Quantencomputer sind auf dem besten Weg, rechnerische Superkräfte zu werden, aber Forscher suchen seit langem nach einem realisierbaren Problem, das ihnen einen Quantenvorteil verschafft – etwas, das nur ein Quantencomputer lösen kann. Erst dann, so argumentieren sie, werde die Technologie endlich als wesentlich angesehen.

Sie haben jahrzehntelang gesucht. „Ein Grund dafür, dass es eine Herausforderung darstellt, liegt darin, dass klassische Computer in vielen Dingen, die sie tun, ziemlich gut sind“, sagte er John Preskill, ein theoretischer Physiker am California Institute of Technology.

In 1994, Peter Shor entdeckt Eine Möglichkeit: ein Quantenalgorithmus zur Faktorisierung großer Zahlen. Shors Algorithmus ist leistungsstark und es wird allgemein angenommen, dass er alle klassischen Algorithmen übertrifft; Wenn es auf einem Quantencomputer ausgeführt wird, besteht das Potenzial, einen Großteil der Sicherheitssysteme des Internets zu zerstören, die auf der Härte der Faktorisierung großer Zahlen beruhen. Aber so beeindruckend er auch ist, der Algorithmus ist nur für einen kleinen Teil der Forschungsbereiche relevant, und es ist möglich, dass morgen jemand einen effizienten Weg findet, große Zahlen auf einer klassischen Maschine zu faktorisieren, was Shors Algorithmus hinfällig macht. Shors begrenzte Anwendbarkeit hat die Forschungsgemeinschaft dazu veranlasst, nach anderen Anwendungsfällen für Quantenmaschinen zu suchen, die tatsächlich zu neuen wissenschaftlichen Entdeckungen beitragen könnten.

„Wir wollen keinen Computer nur für eine einzige Aufgabe bauen“, sagte er Soonwon Choi, ein Physiker am Massachusetts Institute of Technology. „Was können wir außer Shors Algorithmus noch mit einem Quantencomputer machen?“

Wie Preskill es ausdrückt: „Wir müssen die Probleme finden, die klassisch schwierig sind, aber dann müssen wir [zeigen], dass die Quantenmethoden wirklich effizient sind.“

Einige Male dachten Forscher, sie hätten es geschafft und Quantenalgorithmen entdeckt, die Probleme schneller lösen könnten als alles, was ein klassischer Computer leisten könnte. Aber dann jemand – oft der junge Forscher Ewin Tang – entwickelte clevere neue klassische Algorithmen, die die Quantenalgorithmen übertreffen könnten.

Nun könnte ein Team von Physikern, zu dem auch Preskill gehört, dies getan haben den bisher besten Kandidaten gefunden für Quantenvorteil. Durch die Untersuchung der Energie bestimmter Quantensysteme entdeckten sie eine spezifische und nützliche Frage, die für eine Quantenmaschine leicht zu beantworten ist, für eine klassische Maschine jedoch immer noch schwierig. „Das ist ein großer Fortschritt in der Theorie der Quantenalgorithmen“, sagte er Sergej Brawyj, ein theoretischer Physiker und Informatiker bei IBM. „Ihr Ergebnis ist ein Quantenvorteil für ein Problem mit Relevanz für Chemie und Materialwissenschaften.“

Die Forscher sind außerdem begeistert, dass die neue Arbeit unerwartete neue Bereiche der Naturwissenschaften erforscht. „Diese neue Fähigkeit ist qualitativ anders [als die von Shor] und eröffnet möglicherweise viele neue Möglichkeiten in der Welt der Quantenalgorithmen“, sagte Choi.

Das Problem hat mit den Eigenschaften von Quantensystemen (typischerweise Atomen) in verschiedenen Energiezuständen zu tun. Wenn die Atome zwischen Zuständen wechseln, ändern sich ihre Eigenschaften. Sie können beispielsweise eine bestimmte Lichtfarbe abgeben oder magnetisch werden. Wenn wir die Eigenschaften des Systems in verschiedenen Energiezuständen besser vorhersagen wollen, ist es hilfreich, das System zu verstehen, wenn es sich in seinem am wenigsten angeregten Zustand befindet, den Wissenschaftler als Grundzustand bezeichnen.

„Viele Chemiker, Materialwissenschaftler und Quantenphysiker arbeiten daran, Grundzustände zu finden“, sagte er Robert Huang, einer der neuen Papierautoren und wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Google Quantum AI. „Es ist bekanntermaßen extrem schwer.“

Es ist so schwierig, dass Forscher nach mehr als einem Jahrhundert Arbeit immer noch keinen effektiven rechnerischen Ansatz gefunden haben, um den Grundzustand eines Systems anhand erster Prinzipien zu bestimmen. Auch für einen Quantencomputer scheint es keine Möglichkeit zu geben, dies zu tun. Wissenschaftler sind zu dem Schluss gekommen, dass es sowohl für klassische Computer als auch für Quantencomputer schwierig ist, den Grundzustand eines Systems zu ermitteln.

Einige physikalische Systeme weisen jedoch eine komplexere Energielandschaft auf. Beim Abkühlen begnügen sich diese komplexen Systeme damit, sich nicht in ihrem Grundzustand, sondern auf einem nahegelegenen niedrigen Energieniveau, dem sogenannten lokalen minimalen Energieniveau, niederzulassen. (Ein Teil des Nobelpreises für Physik 2021 wurde für die Arbeit an einer solchen Reihe von Systemen verliehen, bekannt als Brille drehen.) Die Forscher begannen sich zu fragen, ob die Frage der Bestimmung des lokalen Mindestenergieniveaus eines Systems auch allgemein schwierig sei.

Die Antworten tauchten letztes Jahr auf, als Chi-Fang (Anthony) Chen, ein weiterer Autor des aktuellen Artikels, half bei der Entwicklung eines neuen Quantenalgorithmus das die Quantenthermodynamik simulieren könnte (die den Einfluss von Wärme, Energie und Arbeit auf ein Quantensystem untersucht). „Ich denke, viele Menschen haben die Frage erforscht, wie die Energielandschaft in Quantensystemen aussieht, aber vorher gab es kein Werkzeug, um sie zu analysieren“, sagte Huang. Chens Algorithmus hat dazu beigetragen, ein Fenster in die Funktionsweise dieser Systeme zu öffnen.

Als Huang und. erkannten, wie leistungsstark das neue Tool war Leo Zhou, der vierte und letzte Autor des neuen Papiers, nutzte es, um eine Möglichkeit für Quantencomputer zu entwickeln, den lokalen Mindestenergiezustand eines Systems zu bestimmen, anstatt dem idealen Grundzustand nachzujagen – ein Ansatz, der sich genau auf die Art von Frage konzentrierte, die Quantencomputerforscher stellen wir suchen nach. „Jetzt haben wir ein Problem: eine lokale Menge der Energie zu finden, was klassisch immer noch schwierig ist, aber wir können sagen, dass es quantenmäßig einfach ist“, sagte Preskill. „Damit sind wir in der Arena, in der wir Quantenvorteile erzielen wollen.“

Unter der Leitung von Preskill bewiesen die Autoren nicht nur die Leistungsfähigkeit ihres neuen Ansatzes zur Bestimmung des lokalen Mindestenergiezustands eines Systems – ein großer Fortschritt auf dem Gebiet der Quantenphysik –, sondern auch, dass dies endlich ein Problem war, bei dem Quantencomputer ihre Stärken unter Beweis stellen konnten. „Das Problem, ein lokales Minimum zu finden, hat einen Quantenvorteil“, sagte Huang.

Und im Gegensatz zu früheren Kandidaten wird dieser wahrscheinlich nicht von neuen klassischen Algorithmen entthront. „Es ist unwahrscheinlich, dass es dequantisiert wird“, sagte Choi. Preskills Team ging von sehr plausiblen Annahmen aus und unternahm nur wenige logische Schritte. Wenn ein klassischer Algorithmus die gleichen Ergebnisse erzielen kann, bedeutet das, dass die Physiker in vielen anderen Dingen falsch liegen müssen. „Das wird ein schockierendes Ergebnis sein“, sagte Choi. „Ich bin gespannt darauf, es zu sehen, aber es wird zu schockierend sein, um es zu glauben.“ Die neue Arbeit präsentiert einen handhabbaren und vielversprechenden Kandidaten, um Quantenvorteile zu demonstrieren.

Um es klarzustellen: Das neue Ergebnis ist immer noch theoretischer Natur. Eine Demonstration dieses neuen Ansatzes auf einem echten Quantencomputer ist derzeit nicht möglich. Es wird einige Zeit dauern, eine Maschine zu bauen, die den Quantenvorteil des Problems gründlich testen kann. Für Bravyi fängt die Arbeit also gerade erst an. „Wenn Sie sich ansehen, was vor fünf Jahren passiert ist, hatten wir nur wenige Qubit-Quantencomputer, und jetzt haben wir bereits Hunderte oder sogar 1,000 Qubit-Maschinen“, sagte er. „Es ist sehr schwer vorherzusagen, was in fünf oder zehn Jahren passieren würde. Es ist ein sehr dynamisches Feld.“

Korrektur: 12. März 2024
Dieser Artikel wurde bearbeitet, um die Suche nach einem Problem mit Quantenvorteil klarer zu beschreiben.