Um passende Anwendungsfälle zu finden, ist es hilfreich, einen der beliebtesten hybriden Algorithmen zu kennen. Der sogenannte Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) zählt zu den Variationsalgorithmen und kann Lösungen für Optimierungsprobleme aufdecken. Diese Art von Algorithmen (‚Variational Quantum Algorithms‘, VQA) beruhen auf der Variationsmethode, bei der ein Quantencomputer eine Reihe von Vermutungen anstellt, die durch klassische Optimierer verfeinert werden, bis eine annähernde Lösung gefunden ist. Dieser iterative Prozess verbindet klassische Rechner mit Quantencomputern. Das ermöglicht Unternehmen, schneller auf die Vorteile von Quantenberechnungen zuzugreifen, statt auf technologische Durchbrüche zu warten, die möglicherweise erst in einigen Jahren stattfinden.
Kreativität ist gefragt
Hybride Quantenalgorithmen eröffnen kreative Möglichkeiten für Herausforderungen in der Fertigung. So wird es möglich, bessere Materialien zu entwickeln, indem die Interaktion von Molekülen verlässlicher und schneller simuliert werden kann. Klassische Computer haben bereits Mühe, einfache Moleküle korrekt zu simulieren. Da Quantencomputer gleichzeitig mehrere mögliche Abläufe erkunden können, sind sie besser in der Lage, komplexe Wechselwirkungen und Abhängigkeiten zu berechnen. Dadurch sinken die Kosten und der Zeitaufwand für die Erforschung und Herstellung innovativer Materialien – insbesondere für die Entwicklung von besseren Akkus für Elektroautos ist das vielversprechend.
200 statt 40.000 Arbeitsschritte
Auch bei der Logistik und der Verwaltung der Lagerbestände können Quantenberechnungen einiges leisten. Dort ist das sogenannte Botenproblem (englisch: Traveling salesman problem) eine wiederkehrende Herausforderung: Was ist die kürzeste Route, um eine Liste von Orten genau einmal zu besuchen und dann zum Ausgangspunkt zurückzukehren? Beim Lösen dieser Art von Fragestellung sind Quantencomputer deutlich schneller als klassische Systeme. Schon bei nur acht Orten braucht ein traditioneller Rechner über 40.000 Schritte, während ein Quantencomputer in 200 Schritten zur Lösung kommt. Wer solche Berechnungen fest in Arbeitsprozesse integriert, wird einiges an Zeit und Ressourcen einsparen können. Ähnlich sieht es bei den Lieferketten aus. Die eigene Lieferkette trotz geopolitischen Verwerfungen aufrechtzuerhalten, stellt zunehmend eine Hürde für die Fertigungsindustrie dar. Dabei flexibel zu bleiben, ist leichter gesagt als getan, denn Zulieferer zu wechseln, kann schnell zu Verzögerungen im Arbeitsablauf und damit zu Umsatzeinbußen führen. Notfallpläne und Ersatzlieferanten haben zwar die meisten Hersteller parat, allerdings ist der Markt unübersichtlich. Für die günstigste und gleichzeitig effizienteste Lieferkette müssen riesige Datenmengen berücksichtigt werden. Quantenalgorithmen können damit umgehen und erlauben ad hoc derartige Abfragen, was bei unbeständigen Krisenlagen einen entscheidenden Vorteil darstellen kann. Bei der Lieferkette zeigt sich der Quantenvorteil in reduzierten Kosten und beschleunigten Lieferungen.
Aufwand und Nutzen schätzen
Hybride Quantenalgorithmen sind vielseitig einsetzbar: VW fand etwa einen Anwendungsfall beim Auftragen von Autolack und konnte diesen Prozess optimieren. Hierbei ließ sich die verbrauchte Farbmenge senken und gleichzeitig das Auftragen beschleunigen. Es gibt einige Praktiken, die Herstellern dabei helfen, über hybride Quantenalgorithmen ins Quantencomputing einzusteigen. Obwohl sich der vollständige Nutzen erst in Zukunft entfalten wird, ist heute schon ein Bewusstsein für die Möglichkeiten der Technologie wichtig. Schon jetzt ist es möglich, sich aktiv mit Quantencomputing auseinanderzusetzen und branchenspezifische Anwendungsfälle zu identifizieren. So lässt sich die Komplexität und damit die benötigte Rechenkraft abschätzen. Das wiederum macht es einfacher einzuschätzen, wann die passende Hardware verfügbar sein könnte.
PoC sind bereits möglich
Sind passende Anwendungsszenarien gefunden, muss nicht auf die ideale Quantenhardware gewartet werden. Stattdessen können sich Hersteller an einer vereinfachten Programm-Version für ein konkretes Szenario versuchen und dafür aktuelle Quantentechnologie mit klassischen Systemen verbinden. Durch diesen hybriden Ansatz lässt sich bestenfalls ein Proof of Concept erreichen und zudem schon greifbare Verbesserungen erzielen – VW ist hierfür ein gutes Beispiel.
Einstiegshürden überschaubar
Für den Einstieg ist es meist nicht notwendig, das Programmieren für Quantencomputing auf der Ebene der Maschinensprachen zu erlernen. Es gibt bereits höhere Programmiersprachen, die weniger abstrakt und komplex und damit leichter erlernbar sind. Außerdem verfügt der Markt über Plattformen, die quanten-basierte Applikationen über grafische Benutzeroberflächen darstellen. Diese können Entwicklerteams dabei helfen, anderen Abteilungen diese Applikationen zu zeigen und verständlich zu machen. Aktuell ist noch unklar, welche Hardware sich im Quantencomputing durchsetzen wird. Ratsam könnte es daher sein, auf Plattformen zu setzen, die cloudbasiert und agnostisch sind, was die Hardware angeht.
Eine strategische Investition
Auch bei sehr innovativen Technologien kommen große Veränderungen nicht über Nacht. Zwar dürften Sprünge auf dem Weg zum praktischen Quantum Computing vollzogen werden, aber das wird noch Zeit brauchen. Gerade der Übergang zu Quantencomputing kann zur Herausforderung werden, wenn nicht genügend Vorarbeit geleistet wurde. Ein reibungsarmer Übergang ist möglich, wenn die Mitarbeitenden in der Nutzung und Wartung von Quantensystemen geschult sind. Strategisch wertvoll ist der Einstieg über hybride Quantenalgorithmen zudem wegen möglicher Patentanmeldungen. Wer branchenspezifische Quantenanwendungen früh entdeckt, kann dieses geistige Eigentum rechtlich absichern, bevor andere es tun.
