Um die meisten Probleme zu lösen, die Wissenschaftler in Zukunft mit Quantencomputern angehen wollen, die in der Lage sind, ihre eigenen Fehler zu korrigieren, wie z. B. Optimierungsfehler, Fehler im Bereich der Kryptografie oder der künstlichen Intelligenz, werden mehrere Millionen Qubits erforderlich sein. Möglicherweise sogar Hunderte von Millionen Qubits. Der derzeit fortschrittlichste Quantenprozessor stammt von IBM und verfügt über etwas mehr als tausend Qubits, sodass noch viele technologische Herausforderungen zu bewältigen sind.
Interessant ist, dass es nicht nur einen einzigen Weg gibt, diesen Weg zu beschreiten. Organisationen, die im Bereich des Quantencomputings forschen, arbeiten an verschiedenen Qubit-Technologien, die sich jeweils in unterschiedlichen Entwicklungsstadien befinden. IBM, Intel und Google sind einige der großen Unternehmen, die auf supraleitende Qubits setzen, aber auch viel kleinere Unternehmen wie Atlantic Quantum, IQM, Anyon Systems, Rigetti Computing oder Bleximo tun dies.
Wenn man sich nur die Anzahl der Unternehmen ansieht, die an dieser Art von Quantenbits arbeiten, kommt man zu dem Schluss, dass diese Technologie am stärksten unterstützt wird und die meisten Investitionen erhält, sodass sie in gewisser Weise führend ist. Diese Strategie wird uns wahrscheinlich zu mehr Qubits verhelfen, aber sie ist auch fehleranfälliger als Ionenfallen-Qubits, die eine Alternative zu Supraleitern darstellen. Letztere arbeiten bei einer Temperatur von etwa 20 Millikelvin, also etwa -273 Grad Celsius, um so isoliert wie möglich von der Umgebung zu sein.
Ionenfallen eignen sich hervorragend für Proteine
Ionenfallen sind derzeit die wichtigste Alternative zu supraleitenden Qubits. Diese Technologie wird unter anderem von IonQ und Honeywell entwickelt und zeichnet sich durch die Verwendung ionisierter Atome aus, die somit eine nicht neutrale Gesamtladung aufweisen. Diese Eigenschaft ermöglicht es, sie isoliert und in einem elektromagnetischen Feld eingeschlossen zu halten, was jedoch nur der Ausgangspunkt ist.
Von hier aus beeinflusst IonQ den Quantenzustand seiner Qubits mit Ionenfallen, indem es sie kühlt, um das Rechenrauschen zu reduzieren, und verwendet anschließend Laser, um mit ihnen zu arbeiten. Dabei kommt jedoch nicht nur ein einziger Laser zum Einsatz, sondern einer für jedes Ion sowie ein globaler Laser, der auf alle Ionen gleichzeitig wirkt. Honeywell verwendet ebenfalls ionisierte Atome und Laser, aber das Verfahren, mit dem die Verschränkung zwischen zwei Ionen hergestellt und diese mit einem Laser beeinflusst werden, unterscheidet sich von dem von IonQ.
Für Wissenschaftler ist es von entscheidender Bedeutung, die Proteinfaltung zu verstehen, die Alzheimer oder Parkinson auslöst.
Ein Team von Forschern dieses Unternehmens und des deutschen Start-ups Kipu Quantum, das sich auf Quantencomputing spezialisiert hat, hat einen 36-Qubit-Ionenfallencomputer verwendet, um etwas Erstaunliches zu erreichen: die Lösung von Proteinfaltungsproblemen mit bis zu 12 Aminosäuren. Dazu entwickelten sie eine Methode zur Quantenoptimierung, mit der die optimale Konfiguration der Proteinfaltung gefunden werden soll.
Das klingt komplex, und das ist es auch, aber das wirklich Wichtige, worauf wir uns konzentrieren sollten, ist, dass diese Quantencomputer dank des richtigen Algorithmus Wissenschaftlern helfen können, den Mechanismus der Proteinfaltung zu verstehen, der Krankheiten wie Alzheimer oder Parkinson auslöst. Ein gutes Verständnis dieses Phänomens ist der erste Schritt zur Entwicklung einer wirksamen Behandlung.
Dieses Ergebnis ist sehr vielversprechend, aber es bleibt noch viel zu tun, bevor Quantencomputer uns im Kampf gegen diese Krankheiten helfen können. Einerseits müssen die Faltungsmodelle weiterentwickelt werden, um zuverlässiger und realistischer zu werden. Außerdem muss der klassische Algorithmus, der für die Verfeinerung der Ergebnisse des Quantenalgorithmus verantwortlich ist, präziser werden. Dennoch ist die Arbeit dieser Forscher ein außergewöhnlich vielversprechender Ausgangspunkt.
