Quantencomputer können manches besser als klassische Computer – aber vieles noch nicht. Wissenschaftler der Universität des Saarlandes wollen nun gemeinsam mit den Industriepartnern BMW, Infineon und dem Quantencomputer-Start-up planqc beide Welten zusammenbringen. Ein Quantencomputer soll den etablierten klassischen Rechnern helfen, hochkomplexe Optimierungsherausforderungen aus dem Industrie-Alltag zu bewältigen. Gefördert wird das Projekt mit 2,3 Millionen Euro vom Bundesforschungsministerium.
Das Problem der Optimierung
Das „Problem des Handlungsreisenden“ dürfte das bekannteste Optimierungsproblem sein, das Mathematiker vor große Herausforderungen stellt: Mit zunehmender Zahl an Zwischenstopps steigt die Schwierigkeit, eine Route so zu berechnen, dass alle Stationen möglichst schnell erreicht werden und der Reisende am Ende wieder am Ausgangspunkt ankommt. Solche Optimierungsprobleme tauchen überall im Alltag auf – etwa bei der Herstellung komplexer Produkte oder der Kalkulation von Preisen.
Klassische Computer können manche harten mathematischen Probleme auch heute noch nur näherungsweise lösen, nicht vollständig und oft nur unter langer Laufzeit. Ihre Algorithmen orientieren sich dabei an tatsächlichen Problemen aus der Praxis und nutzen deren Strukturen heuristisch aus. „Das funktioniert erstaunlich gut. Oft sind Algorithmen, die in der Theorie langsamer sind als andere, in der Praxis dennoch schneller“, erklärt Peter P. Orth, Professor für Theoretische Physik der Quanteninformation an der Universität des Saarlandes.
Das Forschungsprojekt QIAPO
Peter P. Orth, seinem Professoren-Kollegen Markus Bläser, Informatiker und Experte für Komplexität und Algorithmik, den Industriepartnern Infineon und BMW sowie dem Quantencomputer-Start-up planqc reicht die bisherige Lösung jedoch nicht aus. In einem neuen Forschungsprojekt namens „QIAPO – Quanteninformierte approximative Optimierung auf NISQ und partiell fehlertoleranten Quantencomputern“ gehen sie neue Wege.
Ein spezieller Quantencomputer basierend auf Neutralatomen, gebaut von planqc in Garching, soll in einem ersten Schritt dafür sorgen, dass hochkomplexe Logistikaufgaben – etwa bei Herstellung und Vertrieb von Autos oder Computerchips – so weit „kleiner gerechnet“ werden, bis der klassische Computer mit seinen erprobten Algorithmen besser damit fertig wird. Quantencomputer sind herkömmlichen Computern in manchen Fällen weit überlegen, da ihre Recheneinheiten (Qubits) in einer Überlagerung der Zustände 0 und 1 sein können – im Gegensatz zu den klassischen Bits.
Quanten-Unterstützung für klassische Algorithmen
Ist der „Dschungel“ des mathematischen Problems erst einmal gelichtet, können die Wissenschaftler mit bewährten Algorithmen auf klassischen Computern weiterarbeiten. Auch hier wird es keine hundertprozentige Lösung geben, weshalb das Projekt „approximative Optimierung“ im Titel trägt. Das heißt: Die Wissenschaftler versuchen, durch die Kombination aus Quanten- und klassischen Algorithmen bestehende Optimierungsprobleme per Annäherung besser zu lösen als bisher.
Ein vereinfachtes Beispiel: Wenn ein Problem derzeit mit 80-prozentiger Genauigkeit gelöst werden kann, könnte die Kombination aus Quanten- und klassischen Computern dafür sorgen, dass es auf effiziente Weise zu 85 oder 95 Prozent gelöst wird. „Hier könnte man mit dem Quantencomputer also ‚in die Lücke stoßen‘, um die Genauigkeit zu erhöhen und einen Quantenvorteil zu erzielen“, beschreibt es Peter P. Orth.
Stimmen aus der Forschung
„Das Projekt QIAPO zeigt nicht nur, wie weit die Entwicklung von Quantencomputern inzwischen fortgeschritten ist“, sagt Dr. Martin Kiffner, Head of Algorithms bei planqc. „Wir demonstrieren damit bereits heute, wie sich hochkomplexe, industrierelevante Herausforderungen in Quantenalgorithmen übersetzen lassen – die schließlich auf Quantencomputern getestet werden können.“
Physiker Peter P. Orth formuliert ein realistisches Ziel: „Wir werden in den kommenden drei Jahren nicht auf Anhieb die großen Probleme lösen. Aber wir werden am Ende mit hoher Wahrscheinlichkeit wissen, ob wir mit unserem Ansatz solche Probleme grundsätzlich lösen können.“ Denn bereits geringe Ressourceneinsparungen können bei hohen Produktionsvolumina erhebliche finanzielle Effekte erzielen.
Auf einen Blick
Das Projekt „QIAPO – Quanteninformierte approximative Optimierung auf NISQ und partiell fehlertoleranten Quantencomputern“ wird seit Anfang Januar 2026 für drei Jahre vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt mit 2,33 Millionen Euro gefördert. Koordiniert wird es von Prof. Dr. Peter P. Orth von der Universität des Saarlandes. Beteiligt sind außerdem Prof. Dr. Markus Bläser (Universität des Saarlandes), die BMW AG, die Infineon Technologies AG sowie die planqc GmbH.
planqc entwickelt Quantencomputer auf Basis neutraler Atome. Gegründet im April 2022 in Garching bei München von Alexander Glätzle, Sebastian Blatt und Johannes Zeiher, ist planqc das erste Spin-off des Max-Planck-Instituts für Quantenoptik im Rahmen der Munich Quantum Valley-Initiative.
Weiterführende Links
- Projektseite QIAPO auf quantensysteme.info
- planqc – Quantencomputer auf Basis neutraler Atome
- Pressemitteilung der Universität des Saarlandes
Pressekontakt
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