IQTs „Journal Club“: Ein Leitfaden für Laien zum Quantenreservoir-Computing

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Ein neuer Artikel von Nature Science Advances befasst sich mit Quantenreservoir-Computing und seinen Auswirkungen auf Rechenprozesse. (PC-IQT)

By Kenna Hughes-Castleberry gepostet am 10. November 2023

Der „Journal Club“ von IQT ist eine wöchentliche Artikelserie, die eine aktuelle Forschungsarbeit zur Quantentechnologie aufschlüsselt und deren Auswirkungen auf das Quantenökosystem diskutiert.

Der Bereich des Quantencomputings klingt oft so, als wäre er direkt aus den Seiten der Science-Fiction gerissen, aber er ist sehr real und entwickelt sich rasant weiter. In einem neuen Nature Scientific Reports Papier, Forscher bei IBM Quantum und das Thomas J. Watson Research Center konzentrieren sich nun auf einen neuen Aspekt namens „Quantum Reservoir Computing“. Um dies zu verstehen, Bild ein riesiges Wasserreservoir, in dem Wellen verwendet werden können, um vorherzusagen, was als nächstes passieren wird – nur dass in diesem Fall das Wasser der Quantenzustand von Teilchen ist und die Wellen Daten sind.

Quantum Reservoir Computing ist ein spannender Fortschritt auf dem Gebiet der Quantenphysik Maschinelles Lernen, besonders geeignet für die Vorhersage von Abläufen und Mustern im Zeitverlauf, ähnlich wie die Vorhersage von Wettermustern oder Börsentrends. Herkömmliche Computer haben mit diesen Aufgaben Schwierigkeiten, weil sie linear und geordnet sind, aber die natürliche Welt – wie die Börse or Wetter – ist komplex und oft chaotisch.

Das wirklich Innovative an den neuesten Entwicklungen ist die Nutzung von „Rauschen“ innerhalb des Quantensystems. Im Alltag versuchen wir normalerweise, Lärm zu reduzieren oder zu beseitigen. In der Quantenwelt kann dieses Rauschen jedoch genutzt und kontrolliert werden, um bessere Vorhersagen zu treffen. Es ist, als ob das Rauschen Ihres Radios Ihnen plötzlich sagen könnte, welches Lied als nächstes gespielt wird.

Wissenschaftler haben eine Möglichkeit entwickelt, dieses Quantenrauschen abzustimmen und so anzupassen, dass Vorhersagen verbessert werden. Dies geschieht durch die Programmierung des Rauschens in den Quantenschaltkreisen – den Pfaden, die Quantenbits oder Qubits steuern, die die grundlegenden Informationseinheiten im Quantencomputing sind. Durch die Feinabstimmung des Rauschens konnten die IBM Quantum-Forscher die Leistung des Quantensystems optimieren.

Darüber hinaus haben die Forscher Wege gefunden, diese Quantensysteme zu vereinfachen. Sie haben die Anzahl der benötigten Qubits und die Komplexität ihrer Verbindungen (Verschränkung) reduziert, wodurch die Systeme einfacher zu verwalten und potenziell robuster werden.

Die Auswirkungen dieser Fortschritte im Quantenreservoir-Computing sind bereits vielversprechend. Mit einem einzigen Rauschmodell und einem kleineren Speicher haben Wissenschaftler beeindruckende Ergebnisse bei der Simulation komplexer Systeme erzielt. Ein Beispiel dafür ist die Mackey-Glass-System, ein mathematisches Modell zur Beschreibung komplexer Systeme wie biologischer Schwingungen. Die Forscher konnten sein Verhalten im sogenannten chaotischen Regime 100 Schritte im Voraus vorhersagen – eine große Herausforderung aufgrund der Unvorhersehbarkeit des Systems.

Laienhaft ausgedrückt ist dies so, als würde man in eine sehr komplizierte Kristallkugel blicken und Ereignisse weit in der Zukunft genau vorhersagen. Für die Quantencomputerbranche könnten diese Fortschritte schnellere, effizientere und genauere Vorhersagen für alles bedeuten, von der Wettervorhersage bis zur Finanzanalyse und darüber hinaus. Es ist ein faszinierender Einblick in eine Zukunft, in der unsere Computer eher so denken könnten wie wir: Chaos und Komplexität annehmen, anstatt verwirrt zu sein.

Kenna Hughes-Castleberry ist Mitarbeiterin bei Inside Quantum Technology und Wissenschaftskommunikatorin bei JILA (einer Partnerschaft zwischen der University of Colorado Boulder und NIST). Zu ihren schriftstellerischen Schwerpunkten zählen Deep Tech, Quantencomputing und KI. Ihre Arbeiten wurden unter anderem in Scientific American, Discover Magazine, New Scientist und Ars Technica vorgestellt.