Willow, Majorana und Ocelot Was können die Quantencomputer-Chips von Google, Microsoft und Amazon?

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Die führenden Cloud-Anbieter Google, Microsoft und Amazon haben innerhalb von nur wenigen Wochen jeweils eigene Durchbrüche bei Quantencomputer-Chips gemeldet. Was zeichnet diese Chips aus - und lässt sich die Technologie vergleichen?

Die Entwicklung von Quantencomputern schreitet mit großen Schritten voran. Während klassische Computer auf binäre Zustände beschränkt sind, eröffnen Quantenprozessoren durch Überlagerung und Verschränkung völlig neue Rechenmöglichkeiten. Doch eine der größten Herausforderungen bleibt die Fehlertoleranz – Qubits sind extrem empfindlich und neigen dazu, Informationen durch Dekohärenz zu verlieren.

Glaubt man aber den Aussagen von Google, Microsoft oder Amazon, so habe jedes dieser Unternehmen für sich neue Fortschritte erreicht, um diese Probleme zu überwinden. Dabei setzen alle drei Anbieter auf grundsätzlich unterschiedliche Strategien, um zuverlässige und skalierbare Quantencomputer zu realisieren.

Google Willow: Fehlerkorrigierte Qubits mit extrem langer Stabilität

2019 hatte Google erstmals einen eigenen Quantenprozessor vorgestellt und umgehend eine „Quantenüberlegenheit“ nach dem Stand der zu jenem Zeitpunkt aktuellen Technik verkündet. In den folgenden fünf Jahren war es aber um die Bemühungen des Unternehmens auf dem Gebiet weitgehend still geworden.

Mit dem Quantencomputer-Chip „Willow“ meldete man sich im Dezember 2024 zurück und verkündete das Erreichen eines signifikanten Meilensteins: Ein logisches Qubit, bestehend aus 105 Hardware-Qubits, konnte eine Stunde lang stabil gehalten werden. Diese bemerkenswerte Stabilität wäre ein entscheidender Fortschritt für die Skalierung von Quantencomputern und für die Möglichkeit, komplexe Berechnungen fehlerfrei auszuführen.

Googles Technologie setzt auf den sogenannten „surface code“ zur Fehlerkorrektur. Dabei werden zahlreiche physische Qubits zu einem einzigen logischen Qubit zusammengefasst, wodurch Fehler nicht nur erkannt, sondern auch effizient korrigiert werden. Entscheidend ist hierbei, dass die Fehlerkorrektur exponentiell wirksamer wird, je mehr Qubits in das logische System integriert werden.

Durch eine schrittweise Erhöhung der „distance“, bzw. der Code-Distanz, von 3 auf 5 und anschließend auf 7 konnte Google nachweisen, dass sich die Fehlerquote jedes Mal um den Faktor zwei reduzierte. Diese Skalierung zeige, dass eine praktische Implementierung großer, fehlerkorrigierter Quantencomputer immer realistischer wird.

Ein weiteres Schlüsselelement ist Googles neuer eigener Fertigungsstandort, der eine detaillierte Kontrolle über den Produktionsprozess ermöglicht. Bisher wurden Quantenprozessoren in universellen Reinraumlaboren gefertigt. Doch nun könne das Unternehmen eigenen Angaben zufolge maßgeschneiderte Qubits mit optimierten Strukturen herstellen.

Dabei hat das Unternehmen bewusst größere physische Qubit-Komponenten entwickelt, die weniger anfällig für Umweltstörungen sind. Die Kombination aus strukturellen Verbesserungen und der hochentwickelten Fehlerkorrektur ermöglicht den beispiellosen Stabilitätszeitraum.

Dieser Fortschritt zeige, dass komplexe Berechnungen, die Stunden dauern, bald durch Quantencomputer realisierbar werden. Die theoretische Vorhersage, dass eine signifikante Erhöhung der Qubit-Zahl die Fehlerkorrektur entscheidend verbessert, wurde nun experimentell bestätigt. Damit wäre Google der Realisierung eines nutzbaren Quantencomputers einen großen Schritt näher gekommen. Wie nah sie aber an der praktikablen Verwendbarkeit sind, steht auf einem anderen Blatt. Der von IBM vorgestellte Quantenprozessor „Eagle" konnte 2021 bereits 127 Qubits vorweisen.

Microsoft Majorana: Topologische Qubits mit Majorana-Quasiteilchen

Microsoft setzt mit seiner Quantencomputer-Forschung auf eine völlig neue physikalische Grundlage: Majorana-Quasiteilchen. Diese exotischen Teilchen besitzen besondere topologische Eigenschaften, die sie gegenüber Umweltstörungen nahezu immun machen. Lange Zeit galt die Existenz dieser Quasiteilchen als rein theoretisch, doch Microsoft hat nun eine experimentelle Bestätigung ihrer Existenz geliefert.

Majorana-Quasiteilchen entstehen in speziellen Nanostrukturen aus Supraleitern und Halbleitern. Sie sind an den Enden von Nanodrähten lokalisiert und verhalten sich wie masselose Fermionen. Dies führt dazu, dass die daraus resultierenden Qubits besonders resistent gegen die sogenannte Dekohärenz und die Speicherung von Quanteninformationen besonders stabil sind.

Microsofts erster Prozessor auf dieser Basis, der Mitte Februar 2025 vorgestellte „Majorana-1“, verfügt über acht Qubits. Das ist im Vergleich zu konkurrierenden Chips eine geringe Anzahl, doch durch die inhärente Fehlerresistenz könnten deutlich weniger Qubits benötigt werden, um eine fehlerkorrigierte Berechnung durchzuführen.

Ein zentraler Vorteil dieser Architektur sei Microsoft zufolge die Skalierbarkeit: Theoretisch ließen sich Millionen dieser Qubits auf einem einzigen Chip unterbringen. Dadurch könnte Microsoft langfristig hochleistungsfähige Quantencomputer entwickeln, die mit deutlich weniger Korrekturmechanismen auskommen.

Ob dem aber auch wirklich so ist, steht auf einem anderen Blatt: „Das Paper ist sehr gut", sagte Klaus Ensslin, Physikprofessor und Halbleiterexperte an der ETH Zürich, anlässlich der Majorana-Ankündigung gegenüber der Zeit. „Aber Majorana-Zustände wurden darin nicht nachgewiesen." Auch dass sich der Chip als Qubit-Prozessor eigne, habe Microsoft seiner Meinung nach noch nicht gezeigt. Professor Ensslin ist in Zürich als Forschungsgruppenleiter an der Entwicklung der Quantenprozessoren Beteiligt, die IBM in Kollaboration mit der ETH Zürich erarbeitet.

Amazon Ocelot: Fehlerresistenz durch Cat Qubits und Transmon-Verknüpfungen

Nur wenige Wochen nach Microsofts Vorstellung des Majorana-1 kündigte Amazon die Veröffentlichung eines eigenen Chips namens Ocelot an, der in Zusammenarbeit mit dem California Institute of Technoloy (CalTech) entwickelt wurde. Parallel hierzu wurde ein Paper zum Thema Fehlerkorrektur bei Qubits im Fachjournal Nature veröffentlicht. Verglichen mit den Ansätzen von Google und Microsoft verfolgt dieser in der Studie „Hardware-efficient quantum error correction via concatenated bosonic qubits“ vorgestellte Ansatz eine hybride Strategie: Anstatt eine vollkommen neue Qubit-Technologie zu entwickeln, setzt das Unternehmen auf eine clevere Kombination aus zwei verschiedenen Qubit-Arten: „Cat Qubits“ und „Transmon Qubits“.

Bei den von Amazon als „Katzen-Qubits“ bezeichneten Einheiten handelt es sich um eine spezielle Form supraleitender Qubits, bei denen ein einziger Quantenstatus auf mehrere Photonen verteilt ist. Diese Architektur macht sie besonders resistent gegen Bit-Flip-Fehler. Allerdings steigt mit zunehmender Anzahl von Photonen das Risiko von Phasenflip-Fehlern.

Um dieses Problem zu lösen, kombiniert Amazon diese Cat Qubits mit klassischen Transmon-Qubits. Die Transmons agieren als Fehlerdetektoren und erfassen Phasenflip-Fehler, die dann korrigiert werden können. Diese Mischung erlaubt eine effiziente Fehlerkorrektur bei geringer Qubit-Anzahl. Der zusammen mit CalTech besteht konsequenterweise aus zwei kleinen Silizium-Mikrochips, die übereinander gestapelt sind. Das Unternehmen sagt, dass das Design des Chips die Kosten für die Fehlerkorrektur um bis zu 90 % senken könnte.

Der größte Nachteil dieser Methode ist, dass die Transmon-Qubits selbst fehleranfällig sind. Darüber hinaus bleibt das Restrisiko von seltenen Bit-Flip-Fehlern in den Cat Qubits bestehen, was langfristig die Skalierbarkeit beeinträchtigen könnte.

Gegenüberstellung der Chip-Technologien

Zusammenfassend zeichnen sich die drei unterschiedlichen Ansätze durch die folgenden Eigenschaften aus:

Google (Willow):

• Klassische supraleitende Qubits mit starker Fehlerkorrektur

• Exponentielle Fehlerunterdrückung durch mehr Hardware-Qubits

• Stabilität eines logischen Qubits bis zu einer Stunde

Microsoft (Majorana-1):

• Nutzung von topologischen Qubits mit hoher Fehlerresistenz

• Potenzielle Skalierung auf Millionen von Qubits pro Chip

• Vereinfachte Steuerung durch digitale Signale

Amazon (Ocelot):

• Hybridansatz zur Fehlerkorrektur

• Hohe Stabilität durch Kombination robuster Qubits

• Herausforderungen durch verbleibende Fehleranfälligkeit

Keine Frage: Jede dieser vorgestellten Technologien verspricht einzigartige Vorteile für das Feld des Quantencomputing. Was sich davon allerdings in praktischer Hardware als Leittechnologie niederschlagen wird, muss sich erst noch abzeichnen. Experten zufolge muss ein Quantenprozessor mindestens über 1000 Qubits, bis er sich sinnvoll für praktikable Anwendungen eignet. Selbst Googles Willow ist mit 105 Qubits von dieser Marke noch weit entfernt. Zum Vergleich: IBMs Quantenprozessor Osprey brachte es Ende 2022 bereits auf 433 Qubits. Dieser setzt auf Quantensoftware für Fehlerkorrektur und Rauschminderung.

Diese Entwicklungen sind spannend, unterstreichen aber noch eine weitere Schwierigkeit: Die architektonischen Ansätze sind bei den Unternehmen von Grund auf unterschiedlich. In wie weit Portierungen zwischen den Architekturen oder Skalierbarkeit innerhalb derselben möglich sein werden, ist aktuell nicht erwiesen. Selbst wenn die magische Grenze von 1000 Qubits nicht mehr weit entfernt sein könnte, dürfte letztendlich Anwendern beim Eintreffen erster funktionaler Quantencomputer ein weiteres Problem ins Haus stehen: Ein Plattformstreit der unterschiedlichen Anbieter! (sg)

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