AWS präsentiert seinen ersten Quantencomputer-Chip

Amazon Web Services (AWS) hat kürzlich Ocelot, seinen Quantencomputer-Chip der ersten Generation vorgestellt. Der neue Chip markiert einen wichtigen Meilenstein zur Entwicklung fehlertoleranter Quantencomputer, da er den Ressourcenbedarf für die Quantenfehlerkorrektur im Vergleich zu aktuellen Ansätzen um bis zu 90 Prozent reduzieren kann.

Der Hauptunterschied zwischen herkömmlichen Computern und Quantencomputern besteht darin, dass klassische Computer Bits – 1 oder 0 – als grundlegendste Informationseinheit verwenden. Dabei ist der Zustand eines Bits immer eindeutig bestimmt, eben 0 oder 1. Quantencomputer hingegen verwenden Quantenbits oder „Qubits", um Berechnungen durchzuführen. Qubits können gleichzeitig 1 und 0 sein, so dass Berechnungen darauf für beide Zustände gleichzeitig gelten. Gruppiert man man mehrere Qubits durch einen Vorgang namens Verschränkung (analog wie Bits zu Bytes kombiniert werden), so können Berechnungen auf alle Kombinationen von Qubits gleichzeitig erfolgen. Dieses parallele Verhalten ermöglicht es einem Quantencomputer, komplexe Aufgaben viel schneller zu lösen, als es ein klassischer Computer je könnte.

Effiziente Quantenfehlerkorrektur als Schlüssel

Allerdings sind Quantencomputer extrem anfällig gegenüber Störungen aus der Umgebung wie Vibrationen, Wärme, elektromagnetische Störungen durch Mobiltelefone und WIFI-Netze, die leicht zu Rechenfehlern führen können. Um diese Fehler zu beheben, nutzt man die Quantenfehlerkorrektur, die zwar wirksam ist, aber viele zusätzliche Qubits benötigt und dadurch die Komplexität und Kosten erhöht. Bei der Quantenfehlerkorrektur werden spezielle Kodierungen der Quanteninformation über mehrere Qubits – in Form von so genannten „logischen" Qubits – verwendet, um die Quanteninformation vor der Umgebung abzuschirmen. Eine effiziente Quantenfehlerkorrektur ist daher ein Schlüssel für praxistaugliche Quantencomputer.

Ocelots innovative Architektur wurde von Grund auf mit dem Fokus auf Quantenfehlerkorrektur entwickelt und setzt auf sogenannte Cat-Qubits – benannt nach dem bekannten Gedankenexperiment „Schrödingers Katze". Cat-Qubits unterdrücken bestimmte Fehlerarten von Natur aus, was die Quantenfehlerkorrektur vereinfacht. AWS demonstriert mit dem Chip erstmals, dass die Cat-Qubit-Technologie und zusätzliche Komponenten zur Quantenfehlerkorrektur in einen Mikrochip integriert werden können.

„Mit den jüngsten Fortschritten in der Quantenforschung ist es nicht mehr eine Frage des Ob, sondern des Wann praktische, fehlertolerante Quantencomputer für reale Anwendungen verfügbar sein werden. Ocelot ist ein wichtiger Schritt auf diesem Weg", sagte Oskar Painter, Director of Quantum Hardware bei AWS. „In Zukunft könnten Quantenchips, die nach der Ocelot-Architektur gebaut werden, aufgrund der drastisch reduzierten Ressourcen für die Fehlerkorrektur nur ein Fünftel der aktuellen Ansätze kosten. Konkret glauben wir, dass dies unseren Zeitplan für einen praktischen Quantencomputer um bis zu fünf Jahre beschleunigen wird."

Prototyp-Chip ist erst der Anfang

Die Computer-Revolution nahm wirklich Fahrt auf, als der Transistor die Vakuumröhre ersetzte und es ermöglichte, raumgroße Computer zu den heutigen kompakten und viel leistungsfähigeren, zuverlässigeren und kostengünstigeren Laptops zu verkleinern. Die Wahl des richtigen Bausteins für die Skalierung ist entscheidend.

Obwohl die aktuelle Ankündigung ein vielversprechender Anfang ist, ist Ocelot noch ein Prototyp, und AWS verpflichtet sich, weiterhin in Quantenforschung zu investieren und seinen Ansatz zu verfeinern. So wie es viele Jahre der Entwicklung und Erkenntnisse aus dem zuverlässigen und sicheren Betrieb von x86-Systemen (einer weit verbreiteten Computerarchitektur für Hauptprozessoren) im großen Maßstab brauchte, um Graviton zu einem der führenden Chips in der Cloud zu machen, verfolgt AWS einen ähnlichen Ansatz beim Quantencomputing. „Wir stehen erst am Anfang und glauben, dass wir noch mehrere Skalierungsstufen durchlaufen müssen", sagte Painter. „Es ist ein sehr schwieriges Problem, das wir angehen, und wir müssen weiterhin in Grundlagenforschung investieren und gleichzeitig mit wichtigen Arbeiten aus dem akademischen Bereich verbunden bleiben und von ihnen lernen. Unsere Aufgabe ist es jetzt, über den gesamten Quantencomputing-Stack hinweg, weiter zu innovieren, ständig zu prüfen, ob wir die richtige Architektur verwenden, und diese Erkenntnisse in unsere technischen Bemühungen einfließen zu lassen. Es ist ein Schwungrad kontinuierlicher Verbesserung und Skalierung."