Die Rechenleistung von Quantum Computing könnte nach Angaben von Experten und Geschäftsführern innerhalb von fünf Jahren beginnen, Systeme mit künstlicher Intelligenz zu verbessern.

Ein Quantencomputer könnte beispielsweise digitale Assistenten auf AI-Basis entwickeln, die über ein echtes Kontextbewusstsein und die Fähigkeit verfügen, die Interaktionen mit Kunden vollständig zu verstehen, sagte Peter Chapman, Geschäftsführer des Quantencomputer-Startups IonQ Inc.

"Heutzutage sind die Leute frustriert, wenn ein digitaler Assistent sagt: 'Entschuldigung, das konnte ich nicht verstehen'", sagte Herr Chapman, der diese Woche nach etwa fünf Jahren als Direktor von zum CEO des mit Risikokapital unterstützten Startups ernannt wurde Engineering für Amazon Prime von Amazon.com Inc. Quantencomputer "könnten diese Probleme lindern", sagte er.

Peter Chapman

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IonQ

Das liegt daran, dass Quantencomputer die Möglichkeit haben, innerhalb von Sekundenbruchteilen eine Vielzahl von Möglichkeiten zu durchsuchen, um eine wahrscheinliche Lösung zu finden. Ein Rubik's Cube, in Analogie zur Veranschaulichung der Leistungsfähigkeit von Quantencomputern, könnte sofort gelöst werden, da die Technologie verschiedene Kombinationen gleichzeitig verarbeiten kann. Im Gegensatz dazu müsste ein klassischer Computer die Möglichkeiten nacheinander durchsuchen, was Tage, Monate oder sogar noch länger dauern könnte, so die Manager von IonQ.

Quantum Computing nutzt die Leistung von Quantenbits, die Informationen sowohl in Nullen als auch in Einsen gleichzeitig darstellen und speichern können, verglichen mit Binärziffern oder Bits, die entweder Nullen oder Einsen sein können und die die Computerbranche bisher dominiert haben.

Während Unternehmen stark in die Technologie investieren, wurde noch kein skalierbarer, kommerzieller Quantencomputer gebaut. Der Zeitplan für die vollständige Kommerzialisierung von Quantencomputern und die Bereitstellung in großem Maßstab steht noch zur Debatte.

Die Methode von IonQ zur Kommerzialisierung des Quantencomputers umfasst Quantenbits auf der Basis eingefangener Ionen, die naturgemäß quantenmechanische Effekte wie Überlagerung oder gleichzeitig vorhandene Nullen und Einsen aufweisen. Das Unternehmen sagte zuvor, dass eingefangene Ionen mit höherer Wahrscheinlichkeit skalieren und eine bessere Leistung und bessere Vorhersagbarkeit aufweisen als andere Methoden.

Herr Chapman, der seine Karriere als Software-Ingenieur am Massachusetts Institute of Technology begann und mit dem Pionier der künstlichen Intelligenz, Marvin Minsky, zusammenarbeitete, sagte, dass die Quantencomputerleistung auch dazu beitragen könne, Wissen über mehrere Disziplinen hinweg in einem einzigen KI-System zu kombinieren. Ein digitaler Assistent mit Fachkenntnissen in Physik, Chemie und Materialwissenschaften könnte helfen, Probleme zu lösen, die Menschen mit einem Fachgebiet nicht lösen können, sagte er.

Julie Love, Direktorin für Quantengeschäftsentwicklung bei

            Microsoft
Corp.

Der potenzielle Einfluss von Quantencomputern auf KI-Modelle ist für Geschäftskunden „ein echtes Verkaufsargument“. Theoretische Untersuchungen zu diesem Thema haben gezeigt, dass quantenbasierte maschinelle Lernsysteme exponentiell schneller auf Daten trainiert werden können als auf klassischen Computern. Maschinelles Lernen, eine Art künstliche Intelligenz, ist die Wissenschaft, Computer zu intelligentem Handeln zu bewegen, ohne explizit programmiert zu werden. "Hier gibt es ein echtes Potenzial zur Beschleunigung des maschinellen Lernens", sagte Frau Love.

KI und Quantencomputer werden in Zukunft Hand in Hand arbeiten, sagte Arvind Krishna, Senior Vice President für Cloud- und kognitive Software bei

            Internationale Geschäftsmaschinen
Corp.

Quantencomputer können die KI noch leistungsfähiger machen, sagte er in einem Interview am Mittwoch auf der Future of Everything-Konferenz des Wall Street Journal.

Ein Artikel, den IBM-Forscher im März in Nature veröffentlichten, zeigte, dass Quantencomputer KI-Systeme erheblich verbessern können, nicht nur, weil sie schneller als herkömmliche Computer arbeiten können, sondern auch, weil sie andere Aufgaben ausführen können. KI-Systeme sind auf enorme Datenmengen angewiesen, die Algorithmen aufnehmen, klassifizieren und analysieren. Quantencomputer können dabei helfen, diese Daten anhand bestimmter Merkmale genauer zu klassifizieren. Letztendlich könnten quantencomputerbasierte KI-Algorithmen helfen, Muster zu identifizieren, die für klassische Computer unsichtbar sind.

Zu den Problemen, die sowohl mit KI als auch mit Quantencomputern gelöst werden könnten, gehört die Entdeckung neuer Materialien, die energieeffizienter sind und nicht zur Umweltverschmutzung beitragen, sagte Krishna. Die beiden Technologien werden auch bei der Lösung von Problemen der Verkehrsoptimierung hilfreich sein, beispielsweise bei der Berechnung von Routen, die Verkehrsstaus und Umweltverschmutzung in Echtzeit reduzieren.

Unternehmen experimentieren bereits damit, wie KI und Quantencomputer zusammenarbeiten können, um Geschäftsprobleme zu lösen und neue Entdeckungen zu erzielen. So hat die Volkswagen AG mit beiden Technologien ein auf Quantencomputern basierendes Verkehrsmanagementsystem entwickelt. Das System, das Volkswagen als kommerziellen Dienst anbieten möchte, könnte in seine Fahrzeuge eingebettet sein oder von öffentlichen Verkehrsmitteln oder Mitfahrern genutzt werden, um die Einnahmen auf der Grundlage einer genaueren Fahrgastnachfrage vorherzusagen.

Schreiben Sie an Sara Castellanos unter sara.castellanos@wsj.com

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