Quantum-Durchbruch: Google-Algorithmus 13.000 Mal schneller

Google hat nach eigenen Angaben einen bahnbrechenden Algorithmus für Quantencomputer entwickelt. Andrej Sokolow/dpa

Google hat einen bahnbrechenden Algorithmus für Quantencomputer entwickelt, der diese Technologie erheblich voranbringen könnte. Der «Quantum Echoes» genannte Algorithmus läuft nach Unternehmensangaben 13.000 Mal schneller als die besten klassischen Programme auf den schnellsten Supercomputern der Welt. Die Forscher veröffentlichten ihre Ergebnisse in der Wissenschaftszeitschrift «Nature».

Der Algorithmus wurde zunächst auf Googles Spezialchip «Willow» getestet, funktioniert aber auch auf anderen Quantencomputern. Dies ermöglicht es anderen Forschern, die Ergebnisse zu überprüfen und zu validieren. Hartmut Neven, deutscher Informatiker und Leiter des Quantum Artificial Intelligence Laboratory von Google, sieht weitreichende Anwendungsmöglichkeiten.

Durchbruch in der Arzneimittelforschung

Der neue Algorithmus könnte besonders in der Pharmaforschung und Materialwissenschaft revolutionäre Fortschritte ermöglichen. «Dazu gehören neuartige Methoden in der Arzneimittelforschung oder bei der Entwicklung von leichteren und leistungsfähigeren Batterien für Elektroautos», sagte Neven. Das System kann die Messmethode Nuclear Magnetic Resonance (NMR) extrem verfeinern, mit der sich die Anordnung von Atomen in Stoffen messen lässt.

Mit der verbesserten NMR-Technik könnten Forscher klären, wie potenzielle Medikamente an ihre Zielstrukturen andocken. Auch die molekulare Struktur neuer Materialien wie Polymere, Katalysatoren und Batteriekomponenten ließe sich präziser bestimmen. «Klassische Computer können in diesen Fällen natürlich Annäherungen vornehmen, aber sie können nicht genau berechnen, was auf molekularer Ebene geschieht. Mit einem Quantencomputer können wir dagegen die Sprache der Natur sprechen und diese Komplexität bewältigen», erklärte Neven.

Künstliche Intelligenz profitiert von Quantentechnologie

Quantum Computing wird auch die Entwicklung Künstlicher Intelligenz beschleunigen. «Heute nutzen wir bereits KI, um das Design zu beschleunigen und die Software zu verbessern, die wir für unsere Quantencomputer verwenden», sagte Neven. Gleichzeitig benötige KI große Datenmengen zum Trainieren, die Quantencomputer liefern könnten.

«Die Welt um uns herum ist von Natur aus quantenbasiert, sodass Quantum Computing in der Lage sein wird, einzigartige und wertvolle Daten für das Training von KI zu erzeugen», erläuterte der Google-Forscher. Michel Devoret, Chefwissenschaftler für Quanten-Hardware bei Google Quantum AI und frischgebackener Physik-Nobelpreisträger, bezeichnete den Algorithmus als «einen weiteren Meilenstein».

Überprüfbare Berechnungen als Qualitätsmerkmal

Besonders bedeutsam ist laut Devoret, dass die Berechnungen überprüfbar sind. «Wenn also ein anderer Quantencomputer dieselbe Berechnung durchführen würde, wäre das Ergebnis dasselbe. Dies ist ein neuer Schritt in Richtung einer vollwertigen Quantenberechnung», sagte der Nobelpreisträger. Diese Reproduzierbarkeit ist ein wichtiger Schritt für die praktische Anwendung von Quantencomputern in der realen Welt.

(dpa) Hinweis: Dieser Artikel wurde mit Künstlicher Intelligenz (KI) erstellt.