Winziger Quantencomputer löst reales Logistik-Optimierungsproblem

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Forscher der Chalmers University of Technology, Schweden, haben nun gezeigt, dass sie mit ihrem kleinen, aber gut funktionierenden Quantencomputer einen kleinen Teil eines echten Logistikproblems lösen können.
Quantencomputer haben es bereits geschafft, gewöhnliche Computer beim Lösen bestimmter Aufgaben zu übertreffen – leider völlig nutzlose.

Der nächste Meilenstein ist, sie dazu zu bringen, nützliche Dinge zu tun. Forscher der Chalmers University of Technology, Schweden, haben nun gezeigt, dass sie mit ihrem kleinen, aber gut funktionierenden Quantencomputer einen kleinen Teil eines echten Logistikproblems lösen können.
Das Interesse am Bau von Quantencomputern hat in den letzten Jahren stark zugenommen, und es wird in vielen Teilen der Welt fieberhaft daran gearbeitet.

Im Jahr 2019 gelang dem Forschungsteam von Google ein großer Durchbruch, als ihr Quantencomputer eine Aufgabe viel schneller lösen konnte als der beste Supercomputer der Welt.

Der Nachteil ist, dass die gelöste Aufgabe keinerlei praktischen Nutzen hatte – sie wurde ausgewählt, weil sie als leicht lösbar für einen Quantencomputer, aber sehr schwierig für einen konventionellen Computer eingeschätzt wurde.

Daher ist es nun eine wichtige Aufgabe, nützliche, relevante Probleme zu finden, die außerhalb der Reichweite gewöhnlicher Computer liegen, die aber ein relativ kleiner Quantencomputer lösen könnte.

“Wir wollen sicher sein, dass der Quantencomputer, den wir entwickeln, frühzeitig zur Lösung relevanter Probleme beitragen kann.

Deshalb arbeiten wir eng mit Industrieunternehmen zusammen”, sagt die theoretische Physikerin Giulia Ferrini, eine der Leiterinnen des 2018 gestarteten Quantencomputer-Projekts der Chalmers University of Technology.
Gemeinsam mit Göran Johansson leitete Giulia Ferrini die theoretische Arbeit, als ein Team von Forschern an der Chalmers, darunter ein industrieller Doktorand des Luftfahrtlogistikunternehmens Jeppesen, kürzlich zeigte, dass ein Quantencomputer eine Instanz eines realen Problems in der Luftfahrtindustrie lösen kann.
Der auf zwei Qubits bewährte Algorithmus
Alle Fluggesellschaften sind mit Problemen der Flugplanung konfrontiert.

Zum Beispiel stellt die Zuordnung einzelner Flugzeuge zu verschiedenen Routen ein Optimierungsproblem dar, das mit zunehmender Anzahl von Routen und Flugzeugen sehr schnell an Größe und Komplexität zunimmt.
Forscher hoffen, dass Quantencomputer solche Probleme irgendwann besser lösen können als heutige Computer.

Der Grundbaustein des Quantencomputers – das Qubit – basiert auf völlig anderen Prinzipien als die Bausteine heutiger Computer und ermöglicht es ihnen, mit relativ wenigen Qubits enorme Informationsmengen zu verarbeiten.

Aufgrund ihrer anderen Struktur und Funktion müssen Quantencomputer jedoch auf andere Weise programmiert werden als herkömmliche Computer. Ein vorgeschlagener Algorithmus, von dem man annimmt, dass er auf frühen Quantencomputern nützlich sein könnte, ist der sogenannte Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA).
Das Chalmers-Forschungsteam hat diesen Algorithmus nun erfolgreich auf ihrem Quantencomputer – einem Prozessor mit zwei Qubits – ausgeführt und gezeigt, dass er das Problem der Zuweisung von Flugzeugen zu Routen erfolgreich lösen kann.

In dieser ersten Demonstration konnte das Ergebnis leicht verifiziert werden, da der Maßstab sehr klein war – es ging nur um zwei Flugzeuge.
Potenzial für viele Flugzeuge
Mit dieser Leistung konnten die Forscher erstmals zeigen, dass der QAOA-Algorithmus das Problem der Zuordnung von Flugzeugen zu Routen in der Praxis lösen kann.

Außerdem gelang es ihnen, den Algorithmus eine Stufe weiter zu bringen als jeder andere zuvor, eine Leistung, die sehr gute Hardware und eine genaue Steuerung erfordert.
“Wir haben gezeigt, dass wir die Fähigkeit haben, relevante Probleme auf unseren Quantenprozessor abzubilden.

Wir haben noch eine kleine Anzahl von Qubits, aber sie funktionieren gut. Unser Plan war es, zunächst alles in kleinem Maßstab sehr gut funktionieren zu lassen, bevor wir es hochskalieren”, sagt Jonas Bylander, leitender Forscher, der für das experimentelle Design verantwortlich ist, und einer der Leiter des Projekts zum Bau eines Quantencomputers bei Chalmers.
Die Theoretiker des Forschungsteams simulierten auch die Lösung desselben Optimierungsproblems für bis zu 278 Flugzeuge, was einen Quantencomputer mit 25 Qubits erfordern würde.
“Die Ergebnisse blieben gut, als wir hochskalierten.

Das deutet darauf hin, dass der QAOA-Algorithmus das Potenzial hat, diese Art von Problem in noch größerem Maßstab zu lösen”, sagt Giulia Ferrini.
Um die besten Computer von heute zu übertreffen, wären allerdings viel größere Geräte nötig.

Die Chalmers-Forscher haben nun mit der Skalierung begonnen und arbeiten derzeit mit fünf Quantenbits.

Der Plan ist, bis 2021 mindestens 20 Qubits zu erreichen und dabei die hohe Qualität beizubehalten.
Die Forschungsergebnisse sind in zwei Artikeln in Physical Review Applied veröffentlicht worden.
Referenzen:
“Improved Success Probability with Greater Circuit Depth for the Quantum Approximate Optimization Algorithm” von Andreas Bengtsson, Pontus Vikstål, Christopher Warren, Marika Svensson, Xiu Gu, Anton Frisk Kockum, Philip Krantz, Christian Križan, Daryoush Shiri, Ida-Maria Svensson, Giovanna Tancredi, Göran Johansson, Per Delsing, Giulia Ferrini und Jonas Bylander, 3 September 2020, Physic

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