. Dass dies passieren wird, steht außer Frage.

Allerdings ist es schwer, eine genaue Prognose zu geben, wann der Quantencomputer übernehmen wird (sog. »Quanten-Überlegenheit«). Fraunhofer FOKUS ist eng in die aktuelle technische Entwicklung des Quantencomputing involviert. Die konkreten Ziele sind der Aufbau von Kompetenzen, eine neutrale Evaluierung von Technologien und die Ausbildung von Fachkräften. Es geht darum, Quantencomputer verständlich und zugänglich zu machen, auch für Nicht-Physiker und Nicht-Mathematiker, sei es aus Wissenschaft oder Industrie, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Ein Quantencomputer ist kein Computer, mit dem ein klassischer Informatiker umgehen kann.

Aber die klassische Hardware jetzt einzumotten, ist nicht der richtige Weg, denn Quantencomputer werden nur bestimmte Spezialbereiche abdecken. Der Quantencomputer ist ein weiterer, aber sehr wichtiger Baustein. »Bei Fraunhofer FOKUS wollen wir Quantencomputer mit Hochleistungsrechnern in einer hybriden Architektur verbinden, um damit zum Beispiel zu versuchen, ein Machine-Learning-Modell auf ›klassischer‹ Hardware zu trainieren und dann auf den Quantencomputer zu übertragen und damit enorm viel leistungsfähiger zu machen«, sagt Manfred Hauswirth.

An insgesamt zehn Projekten im Bereich Quantencomputing ist Fraunhofer FOKUS beteiligt. Eines der prominentesten Projekte ist PlanQK. Zusammen mit 14 Partnern und gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, geht es um die Entwicklung einer offenen Plattform für quantenunterstützte Künstliche Intelligenz – kurz QKI, also quasi um einen App-Store für QKI. »Entwickelt werden auf diesem Marktplatz Quantenalgorithmen für Optimierungsprobleme, die grundlegend sind im maschinellen Lernen und in der KI«, sagt Prof. Dr. Adrian Paschke, Projektleiter PlanQK bei Fraunhofer FOKUS. Es ist eine Wissensplattform, auf der sich KI- und Quantencomputing-Spezialisten, Entwickler, Nutzer, Kunden, Dienstleister und Berater über quantenunterstützte Machine-Learning-Algorithmen und deren Anwendungen austauschen. Zusammen werden Anwendungsbeispiele erarbeitet, mit denen dann Wege aufgezeigt werden, wie das entsprechende Problem mit einem klassischen KI-Algorithmus gelöst werden könnte und welche quantengestützten Alternativen zur Verfügung stehen. Das PlanQK-Projekt will dabei insbesondere kleine und mittlere Unternehmen bei der Nutzung entsprechender Technologien und Konzepte unterstützen. Mögliche Anwendungen wäre beispielsweise, einen Betrug im Bankensektor nicht nur fest zu stellen, sondern auch vorhersagen zu können oder auch Wege zu finden, wie Fahrpläne optimiert werden können.