Qubits und Bits mit Clément Javerzac, Hochschule für Life Sciences FHNW

Herr Prof. Dr. Javerzac, erzählen Sie mir, was sich an der Hochschule für Life Sciences FHNW im Bereich Quantencomputing tut.

Wir beginnen mit der Ausbildung: Wir sensibilisieren Studierende und Lehrkräfte für Quanten. Im Jahr 2023 haben wir eine erste Lehrveranstaltung im Masterstudiengang Medizinische Informatik durchgeführt, die den Studierenden den Mut gab, sich mit einer scheinbar komplexen Technologie auseinanderzusetzen. Im Jahr 2024 wurde sowohl im Bachelor- als auch im Masterstudiengang ein Modul zum Quantencomputing aufgenommen, und wir haben an der FHNW eine Summer School zu diesem Thema durchgeführt.

Mann muss kein Mathematiker oder Physiker sein, um Quantencomputer auszuprobieren. Es gibt benutzerfreundliche Werkzeuge und Pakete wie den IBM Quantum Composer, die den Einstieg erleichtern können. Was mann braucht, ist ein Verständnis dafür, welche Arten von Problemen mit Quantencomputern gut gelöst werden können.

Auf welche Forschungsfragen sollte das Quantencomputing angewendet werden?

Die Zusammenarbeit mit Forschern aus dem Bereich der Life Sciences bietet eine hervorragende Gelegenheit zum interdisziplinären Austausch. Ich bitte die Leute, mir ihre Probleme zu bringen! Aber ich garantiere nicht, dass Quanten sie alle lösen können.

Eine Anwendung, an der wir arbeiten, ist die Simulation von Kernspinresonanzspektren (NMR), die für klassische Supercomputer zu komplex sind. Mit Hilfe von Quantenalgorithmen kann die Zusammensetzung neuen Materialien entschlüsselt werden, zum Beispiel um die beste Struktur für ein Material zu ermitteln, das CO2 einfangen kann.

Die Quantensensorik ist ausgereifter und vielversprechender für medizinische Anwendungen, z. B. für die Diagnose der funktionsrelevanten koronaren Herzkrankheit (fCAD). Das winzige Magnetfeld des Herzens kann mit Quantensensoren gemessen werden. Zusammen mit Joris Pascal vom Institut für Medizintechnik und Medizininformatik entwickeln wir in Zusammenarbeit mit CSEM und dem Universitätsspital Basel einen Magneto-Kardiographen (MCG) als Point-of-Care-Gerät, das mit Quantensensoren betrieben wird.

Um welche Arten von Problemen sollte sich das Quantencomputing nicht kümmern?

Im Gegensatz zur künstlichen Intelligenz eignet sich die Quanteninformatik nicht zur Lösung von Problemen, bei denen große Datenmengen anfallen, da sie nur langsam geladen werden können. Quantencomputer sind ideal für die Lösung kombinatorischer Probleme, bei denen es nur wenige Variablen bei der Eingabe und viele Möglichkeiten bei der Ausgabe gibt. Denken Sie an Lieferketten und Logistik, die Planung von Schichtarbeit oder DNA-Sequenzierung. Mit hybriden Algorithmen erhalten Sie das Beste aus beiden Welten: Sie können einen Teil des Problems von der KI lösen lassen (sehr schnell) und den anderen Teil mit Quanten (sehr schwierig).

Auf welche Quantencomputer greift die Hochschule für Life Sciences FHNW derzeit zu?

Wir buchen Berechnungszeit auf den besten Infrastrukturen der Welt, einschließlich der Quantencomputer von IBM in den Vereinigten Staaten. Dieser privilegierte Zugang wird durch unsere Partnerschaft mit QuantumBasel ermöglicht.

Wir freuen uns auch über den Aufbau europäischer Kapazitäten im Bereich der Quanteninformatik. IonQ baut in Zusammenarbeit mit QuantumBasel ein europäisches Quantenrechenzentrum auf, das aus zwei Systemen mit 35 bzw. 64 algorithmischen Qubits besteht. Damit wird sich die Region Basel als eines der leistungsfähigsten Zentren für Quantencomputing weltweit positionieren.

Klassische Computer nahmen früher ganze Räume ein und wurden von Spezialisten benutzt. Jetzt passen sie in unsere Tasche. Sehen Sie eine ähnliche Entwicklung für Quantencomputer?

Ich glaube nicht, dass Quantencomputer die heutigen Computer ersetzen werden, da die verschiedenen Arten von Recheneinheiten unterschiedliche Funktionen haben.

• Zentraleinheiten (CPUs) bilden das Herzstück heutiger Laptops und mobiler Geräte.
• Grafikprozessoren (GPUs) wurden zunächst für Grafikdesign- und Videospielanwendungen entwickelt und werden nun zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen verwendet.
• Tensor Processing Units (TPUs) und Data Processing Units (DPUs) sind die nächste Generation von Prozessoren, die speziell für Big-Data-Anwendungen und -Zentren entwickelt wurden.
• Quantenverarbeitungseinheiten (QPUs) eignen sich am besten für die Lösung schwieriger kombinatorischer Probleme, ohne die klassische Datenverarbeitung zu ersetzen.

Bevor Quantencomputer in die erste Liga aufsteigen können, müssen wir ihre Größe erhöhen: nicht nur die Anzahl und Qualität der Qubits, sondern auch die Anzahl der Operationen, die sie ausführen können, was als Schaltungstiefe bezeichnet wird. Der Nationale Forschungsschwerpunkt: Spin Qubits in Silicon (NCCR-SPIN) arbeitet an alternativen Quantenschaltungen im Wafer-Massstab, die von der Halbleiterindustrie hergestellt werden können. Die Skalierung von Qubits im zweistelligen Bereich auf Millionen von Qubits wird uns in eine neue Ära des Quantencomputers führen.

Wie sieht die Zukunft der Quanteninformatik aus?

Wir bewegen uns weg von der Quantenvorherrschaft hin zum Quantennutzen - wo Quanten einen praktischen Unterschied machen können. Bei unseren HackLife-Veranstaltungen bringen Unternehmen ihre Probleme ein, und wir prüfen eine Vielzahl von Ansätzen, darunter KI und Quanten, um zu sehen, wie wir sie lösen können.

Die nächste Generation von Expertinnen und Experten für angewandte Quanten, die an der FHNW und anderen Organisationen ihren Abschluss machen, werden in die Industrie wechseln und Botschafterinnen und Botschafter der Technologie werden. Ich bin gespannt, wo wir in fünf Jahren stehen, wenn diese neue Kohorte Quanten in der Arzneimittelforschung, der Materialwissenschaft und der Medizintechnik anwendet.