Verifizierbarer Meilenstein Quantum Echoes: Quanten-Algorithmus 13.000 mal schneller als Supercomputer

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Das Team von Google Quantum AI hat einen Algorithmus für Quantencomputer entworfen, der einer Studie zufolge erstmals Supercomputer bei der Bewältigung bestimmter Aufgaben deutlich übertrifft.

Es ist nicht das erste Mal, dass Google verkündet, Quantenüberlegenheit (Quantum Supremacy) erzielt zu haben. Doch dieses Mal werden die Angaben von verifizierbarer Forschung bestätigt: Einer im Fachblatt Nature veröffentlichten Studie zufolge sind Quantencomputer mit dem eigens entwickeltem Algorithmus Quantum Echoes in der Lage, Supercomputer bei bestimmten Rechenaufgaben signifikant zu übertreffen – und ist dabei um teilweise bis zu 13.000 Mal schneller. Erstmals gelingt damit ein verifizierbarer Quantenvorteil bei einer wissenschaftlich relevanten Rechenaufgabe – ein entscheidender Unterschied zu früheren, oft kritisierten Demonstrationen.

Das Verfahren basiert auf einem sogenannten Out-of-Time-Order-Correlator (OTOC) und wurde auf Googles 105-Qubit-Prozessor Willow ausgeführt. In Tests konnte es der Studie zufolge eine komplexe Quantendynamik-Simulation rund 13.000-mal schneller durchführen als der schnellste bekannte klassische Algorithmus auf dem Supercomputer Frontier. Konkret brauchte der Quantenrechner rund zwei Stunden für eine Berechnung, die Frontier mehr als drei Jahre beschäftigt hätte. Damit übertrifft Google nicht nur bisherige Benchmarks, sondern bringt den Quantencomputer erstmals näher an praktische Anwendungen heran.

Bisherige Demonstrationen von „Quantum Supremacy“ – etwa 2019 mit dem Chip Sycamore – litten unter dem Vorwurf der Realitätsferne. Damals handelte es sich um abstrakte Aufgaben ohne praktischen Nutzen, die zudem durch verbesserte klassische Algorithmen teilweise wieder eingeholt wurden. Quantum Echoes hingegen erfüllt zwei entscheidende Kriterien: Es handelt sich um ein physikalisch relevantes Problem, und die Resultate lassen sich durch andere Quantencomputer oder experimentelle Methoden wie Kernspinresonanz (NMR, für Nuclear Magnetic Resonance). verifizieren.

Reise in die Vergangenheit

Die Funktionsweise des Algorithmus erinnert an ein Zeitumkehr-Experiment. Zunächst wird ein Quantensystem in eine bestimmte Richtung entwickelt, dann gezielt gestört – etwa durch das gezielte Anpassen eines Qubits – und anschließend rückwärts durch die ursprünglichen Operationen geführt.

Durch den Vergleich von Vorwärts- und Rückwärtsentwicklung entstehen messbare Interferenzen im System. Diese „Echos“ sind extrem empfindlich für kleinste Änderungen im System und liefern präzise Informationen über die Dynamik und Struktur innerhalb des Modells.

In der aktuellen Studie nutzte Google diese Methode in Kooperation mit Forschungsteams aus den USA, Kanada, dem Vereinigten Königreich und Australien zur Analyse molekularer Strukturen im Rahmen der Kernspinresonanz (NMR). Dabei diente der Algorithmus als eine Art „molekulares Lineal“, um atomare Abstände mit hoher Präzision zu bestimmen.

Verifizierbare, reproduzierbare Ergebnisse

Im Gegensatz zur klassischen NMR ermöglichte Quantum Echoes eine genauere Abbildung von Spin-Wechselwirkungen über größere Distanzen innerhalb eines Moleküls – ein Effekt, der klassisch nur mit erheblichem Rechenaufwand oder gar nicht mehr zu modellieren ist. Zwar beschränkten sich die aktuellen Experimente noch auf kleine Moleküle mit 15 bis 28 Atomen – für klassische Rechner noch gut beherrschbar –, doch die Richtung ist klar: Mit verbesserter Hardware und Fehlerkorrektur könnten deutlich komplexere Strukturen folgen.

Ein weiteres Merkmal des Erfolgs: Die Ergebnisse sind reproduzierbar. Andere Forschungseinrichtungen mit vergleichbarer Quantenhardware könnten den Algorithmus ausführen und bestätigen – ein fundamentaler Schritt hin zu wissenschaftlicher Validierung im Quantencomputing.

Die Forscher sehen in Quantum Echoes nicht nur ein nützliches Werkzeug für die Grundlagenforschung, sondern auch für potenzielle Anwendungen in der Medikamentenentwicklung, der Katalysatorforschung oder der Entwicklung neuer Batteriematerialien.

Langfristig könnte die Methode auch im Bereich der Quantensensorik zum Einsatz kommen. Google spricht hier vom „Quantum Scope“ – einem Instrument, das Quanteninformationen ähnlich nutzbar machen soll wie Mikroskope oder Teleskope klassische Informationen.

Echte praktische Anwendbarkeit innerhalb der nächsten fünf Jahre?

Doch trotz der Erfolge bleibt die Herausforderung groß. Die Komplexität von Molekülen und Quantensystemen wächst exponentiell, und die aktuelle Hardware – auch Googles Willow – erreicht noch lange nicht die notwendige Skalierung für universelle Anwendungen.

Google selbst verfolgt weiterhin eine klare Roadmap: Der nächste Meilenstein ist der Bau eines fehlertoleranten logischen Qubits. Erst mit solchen Qubits können große, stabile Quantenrechner für praktische Aufgaben Realität werden.

„Wir glauben, dass wir in den nächsten fünf Jahren reale Probleme lösen können, die für klassische Computer unzugänglich sind“, so Hartmut Neven, Leiter von Google Quantum AI. Ein ambitioniertes Ziel – aber erstmals wirkt es nicht mehr nur theoretisch.

(sg)

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