Q-Score: Benchmark-Tool für Quantencomputer

Autor: Ulrike Ostler

Wie misst man die Rechenleistung eines Quantencomputers? Atos hat für diesen Zweck das Open-Source-Tool Q-Score vorgestellt. Für die Bewertung orientiert es sich an praxisnahen Problemlösungen, an denen herkömmliche Computer scheitern. Andere Verfahren betrachteten lediglich die theoretische Leistung.

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Atos stellt mit „Q-Score“ eine Metrik und ein Toolset vor, dass die Leistung von Quantencomputern bei Optimierungsanwendungen misst.
Atos stellt mit „Q-Score“ eine Metrik und ein Toolset vor, dass die Leistung von Quantencomputern bei Optimierungsanwendungen misst.
(Bild: Atos)

Die jüngsten Fortschritte im Bau von Quantencomputern, die ersten allgemein zugänglichen Zugriffe auf Quantencomputer, Nachrichten von "Supremacy" , zuerst Google im vergangenen Jahr, die Chinesische Universität für Wissenschaft und Technologie in Hefei vergangene Woche, befeuern die Erwartung, bald schon ließen sich echte Anwendungen aus Medizin, Materialforschung und Logistik mithilfe der neuen Technologie rechnen. Die Zahl der Qubits steigt und die Fehlerrate sinkt - soweit so gut. Doch es hapert an Vergleichbarkeit.

Wer die Erwartungen an jetzige System zu hoch schraubt, den holt Serge Haroche, Nobel-Preisträger von 2012 gleich wieder einmal auf den Teppich. Natürlich seien Quantencomputer in Anwendungen wie der Materialforschung besonders interessant, da die Wissenschaftler vom Verhalten der Qubits auch Rückschlüsse auf das Verhalten der physikalischen Partikel selbst ziehen könnten und umgekehrt. Doch was sei heir heute möglich? Etwa 50 Qubits seien heute machbar, als die Repräsentation von 50 Partikel – „Das ist nichts“, lautet das lapidare Urteil des Wissenschaftlers, den Atos zur Vorstellung von „Q-Score“ eingeladen hatte.

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Erste universelle Metrik für Quantencomputer

Laut Atos handelt es sich um die erste universelle Metrik für Quantencomputer, die auf alle programmierbaren Quantenprozessoren anwendbar ist. Allerdings misst Q-Score die tatsächliche Leistung von Quantenprozessoren bei der Lösung eines Optimierungsproblems, was, so Atos, repräsentativ für das bevorstehende Quantencomputing-Zeitalter mit so genannten NISQ-Rechnern (NISQ = Noisy Intermediate Scale Quantum) sei. Das kann tatsächlich eine der Hauptaufgaben sein, die sich mit Quantencomputern besser und vor allem schneller lösen lassen, aber nur ein Teil der Möglichkeiten, die in dieser Technologie stecken können.

In Bob Sorensen, Senior Vice President of Research und Chef-Analyst für Quanten-Computing bei Hyperion Research, LLC, findet Q-Score Unterstützung: „Die Einführung des Q-score ist ein wichtiger innovativer Schritt für Atos, der der Quantencomputing-Community eine Möglichkeit bietet, Fortschritte besser zu beurteilen. Hierzu konzentriert sich Atos auf Anwendungsfälle aus dem wirklichen Leben.“

Um einen Bezugsrahmen zum Vergleich von Leistungsbewertungen zu bieten und Einheitlichkeit zu gewährleisten, stützt sich Q-score auf ein kombinatorisches Standard-Optimierungsproblem, das für alle Bewertungen gleich ist. Hierbei handelt es um das „Max-Cut“-Problem, ähnlich des bekannten „Travelling Salesman“-Problems (TSP) – siehe: Kasten). Der Score wird auf Grundlage der maximalen Anzahl an Variablen innerhalb eines solchen Problems berechnet, die eine Quantentechnologie optimieren kann, zum Beispiel: 23 Variablen = 23 Q-Score oder Qs).

Qubits sind flüchtig und von unterschiedlicher Qualität

Heute ist die Anzahl der Qubits, der Recheneinheit von Quantencomputern, die gebräuchlichste Kennzahl zur Leistungsbewertung eines Quantensystems. Qubits sind jedoch flüchtig und unterscheiden sich in ihrer Qualität (etwa hinsichtlich Geschwindigkeit, Stabilität oder Konnektivität) von Quantentechnologie zu Quantentechnologie (Ionenfallen, Silizium, Photonik und viele mehr) sehr stark. Das macht sie etwa laut Haroche und Cyril Allouche, Fellow und Leiter des Atos Quantum R&D Programms, zu einem ungeeigneten Vergleichswerkzeug.

Indem sich Atos Q-score auf die Fähigkeit konzentriere, bekannte kombinatorische Optimierungsprobleme zu lösen, werde es Forschungszentren, Universitäten, Unternehmen und Technologieführer mit expliziten, zuverlässigen, objektiven und vergleichbaren Ergebnissen bei der Lösung praxisnaher Optimierungsprobleme versorgen, so die Wissenschaftler.

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Q-score in Anwendung auf das Travelling Salesman Problem

Eine der aktuell vielversprechendste Anwendung des Quantencomputers ist die Lösung großer kombinatorischer Optimierungsprobleme. Beispiele für solche Probleme sind das berühmte TSP-Problem und das weniger bekannte, aber ebenso bedeutende Max-Cut-Problem.

Die TSP-Problemstellung: Ein Reisender muss eine Anzahl von N Städten in einem Rundkurs besuchen, wobei die Entfernungen zwischen allen Städten bekannt sind und jede Stadt nur einmal besucht werden sollte. Was ist die absolut kürzeste mögliche Route, so dass er jede Stadt genau einmal besucht und in die Ausgangsstadt zurückkehrt?

Wie Q-Score arbeitet
Wie Q-Score arbeitet
( Bild: Atos )

Dieses scheinbar einfache Problem wird recht komplex, wenn es darum geht, eine definitive, perfekte Antwort unter Berücksichtigung einer zunehmenden Anzahl von N Variablen zu geben.

Max-Cut (in Deutsch: Maximaler Schnitt) hingegen ist ein allgemeineres Problem mit einer breiten Palette von Anwendungen, zum Beispiel bei der Optimierung von elektronischen Platinen oder der Positionierung von 5G-Antennen. Q-Score bewertet die Fähigkeit eines Quantenprozessors, diese kombinatorischen Probleme zu lösen.

Ein kostenloses Software-Kit, mit dem sich Q-Score auf jedem Prozessor ausführen lässt,soll im 1. Quartal 2021 verfügbar sein. Atos lädt alle Hersteller ein, Q-Score auf ihrer Technologie laufen zu lassen und ihre Ergebnisse zu veröffentlichen.

Der Q-score ist vom Atos Quantum Advisory Board, einer Gruppe internationaler Experten, Mathematiker und Physiker auf ihrem Gebiet, überprüft worden. Mitglieder sind neben Haroche:

  • Alain Aspect, Professor am Institut d'Optique Graduate School und an der Ecole Polytechnique, Université Paris-Saclay;
  • David DiVincenzo, Alexander von Humboldt-Professor, Direktor des Instituts für Quanteninformation an der RWTH Aachen, Direktor des Instituts für Theoretische Nanoelektronik am Forschungszentrum Jülich;
  • Artur Ekert, Professor für Quantenphysik am Mathematischen Institut der Universität Oxford und Leiter des Zentrums für Quantentechnologien in Singapur und
  • Daniel Esteve, Forschungsdirektor, CEA Saclay, Leiter der Quantronik.

Laut Elie Girard, CEO von Atos, stellt das Jahr 2020 einen Wendepunkt im Quantenwettlauf dar: Erstmals ließen sich reale Probleme und Anwendungen identifizieren, die auf der klassischen Ebene nicht zu lösen, aber in der Quantenwelt möglich seien. Wie bei jeder bahnbrechenden Technologie ist es ein wichtiger Schritt zu Überzeugung, Akzeptanz und Erfolg, die damit verbundenen Anwendungen (sowie die notwendigen ethischen Grenzen) zu betrachten. Genau darin sehe Atos seine Hauptrolle.

Q-Score arbeitet hardware-unabhängig

„Inzwischen hat sich Vielzahl von Prozessortechnologien und Programmieransätzen herausgebildet. Wenn Organisationen in Quantencomputing investieren wollen, benötigen sie eine zuverlässige Metrik, um den für sie effizientesten Weg zu wählen. Da der Q-Score hardware-unabhängig ist, ist er eine objektive, einfache, faire – und vor allem verlässliche – Messgröße“, sagt Girard. „Seit dem Start von Atos Quantum im Jahr 2016, dem ersten industriellen Quantencomputerprogramm in Europa, ist unser Ziel das gleiche geblieben: die Entwicklung von Industrie- und Forschungsanwendungen voranzutreiben und den Weg zur Quantenüberlegenheit zu ebnen.“ Er benennt fünf Schritte – Schritt 5 ist Kryptographie (bleibt zunächst außen vor) – in denen Atos das Quantencomputing angeht:

1. Simulation: Die „Quantum Learning Machine“ hat Atos 2017 auf den Markt gebraucht und inzwischen 30 mal verkauft. Mit dem Simulator lassen sich derzeit 41 perfekte Qubits darstellen.

2. Akzelerator: Bis 2023 will Atos einen NIQ-Quantum-Accelerator auf den Markt bringen, einen Quantenbeschleuniger auf der Grundlage der Neutral-Atom-Technologie für High-Performance-Computing-Systeme (HPC). Zu diesem Zweck hat sich Atos mit dem französischen Start-up Pasqal zusammengetan. Eine solche Technologie würde es ermöglichen, die Rechenkapazitäten heutiger Computer zu stärken und damit kurzfristig einsetzbare hybride Quanten-HPC-Systeme zu produzieren.

Pasqal stellt Quantenprozessoren her und verfügt über eine vielversprechende Technologie auf der Basis neutraler Atome entwickelt, die es ihm heute ermöglicht, mehr als 100 Atome zu beherrschen, während supraleitende Schaltkreise, die bisher fortschrittlichste Quantenmethode, derzeit auf etwa 50 Qubits begrenzt sind. Atos seinerseits untersucht seit mehr als zwei Jahren die Beschleunigungsmöglichkeiten, die neutrale Atome bieten, und trägt durch die Entwicklung der für diese Technologie spezifischen Software zu Fortschritten in der Forschung bei, was zu mehreren wissenschaftlichen Veröffentlichungen und Patentanmeldungen geführt hat.

Die Zusammenarbeit soll zur Integration der Pasqal-Technologie in die HPC-Technik von Atos führen. Sie basiert auf Atos' Software-Entwicklungs- und Quantensimulationsplattform QLM.

Q-Score, Quantenleistung und Quantenüberlegenheit: Während die weltweit leistungsstärksten Hochleistungsrechner, die in naher Zukunft auf den Markt kommen werden (so genannte Exascale-HPC), einen äquivalenten Q-Score von fast 60 erreichen würden, schätzt Atos heute nach öffentlichen Daten, dass die beste Quantum Processing Unit (QPU) einen Q-Wert von etwa 15 Qs erreicht. Aber der Fortschritt ist schnell: Vor einem Jahr lag der geschätzte durchschnittliche Q-Score im Bereich von 10 Qs, und in einem Jahr wird ein geschätzter durchschnittlicher Q-Score von über 20 Qs erwartet.

Q-Score lässt sich für QPUs mit mehr als 200 Qbits messen. Daher wird nach Aussagen des Atos Quantum Advisory Board dies die ideale Metrik bleiben, um Quantenüberlegenheit zu identifizieren und zu messen. Diese wird definiert als die Fähigkeit von Quantentechnologien, ein Optimierungsproblem zu lösen, das klassische Technologien nicht zum gleichen Zeitpunkt lösen können. Atos erwartet, dass die Quantenüberlegenheit im Fall von Optimierungsproblemen bei über 60 Qs erreicht ist.

Förderung von Industrie-Anwendungen des Quanten Computing: Atos koordiniert das europäische Projekt NEASQC (Next Applications of Quantum Computing), eines der ehrgeizigsten Projekte zur Förderung zukunftsnaher Quantenanwendungen, mit denen Quantenüberlegenheit demonstriert werden soll. NEASQC bringt Akademiker und Hersteller zusammen, angetrieben durch die Beschleunigung von Geschäftsanwendungen mittels Quantentechnologie.

Nachfolgend finden sich einige Beispiele solcher Anwendungen von NEASQC-Industriepartnern, die durch Quantencomputing beschleunigt werden könnten:

  • Kohlendioxidabscheidung mit Total: Untersuchung der CO2-Abscheidung, damit die Forscher mithilfe von Informationen über die Wechselwirkungen zwischen Molekülen die Adsorption (Kohlenstoffabscheidung) verstehen, simulieren und optimieren können;
  • Intelligentes Laden mit EDF: Optimierung des Ladevorgangs von Elektro-Autos an Schnellladestationen, um Warteschlangen zu vermeiden und bei großen Flotten Zeit und Geld zu sparen;
  • Quantum-Monte-Carlo mit HSBC: Entwicklung effizienter Algorithmen, die Monte-Carlo-Techniken für nahe Quantencomputer entweder ersetzen oder neu definieren könnten; dadurch ließe sich die Effizienz von derivativen Preisfestsetzungs- oder Risikomanagementmodellen erheblich steigern;
  • Regelbasiertes Quantensystem mit CESGA: Aufbau eines regelbasierten Systems, das ein spezifisches Problem mit einer großen Anzahl von Daten und Regeln löst, um eine bestimmte Art von Brustkrebs, das so genannte invasive duktale Karzinom, zu diagnostizieren und zu behandeln.

5. Kryptographie: Dieser Schritt bleibt in der aktuellen Betrachtung noch außen vor.

Atos will jedes Jahr eine Liste der leistungsfähigsten Quantenprozessoren der Welt veröffentlichen, basierend auf Q-Score. Der erste Bericht ist 2021 fällig und wird konkrete Selbstbewertungen der Hersteller enthalten.

Q-Score basiert auf einem Open-Access-Softwarepaket und baut auf drei Säulen auf:

  • Anwendungsgesteuert: Q-Score ist laut Atos das einzige Messsystem, das auf in naher Zukunft verfügbaren Quantenalgorithmen basiert und die Fähigkeit eines Quantensystems misst, praktische betriebliche Probleme zu lösen;
  • Offenheit und Benutzerfreundlichkeit: Q-score ist universell und kostenlos und profitiert von einem technologieneutralen Ansatz. Das Softwarepaket, einschließlich Tools und Methodik, erfordert keine große Rechenleistung, um die Metriken zu berechnen;
  • Objektivität und Zuverlässigkeit: Atos kombiniert einen Hardware- und Technologie-agnostischen Ansatz mit starker Expertise im Entwurf und der Optimierung von Algorithmen, die das Unternehmen in Zusammenarbeit mit großen Industriekunden und Technologieführern im Quantenbereich aufgebaut hat. Die Q-Score-Methodik wird veröffentlicht und zur Bewertung freigegeben.

Dank der eigenen Qubit-Simulationsfähigkeiten der QLM kann Atos Q-Score-Schätzungen für verschiedene Plattformen berechnen. Diese Schätzungen berücksichtigen die Eigenschaften, die die Hersteller öffentlich zur Verfügung stellen.

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