Von Bits zu Qubits: Wie Quantenoptimierung die KI verändert

Die meisten modernen KI-Systeme – vom selbstfahrenden Auto bis zum Aktienkursprognosemodell – wägen fortlaufend verschiedene Möglichkeiten ab, während sie sich anpassen, ihre Leistung verbessern und aus Erfahrungen lernen. Hinter diesen Entscheidungen steht einer der wichtigsten Prozesse in der KI: die Optimierung.

Ein KI-Modell, das beispielsweise darauf trainiert wurde, Verkehrszeichen zu erkennen oder Immobilienpreise vorherzusagen, lernt anhand von Beispielen. Während des Trainings verbessert es fortlaufend seine Lernweise. Jeder Schritt passt Millionen von Parametern an und verfeinert Gewichte und Bias-Werte, um Vorhersagefehler zu verringern und die Genauigkeit zu erhöhen.

Du kannst dir diesen Prozess als groß angelegtes Optimierungsproblem vorstellen. Ziel ist es, die beste Parameterkombination zu finden, die genaue Ergebnisse liefert, ohne zu überanpassen oder Rechenressourcen zu verschwenden.

Tatsächlich ist Optimierung ein zentraler Bestandteil der künstlichen Intelligenz. Ob ein KI-Modell ein Bild erkennt oder einen Preis prognostiziert: Es muss unter unzähligen Möglichkeiten nach der wirksamsten Lösung suchen. Mit zunehmender Größe von Modellen und Datensätzen wird diese Suche jedoch immer komplexer und rechenintensiver.

Die Quantenoptimierung ist ein neuer Ansatz, der bei der Bewältigung dieser Herausforderung helfen könnte. Sie basiert auf Quantencomputing, das die Prinzipien der Quantenmechanik nutzt, um Informationen auf neue Weise zu verarbeiten.

Anstelle von Bits, die nur den Wert 0 oder 1 annehmen können, verwenden Quantencomputer Qubits, die sich gleichzeitig in mehreren Zuständen befinden können. Dadurch können sie viele mögliche Lösungen parallel untersuchen und komplexe Optimierungsprobleme in manchen Fällen effizienter lösen als klassische Verfahren.

Quantenparallelismus ist jedoch nicht dasselbe wie der gleichzeitige Betrieb vieler klassischer Prozessoren. Es handelt sich um einen probabilistischen Prozess, der auf Quanteninterferenz beruht, um brauchbare Ergebnisse hervorzubringen.

Einfach ausgedrückt bedeutet das, dass Quantencomputer nicht jede Möglichkeit gleichzeitig testen. Stattdessen nutzen sie Interferenz: Bestimmte Möglichkeiten verstärken sich gegenseitig, während andere sich aufheben. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, die richtige Antwort zu finden.

In diesem Artikel erklären wir, wie Quantenoptimierung funktioniert, warum sie wichtig ist und was sie für die Zukunft des intelligenten Rechnens bedeuten könnte.

Was ist Quantenoptimierung?#

Quantenoptimierung ist ein wachsendes Teilgebiet des Quantencomputings, das sich damit befasst, komplexe Optimierungsprobleme mithilfe der besonderen Eigenschaften der Quantenmechanik zu lösen. Sie baut auf jahrzehntelanger Forschung in Informatik und Physik auf und verbindet diese Bereiche, um Herausforderungen anzugehen, mit denen herkömmliche Rechner Schwierigkeiten haben.

Die Idee, Quantensysteme zur Optimierung einzusetzen, entstand erstmals Ende der 1990er-Jahre. Damals begannen Forscher zu untersuchen, wie sich Quantenprinzipien wie Superposition (gleichzeitige Zustände) und Verschränkung (miteinander verbundene Qubits) zur Problemlösung nutzen lassen.

Im Laufe der Zeit entwickelte sich daraus die Quantenoptimierung. Forscher entwickelten Algorithmen, die Quanteneffekte nutzen, um effizient optimale Lösungen in großen und komplexen Suchräumen zu finden.

Grundlagen der Quantenoptimierung#

Im Kern beruht die Quantenoptimierung auf drei wichtigen Komponenten: Quantenalgorithmen, Qubits und Quantenschaltkreisen. Quantenalgorithmen liefern die Logik, mit der sich große Mengen möglicher Lösungen effizient durchsuchen lassen.

Diese Algorithmen arbeiten mit Qubits, den grundlegenden Einheiten der Quanteninformation. Sie unterscheiden sich von klassischen Bits (den binären Dateneinheiten herkömmlicher Computer, die den Wert 0 oder 1 annehmen können), da sie sich in einem Zustand der Superposition befinden und somit 0 und 1 gleichzeitig darstellen können.

Abb. 1. Was ist ein Qubit? (Quelle: ResearchGate)

Dank dieser Eigenschaft können Quantensysteme viele Möglichkeiten gleichzeitig darstellen, wodurch sich ihr Rechenpotenzial erheblich erweitert. Quantenschaltkreise verbinden Qubits über Sequenzen von Quantengattern. Diese steuern, wie Informationen fließen und miteinander interagieren, und führen das System schrittweise zu einer annähernd optimalen Lösung.

Klassische und Quantenoptimierung im Vergleich#

Hier sind einige wichtige Unterschiede zwischen klassischen und quantenbasierten Optimierungsansätzen:

• Berechnungsweise: Klassische Algorithmen testen jeweils eine Lösung. Quantenalgorithmen können mithilfe der besonderen Eigenschaften der Quantenphysik viele Möglichkeiten gleichzeitig berücksichtigen.
• Rechenleistung: Klassische Computer verwenden Bits, die entweder den Wert 0 oder 1 haben. Quantencomputer verwenden Qubits, die gleichzeitig 0 und 1 sein und miteinander verbunden werden können. Dadurch lassen sich komplexere Probleme bewältigen.
• Problemgröße: Klassische Optimierung eignet sich gut für kleinere oder mäßig komplexe Probleme. Die Quantenoptimierung wird entwickelt, um wesentlich größere und komplexere Probleme anzugehen, die heutige Computer nur schwer lösen können.
• Ergebnis: Klassische Ergebnisse sind vorhersehbar und reproduzierbar. Quantenergebnisse beruhen auf Wahrscheinlichkeiten. Daher kann dieselbe Aufgabe leicht unterschiedliche Ergebnisse liefern, die in mehreren Durchläufen verfeinert werden, um die beste Antwort zu finden.

Abb. 2. Klassische und Quantenoptimierung im Vergleich (Bild: Autor)

So funktioniert Quantenoptimierung#

Sehen wir uns nun Schritt für Schritt an, wie Quantenoptimierung tatsächlich funktioniert. Alles beginnt damit, ein Problem aus der realen Welt zu definieren und es in eine Form zu überführen, die ein Quantencomputer verarbeiten kann.

Hier findest du einen Überblick über die wichtigsten Schritte der Quantenoptimierung:

• Schritt 1: Das Problem als Energielandschaft formulieren: Jedes Optimierungsproblem, etwa die Planung von Lieferwegen oder die Feinabstimmung von Modellen des maschinellen Lernens, lässt sich als Landschaft aus Energieniveaus beschreiben. Jede mögliche Antwort hat einen Energiewert. Ziel ist es, den niedrigsten Wert zu finden, der für die effizienteste oder optimale Lösung steht.
• Schritt 2: Das Problem in einen Quantenschaltkreis kodieren: Anschließend wird das Problem in einen Quantenschaltkreis überführt. Dabei stellen Qubits (Quantenbits) Daten dar und können dank Superposition viele Lösungen gleichzeitig untersuchen.
• Schritt 3: Das System zur besten Lösung führen: Der Quantencomputer passt die Qubits anschließend Schritt für Schritt an, sodass sich das System der Lösung mit der niedrigsten Energie – also der besten Lösung – annähern kann. Je nach verwendeter Methode wird dieser Prozess als Quantenannealing oder adiabatische Entwicklung bezeichnet. So findet das System zu einem besonders aussichtsreichen Zustand.
• Schritt 4: Die Ergebnisse messen und interpretieren: Sobald sich das System stabilisiert hat, werden die Qubits gemessen und liefern eine Näherungslösung. Häufig werden mehrere Durchläufe ausgeführt, um die Qualität der Lösung zu beurteilen und ihre Zuverlässigkeit zu bestätigen.
• Schritt 5: Die Ergebnisse mithilfe klassischer Berechnungen verfeinern: Schließlich kommen klassische Computer wieder zum Einsatz. Sie analysieren die Ergebnisse der Quantendurchläufe und stimmen sie weiter ab, um die Genauigkeit zu erhöhen. Dieser hybride Ansatz wird beispielsweise bei QAOA (quantenbasiertem approximativem Optimierungsalgorithmus) und VQE (variativem Quanten-Eigensolver) verwendet. Er verbindet die Stärken klassischer und quantenbasierter Systeme und verbessert so die Gesamtleistung.

Wichtige Quantenoptimierungsalgorithmen#

Dank jüngster Fortschritte im Quantencomputing haben Forscher eine Reihe von Quantenoptimierungsalgorithmen entwickelt, mit denen sich komplexe Probleme effizienter lösen lassen sollen. Diese Ansätze prägen die Zukunft des Forschungsgebiets. Sehen wir uns einige der wichtigsten an.

Quantenannealing#

Quantenannealing ist ein Verfahren zur Lösung von Optimierungsproblemen, bei denen aus vielen Möglichkeiten die beste Anordnung oder Kombination gefunden werden muss. Diese sogenannten kombinatorischen Optimierungsprobleme umfassen etwa die Planung von Lieferungen, die Routenplanung für Fahrzeuge oder die Gruppierung ähnlicher Datenpunkte.

Das Verfahren orientiert sich an einem physikalischen Prozess namens Tempern, bei dem ein Material langsam abgekühlt wird, bis es einen stabilen Zustand niedriger Energie erreicht. Auf ähnliche Weise führt Quantenannealing ein Quantensystem schrittweise zu seinem niedrigsten Energiezustand, der die bestmögliche Lösung des Problems darstellt.

Dieser auf den Prinzipien des adiabatischen Quantencomputings beruhende Prozess ermöglicht es dem System, viele mögliche Lösungen zu untersuchen und sich auf eine annähernd optimale Lösung einzustellen. Da die Ergebnisse probabilistisch sind, wird der Vorgang üblicherweise mehrmals wiederholt. Anschließend werden die Antworten oft mithilfe klassischer Berechnungen verfeinert.

Quantenannealing könnte sich für Optimierungsprobleme aus der Praxis in Bereichen wie Logistik, Clustering und Ressourcenverteilung eignen. Forscher untersuchen jedoch noch, wann und wie das Verfahren besser abschneiden könnte als herkömmliche Methoden.

Abb. 3. Quantenannealing verstehen (Quelle: ResearchGate)

Quantenbasierter approximativer Optimierungsalgorithmus (QAOA)#

Der quantenbasierte approximative Optimierungsalgorithmus (QAOA) bewältigt ebenfalls kombinatorische Optimierungsprobleme, geht dabei aber anders vor als das Quantenannealing. Anstatt sich schrittweise zum niedrigsten Energiezustand zu entwickeln, wechselt QAOA zwischen zwei Energiefunktionen, den sogenannten Hamiltonoperatoren.

Der eine Hamiltonoperator beschreibt die Zielfunktion und die Nebenbedingungen des Problems, während der andere dem System hilft, neue Konfigurationen zu untersuchen. Durch den Wechsel zwischen diesen Phasen nähert sich der Algorithmus schrittweise einer nahezu optimalen Lösung.

QAOA läuft auf hybriden quantenbasierten und klassischen Systemen. Dabei erzeugt der Quantencomputer mögliche Lösungen, während ein klassischer Computer die Parameter nach jedem Durchlauf anpasst. Dadurch ist QAOA ein flexibles Werkzeug für viele Optimierungsaufgaben, etwa für Terminplanung, Routenplanung und Graphenprobleme wie MaxCut (die beste Möglichkeit, ein Netzwerk in zwei Teile aufzuteilen) und Vertex Cover (die kleinste Menge an Knoten zu finden, die jede Kante eines Netzwerks verbindet). Die Forschung dazu läuft noch, doch QAOA gilt weithin als vielversprechender Schritt hin zur Verbindung klassischer und quantenbasierter Optimierung.

Variativer Quanten-Eigensolver (VQE)#

Ein weiterer wichtiger Algorithmus ist der variative Quanten-Eigensolver (VQE). Anders als QAOA und Quantenannealing, die kombinatorische Optimierungsprobleme mit diskreten Auswahlmöglichkeiten bearbeiten, konzentriert sich VQE auf kontinuierliche Optimierung. Dabei können Variablen eine Reihe von Werten annehmen, statt auf feste Optionen beschränkt zu sein.

VQE wird hauptsächlich verwendet, um den Grundzustand – also die niedrigstmögliche Energie – eines Quantensystems zu schätzen. Dadurch eignet sich das Verfahren besonders zur Untersuchung des Verhaltens von Molekülen und Materialien in Physik und Chemie.

Auch VQE verfolgt einen hybriden Ansatz, der Quantencomputing und klassische Berechnungen verbindet. Der Quantencomputer erstellt mögliche Zustände und prüft sie, während der klassische Computer die Ergebnisse analysiert und die Parameter für eine höhere Genauigkeit anpasst.

Da VQE weniger Qubits und einfachere Schaltkreise benötigt, eignet sich das Verfahren gut für heutige NISQ-Geräte (Quantencomputer mit verrauschten Qubits mittlerer Größe). Dies ist die aktuelle Generation von Quantencomputern. Sie verfügt über eine begrenzte Zahl von Qubits und wird durch Rauschen beeinträchtigt, ist aber dennoch leistungsstark genug für Forschung und erste praktische Experimente.

VQE ist zu einem wichtigen Werkzeug in der Quantenchemie, der Materialwissenschaft und der Prozessoptimierung geworden. Mit dem Verfahren können Forscher Moleküle modellieren, Reaktionen untersuchen und stabile Konfigurationen finden.

Abb. 4. Ein Blick auf den variativen Quanten-Eigensolver (Quelle: ResearchGate)

Quantenbasierte semidefinite Optimierung#

Semidefinite Optimierung (SDP) ist ein mathematisches Verfahren zur Lösung von Optimierungsproblemen mit linearen Beziehungen zwischen Variablen. Es wird häufig eingesetzt, wenn das bestmögliche Ergebnis gefunden werden soll und bestimmte Bedingungen innerhalb eines zulässigen Bereichs bleiben müssen.

Quantenbasierte SDP-Algorithmen sollen diese Berechnungen beschleunigen, insbesondere wenn die Daten viele Variablen oder komplexe, hochdimensionale Räume umfassen. Sie nutzen Prinzipien des Quantencomputings, um mehrere Möglichkeiten gleichzeitig zu analysieren. Dadurch lassen sich Probleme großen Umfangs effizienter lösen.

Diese Algorithmen werden in Bereichen wie maschinellem Lernen, Signalverarbeitung und Steuerungssystemen untersucht. Dort könnten sie Modellen helfen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu verbessern oder komplexe Systeme zu steuern. Die Forschung läuft zwar noch, doch quantenbasierte SDP verspricht, anspruchsvolle Optimierungsaufgaben zu beschleunigen, die klassische Computer nur schwer bewältigen.

Anwendungen der Quantenoptimierung in der KI#

Die Quantenoptimierung ist ein aktives Forschungsgebiet und findet zunehmend auch praktische Anwendungen in Bereichen wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Forscher untersuchen, wie sich komplexe Probleme mithilfe quantenbasierter Verfahren effizienter lösen lassen.

Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf einige neue Beispiele und Anwendungsfälle, die das Potenzial der Quantenoptimierung in realen Szenarien verdeutlichen.

Das Abstimmen von Machine-Learning-Modellen beschleunigen#

Quantenoptimierung wird daraufhin untersucht, wie sich Modelle des maschinellen Lernens besser abstimmen lassen, insbesondere im Hinblick auf die Hyperparameteroptimierung und die Merkmalsauswahl. Jüngste Fortschritte bei Neutralatomprozessoren erweitern zudem den Umfang von Experimenten zur Quantenoptimierung in KI und maschinellem Lernen.

Diese Prozessoren verwenden einzelne Atome, die von Lasern an Ort und Stelle gehalten werden und als Qubits dienen. So können Forscher skalierbare und stabile Quantensysteme aufbauen, um komplexe Algorithmen zu testen.

Anwendungen in der Industrie und Forschungshöhepunkte#

Führende Technologieunternehmen experimentieren bereits mit diesen Ideen. So demonstrierte Googles Forschungsteam kürzlich einen generativen Quantenvorteil: Ein Prozessor mit 68 Qubits lernte, komplexe Verteilungen zu erzeugen. Das deutet auf mögliche Anwendungen beim Training generativer Modelle hin.

NVIDIA schlägt ebenfalls eine Brücke zwischen Quantencomputing und KI, indem das Unternehmen Quantenforschung in sein Supercomputing- und GPU-Ökosystem integriert. So hat NVIDIA beispielsweise ein Zentrum für beschleunigte Quantenforschung (NVAQC) eingerichtet, das Quantenhardware mit KI-Systemen verbindet.

Darüber hinaus hat AWS einen hybriden quantenbasierten und klassischen Arbeitsablauf auf Amazon Braket entwickelt. Dabei werden Quantenschaltkreise mit klassischer Optimierung kombiniert, um Parameter für Bildklassifizierungsaufgaben abzustimmen.

Optimierung von Logistik, Terminplanung und Routen#

Logistik und Terminplanung gehören zu den praxisnahesten Anwendungsgebieten der Quantenoptimierung. Dazu zählen die Routenplanung, die Zuweisung von Fahrzeugen und die Verteilung von Ressourcen.

Ein gutes Beispiel ist die Planung im Stromnetz. Betreiber müssen Stromangebot und -nachfrage in Echtzeit ausgleichen, dabei Kosten senken und die Zuverlässigkeit gewährleisten. Forschende haben Quantenoptimierung verwendet, um diese Planungsaufgabe als Energielandschaft oder Hamiltonoperator darzustellen.

Ziel ist es, den Zustand mit der niedrigsten Energie zu finden, der die effizienteste Konfiguration darstellt. So wurden beispielsweise Quantenlöser von D-Wave für solche Probleme getestet. Sie lieferten im Vergleich zu herkömmlichen Optimierungsverfahren schnellere und flexiblere Ergebnisse.

Ähnliche Ansätze werden inzwischen in Bereichen wie Portfoliomanagement und Lieferkettenplanung untersucht. Mit fortschreitender Hardwareentwicklung könnten diese Verfahren verändern, wie KI-Systeme unter realen Einschränkungen planen und Entscheidungen treffen.

KI und Quantencomputing bei der Wirkstoffentwicklung und dem Materialdesign#

Quantenoptimierung gewinnt auch in Bereichen an Bedeutung, in denen das Verständnis komplexer molekularer Wechselwirkungen und Energielandschaften entscheidend ist. In der Wirkstoffentwicklung und Materialwissenschaft ist es beispielsweise eine Optimierungsaufgabe, die stabilsten Molekülstrukturen oder Konfigurationen zu finden.

Hybride Quantenalgorithmen wie VQE werden daraufhin untersucht, Prozesse wie die Vorhersage von Proteinstrukturen und die Suche nach Molekülkonformationen zu beschleunigen. Forschende untersuchen außerdem, wie sich Quantencomputing und künstliche Intelligenz kombinieren lassen, um das Lernen von Modellen und das Extrahieren von Merkmalen aus Daten zu verbessern.

Mit der Weiterentwicklung der Quantenhardware könnten diese kombinierten Ansätze zu bedeutenden Durchbrüchen in Chemie, Biologie und Materialforschung führen. Sie könnten schnellere Entdeckungen und genauere Simulationen auf molekularer Ebene ermöglichen.

Vor- und Nachteile der Quantenoptimierung#

Hier sind einige Vorteile der Quantenoptimierung:

• Quanteninspirierte Algorithmen: Noch bevor Quantencomputer für Berechnungen in großem Maßstab verfügbar sind, nutzen Forscher quanteninspirierte Optimierungsverfahren auf klassischen Systemen. Bei bestimmten Problemtypen können diese Ansätze schneller sein, da sie Strategien aus dem Quantencomputing nachahmen.
• Verbesserte Hardware und hybride Solver: Die Entwicklung neuer Quantenprozessoren und cloudbasierter hybrider Solver ermöglicht die Kombination von Quanten- und klassischer Datenverarbeitung. So sind praktische Tests und Experimente schon heute möglich, auch mit Hardware in einem frühen Entwicklungsstadium.
• Fortschritte in der kollaborativen Forschung: IBM Quantum, Qiskit und andere offene Forschungsgemeinschaften entwickeln aktiv Algorithmen, Werkzeugsammlungen und Lernmaterialien, die die Quantenoptimierung zugänglicher machen.

Auch wenn die Quantenforschung rasch voranschreitet, gibt es noch bestimmte Herausforderungen, die eine breite Einführung verhindern. Hier sind einige der wichtigsten Einschränkungen, die du berücksichtigen solltest:

• Hardwareeinschränkungen: Aktuelle Quantencomputer verfügen nur über eine begrenzte Zahl von Qubits und reagieren sehr empfindlich auf Rauschen, Dekohärenz und Betriebsfehler. Diese Faktoren verringern die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse und erschweren die Skalierung von Systemen für komplexe Optimierungsaufgaben.
• Einschränkungen bei der klassischen Simulation: Die Simulation großer Quantensysteme auf klassischen Computern ist äußerst anspruchsvoll, da der erforderliche Rechenaufwand exponentiell mit der Anzahl der Qubits wächst. Dadurch ist es schwierig, groß angelegte Quantenalgorithmen zu testen und zu validieren.
• Fehlende Benchmark-Standards: In der Forschung zur Quantenoptimierung fehlen nach wie vor einheitliche Benchmarks zum Vergleich von Algorithmen und der Hardwareleistung. Zwar laufen bereits Bemühungen, standardisierte Bewertungsmethoden zu entwickeln, aber es gibt noch kein allgemeingültiges Rahmenwerk zur Messung von Leistungsverbesserungen in der Praxis.

Die wichtigsten Erkenntnisse#

Quantenoptimierung verändert unsere Denkweise zur Problemlösung in der künstlichen Intelligenz, der Wissenschaft und der Industrie. Indem sie die Leistungsfähigkeit des Quantencomputings mit klassischen Methoden verbindet, eröffnet sie Forschenden neue Möglichkeiten, Komplexität zu bewältigen und Entdeckungen zu beschleunigen. Mit fortschreitender Hardwareentwicklung und ausgereifteren Algorithmen könnte die Quantenoptimierung zu einem wichtigen Treiber der nächsten Generation intelligenter Technologien werden.

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