Die Quantenchemie arbeitet an der Schnittstelle zwischen Physik und Chemie und konzentriert sich auf molekulare Systeme, d.h. sie beschreibt Moleküle und deren Reaktionsfähigkeit. Die Verwendung von Quantencomputern verspricht hier bei bestimmten Berechnungsproblemen schneller und genauer zu einem Ergebnis zu kommen, etwa bei der Simulation von Molekülreaktionen.
KI unterstützt Quantencomputing
KI-Verfahren eignen sich besonders dann, wenn bei Simulationsprozessen oder Vorhersagen eine präzise mathematische Modellierung schwierig bzw. unmöglich ist, die Erzeugung von Daten aber mit geringem Aufwand durchgeführt werden kann. Hier setzt das Projekt KID-QC^2 (KI-gestütztes Design für skalierbare, effiziente und hoch strukturierte Quantenschaltkreise für Quantenchemie) an. In Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Quantenalgorithmik der Universität Augsburg werden die Experten des Fraunhofer IIS den Einsatz von KI-Methoden erforschen, die das Design von Quantenschaltkreisen – also die zeitlichen Abfolgen von elementaren Quantenrechenoperationen – für quantenchemische Berechnungen spezieller Anwendungen und Hardwareplattformen automatisieren und optimieren.
„Durch Prof. Dr. Jakob Kottmann von der Universität Augsburg haben wir im KID-QC^2-Projekt die Möglichkeit, zusammen mit einem Experten auf dem Gebiet der Quantenalgorithmik für chemische Anwendungen zusammenzuarbeiten. So können wir unsere KI-gestützten Werkzeuge zielgerichtet für diese Anwendungen weiterentwickeln. Damit bereiten wir den Weg, um mit dem Einsatz von Quantencomputern beispielsweise Berechnungen genauer durchführen zu können«, sagt Dr. Daniel Scherer, Senior Scientist und Programm-Manager für Quantencomputing am Fraunhofer IIS.
Die Kombination aus KI und Quantenalgorithmik macht es passend
Bisher kamen bei Berechnungen und Simulation dieser quantenchemischen Systeme eine Vielzahl von klassischen Rechenverfahren zum Einsatz. Mit steigender Komplexität und wachsenden Korrelationen der molekularen Systeme stoßen diese Berechnungsverfahren jedoch an ihre Grenzen. Quantencomputern können hier eine Lösung bieten.
Um die Quantenhardware optimal für die Erforschung von chemisch-physikalischen Systemen zu nutzen, sind oft Optimierungsprobleme zu lösen. Beispielsweise kann es bei der Überführung einer Rechenoperationsbeschreibung in eine auf einem Quantenrechner ausführbaren Befehlsreihenfolge zu Problemen kommen, die das Rechenergebnis verfälschen können. Denn aktuell verfügbare Quantencomputer weisen noch Limitierungen auf. Sie lassen den Einsatz von Quantencomputing basierten Berechnungsverfahren für quantenchemische Fragestellungen z.B. für die Reaktionsweise eines Wasserstoffmoleküls in einem chemischen Prozess bisher nicht im großen Maßstab zu. So ist einerseits die Anzahl an zur Verfügung stehenden Qubits begrenzt, zum anderen können aufgrund der fehleranfälligen Quantenhardware nur wenige elementare Quantenrechenoperationen ausgeführt werden. Zwar wurden bereits Lösungsverfahren entwickelt, diese bieten aber aufgrund der zeitaufwändigen und fehlerbehafteten Vorgehensweise oft nicht die optimale Lösung. Zudem können sie nur schwer z.B. an die Charakteristika der jeweiligen Hardware wie Rechenkapazität, Berechnungsabfolge oder Komplexität angepasst werden.
