Generative KI hat die Welt bereits im Sturm erobert. Abwarten bis sie einen Quantenschub erhält

(SeaPRwire) –   Als Lawrence Gasman in den 1970er Jahren nach einem Doktorandenthema suchte, waren Rechenlabore bereits in Aufruhr mit klugen Menschen, die clevere Studien vorschlugen. “Aber das Problem war, wir hatten nichts, um sie darauf laufen zu lassen”, sagt er. “Die benötigten Prozessoren existierten einfach noch nicht.”

Es dauerte ein halbes Jahrhundert, bis die Rechenleistung mit dem Potenzial von KI Schritt halten konnte. Heute ermöglicht dank leistungsstarker Chips wie GPUs von Nvidia in Kalifornien die generative KI oder gen KI eine Revolutionierung der Arbeits-, Studien- und Unterhaltungsgewohnheiten, indem Menschen befähigt werden, in Sekundenschnelle maßgeschneiderte Artikel, Bilder, Videos und Musik zu erstellen.

Jetzt steht KI kurz davor, von einer radikal neuen Form der Informatik noch einen Schub zu erhalten: Quantencomputer. “Quantencomputer könnten potenziell wirklich bemerkenswerte Dinge mit KI anstellen”, sagt Gasman, Gründer von Inside Quantum Technology.

Anstatt sich wie herkömmliche Computer auf binäre “Bits” – Schalter, die als 1 und 0 bezeichnet werden – zu verlassen, nutzen Quantenbits mehrdeutige “Qubits”, die gleichzeitig in einem gewissen Prozentsatz beide Zustände einnehmen, ähnlich einer Münze, die in der Luft schwebt. Das Ergebnis ist eine exponentiell gesteigerte Rechenleistung sowie eine verbesserte Fähigkeit, natürliche Prozesse intuitiv nachzuahmen, die sich selten in einer binären Form darstellen.

Während gen KI durch ihre auf den Verbraucher ausgerichteten Anwendungen eine breitere und sofortigere Auswirkung hatte, zielt Quantencomputer mehr auf die Industrie ab, sodass mehrere jüngste Meilensteine unter dem Radar blieben. Sie haben jedoch das Potenzial, die KI-Revolution zu beschleunigen.

“Generative KI ist eine der besten Dinge, die dem Quantencomputing passiert sind”, sagt Raj Hazra, CEO des in Colorado ansässigen Quantenstartups Quantinuum. “Und Quantencomputing ist eine der besten Dinge, die für den Fortschritt der generativen KI passieren. Sie sind zwei perfekte Partner.”

Letztendlich ist KI auf die Fähigkeit angewiesen, riesige Datenmengen zu verarbeiten, was Quantencomputer hervorragend können. Im Dezember stellte IBM seinen neuesten Prozessor vor, genannt “Eagle”, der über 133 Qubits verfügt, die beste Fehlerreduzierung von IBM und die Fähigkeit aufweist, in IBMs erstem modularen Quantencomputer “System Two” miteinander verbunden zu werden. Außerdem stellte IBM einen anderen Chip mit dem Namen “Condor” vor, der 1.121 supraleitende Qubits in einem Bienenwabenmuster aufweist. Es sind Fortschritte, die bedeuten, “dass wir jetzt in das eintreten, was ich die ‘Quantennutzung’ nenne, bei der Quanten als Werkzeug eingesetzt wird”, sagt Jay Gambetta, Vizepräsident von IBM Quantum gegenüber TIME.

Da Qubits extrem empfindliche subatomare Teilchen sind, verhalten sie sich nicht immer gleich, sodass Quantencomputer sowohl die Gesamtzahl der Qubits erhöhen als auch die Treue jedes einzelnen Qubits steigern müssen, um ihre Berechnungen zu überprüfen. Verschiedene Technologien zur Erzeugung eines Quanteneffekts priorisieren verschiedene Seiten dieser Gleichung, was direkte Vergleiche sehr schwierig macht und den esoterischen Charakter der Technologie unterstreicht.

IBM verwendet supraleitende Qubits, die zur Unterdrückung thermischer Rauschen, zum Erhalt der Quantenkohärenz und zur Minimierung von Umwelteinwirkungen auf fast absoluten Null gekühlt werden müssen. Quantinuum hingegen verwendet alternative “ionengefangene” Technologie, bei der Ionen (geladene Atome) in einem Vakuum mit Magnetfeldern gehalten werden. Diese Technologie erfordert keine Kühlung, gilt aber als schwieriger zu skalieren. Quantinuum behauptete jedoch im April eine Treue seiner Qubits von 99,9% erreicht zu haben.

“Der Ansatz mit ionengefangenen Qubits liegt meilenweit vorne”, sagt Hazra. Gambetta argumentiert hingegen, dass supraleitende Quantencomputer Vorteile bei der Skalierbarkeit, der Geschwindigkeit quantener Interaktionen und der Nutzung bestehender Halbleiter- und Mikrowellentechnologien haben, um Fortschritte schneller zu machen.

Für unparteiische Beobachter ist die Entscheidung noch nicht gefallen, da die Vielzahl nichtlinearer Messgrößen einen direkten Vergleich unmöglich machen. “Es sind sehr unterschiedliche Ansätze, beide zeigen vielversprechende Ergebnisse”, sagt Scott Likens, Globaler Leiter für KI und Innovationstechnologie bei der Unternehmensberatung PwC. “Wir sehen noch keinen klaren Gewinner, aber es ist aufregend.”

Hazra und Gambetta sind sich einig, dass Quantencomputer das Potenzial haben, sich perfekt mit KI zu verbinden und wirklich beeindruckende hybride Ergebnisse zu erzielen. “Ich würde gerne Quantencomputer für KI und KI für Quantencomputer sehen”, sagt Gambetta. “Die Synergien zwischen ihnen und der allgemeine technologische Fortschritt machen viel Sinn.”

Hazra stimmt zu, dass “generativer KI die Leistungsfähigkeit von Quantencomputern bedarf, um grundlegende Fortschritte zu erzielen.” Für Hazra wird die vierte industrielle Revolution von generativer KI angeführt, aber von der Leistungsfähigkeit von Quantencomputern getragen. “Die Arbeitslast von KI und die Recheninfrastruktur von Quantencomputern sind beides notwendig.”

Diese Sicht wird auch auf der anderen Seite des Pazifiks in China geteilt, wo Investitionen in Quantencomputer auf schätzungsweise 25 Milliarden Dollar geschätzt werden und den Rest der Welt bei weitem übertreffen. Chinas führender Quantenexperte Prof. Pan Jianwei hat einen Quantencomputer Jiuzhang entwickelt, mit dem er behauptet, bestimmte für KI relevante Berechnungen um 180 Millionen Mal schneller durchführen zu können als der leistungsstärkste Supercomputer der Welt.

In einer im Mai 2021 in der Fachzeitschrift Physical Review Letters veröffentlichten Studie verarbeitete Jiuzhang über 2.000 Proben zweier gängiger KI-relevanter Algorithmen – Monte Carlo und simuliertes Abkühlen – die der schnellste klassische Supercomputer der Welt in fünf Jahren bräuchte, in unter einer Sekunde. Im Oktober stellte Pan Jiuzhang 3.0 vor, mit dem er behauptet, bestimmte Probleme 10 Billiarden Mal schneller als ein klassischer Supercomputer lösen zu können.

Jiuzhang nutzt noch eine dritte Form der Quantentechnologie – Licht oder Photonen – und Pan gilt weithin als Chinas König des Quantencomputers. Als Physikprofessor an der Universität für Wissenschaft und Technologie China startete Pan 2016 den weltweit ersten Quantenkommunikationssatelliten Micius, der ein Jahr später zwischen Erde entangled Photonen übertrug, für den weltweit ersten quantensicheren Videocall.

Micius gilt als Quantens “Sputnik”-Moment, der amerikanische Politiker dazu veranlasste, Hunderte Millionen Dollar in die Quanteninformationswissenschaft über das National Quantum Initiative Act und andere Gesetze zu investieren. Gesetze wie der CHIPS and Science Act haben 1,5 Milliarden Dollar für Kommunikationsforschung bereitgestellt, auch für Quantentechnologie. Bidens vorgeschlagener Innovation and Competition Act umfasst 25 Milliarden Dollar für “aufstrebende Technologien” einschließlich KI und Quanten.

Letztendlich wird die enorme Rechenleistung von Quantencomputern die gesamte bestehende Kryptografie obsolet machen und Sicherheitsprobleme für Regierungen und Unternehmen weltweit darstellen.

Das Potenzial von Quantencomputern, KI zu beschleunigen, gilt auch für den schwelenden Technologiewettbewerb zwischen den Supermächten. 2021 setzte das US-Handelsministerium acht chinesische Organisationen für Quantencomputing auf die Entity List, da sie “die militärische Modernisierung der Volksbefreiungsarmee unterstützen” und amerikanische Technologien nutzen, um “Tarnkappen- und U-Boot-Anwendungen sowie die Möglichkeit zur Entschlüsselung” zu entwickeln.

Diese Beschränkungen passen zu einer Reihe von Maßnahmen, die Chinas KI-Ambitionen ins Visier nehmen, darunter das Verbot von Nvidia letztes Jahr, KI-Chips an chinesische Firmen zu verkaufen. Die Frage ist, ob der Wettbewerb zwischen den beiden größten Volkswirtschaften der Welt den Gesamtfortschritt bei KI und Quanten behindert oder jedes Land antreibt, diese Technologien zu beschleunigen. Die Antwort könnte weitreichende Folgen haben.

“KI kann Quantencomputing beschleunigen und Quantencomputing kann KI beschleunigen”, sagte Sundar Pichai, CEO von Google, gegenüber dem MIT Technology Review im Jahr 2019. “Gemeinsam denke ich, dass sie das sein werden, was wir langfristig brauchen, um einige der undankbarsten Probleme anzugehen, denen wir gegenüberstehen, wie den Klimawandel.”

Sowohl die USA als auch China müssen jedoch die gleiche Hürde überwinden: das Personal. Während nur wenige Universitäten weltweit Quantenphysik oder -mechanik anbieten, sind spezielle Kurse zu Quantencomputern noch seltener, geschweige denn Fachkenntnisse in den verschiedenen Bereichen. “Typischerweise wird die wertvollste und knappste Ressource zur Grundlage Ihres Wettbewerbsvorteils”, sagt Hazra. “Und derzeit bei Quantencomputern sind es die Menschen mit diesem Wissen.”