Das deutsch-finnische Start-up IQM ist der weltweit erste Anbieter von supraleitenden Quantencomputern für Universitäten und Labore für weniger als 1 Million Euro. Das gab das Unternehmen am Mittwoch in München bekannt. Bisher waren entfernte Quantencomputer in dieser Preisklasse nur vorübergehend über das Internet zugänglich. Anders als beim Zugriff auf Quantencomputing-Hardware in der Cloud können Studierende nicht nur den brandneuen „IQM Spark“ für echtes Quantencomputing nutzen, sondern sich auch vor Ort über die gesamte unterstützende Hardware informieren.
Quantencomputing macht Quantencomputing möglich. Berechnungen von Algorithmen, die für heutige Computer zu komplex sind. Dies gilt beispielsweise für Anwendungen in den Bereichen Verschlüsselung, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, Sicherheit und Simulation. Der Betrieb erfordert unter anderem den Einsatz hochentwickelter Kryotechnik. Quantencomputer funktionieren typischerweise nur dann zuverlässig, wenn bestimmte Schaltkreise auf nahezu den absoluten Nullpunkt (minus 273,15 Grad Celsius) gekühlt werden.
Theoretisch gibt es unendlich viele Zustände
Quantencomputer funktionieren ganz anders als binäre Computer – mit sogenannten Qubits. Genau wie Bits in einem klassischen Computer können sich Qubits im Zustand 1 oder 0 befinden. Allerdings haben Qubits eine besondere Eigenschaft, die klassische Bits nicht haben: Qubits können sich auch gleichzeitig in den Zuständen 1 und 0 befinden, oder in Zuständen zwischen theoretisch unendlich vielen Zuständen. Daher können Quantencomputer bestimmte Aufgaben schneller berechnen als klassische Computersysteme.
IQM Spark zielt darauf ab, die Wissenschaft rund um das Thema Quantencomputing in Universitäten und Forschungslaboren voranzutreiben. Dieter Kranzlmüller, Vorstandsvorsitzender des Leibniz-Zentrums für Informatik an der Bayerischen Akademie der Wissenschaften (LRZ), sagte: „Derzeit bieten nur eine Handvoll Anbieter feldinstallierte Quantenhardware an.“ Allerdings sei der Einsatz modernster Technologie für Lernzwecken ist schwierig. Daher kann IQM Spark einen wichtigen Beitrag zur Lösung dreier Hauptherausforderungen leisten: Verfügbarkeit von Hardware, Zugang zu Lernressourcen und hoher Preis.
