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Google hat Willow vorgestellt,
einen Quantencomputer-Chip der nächsten Generation. Das Unternehmen behauptet, dass Willow eine Benchmark-Aufgabe in Minuten abschließen kann, für die ein herkömmlicher Supercomputer 10 Sextillionen Jahre benötigen würde.
Die Zeit, die für den klassischen Ansatz des Random Circuit Sampling (einem Branchenstandard für Quantencomputing-Herausforderungen) benötigt wird, „übersteigt das Alter des Universums bei weitem“, so Harmut Neven, Leiter von Google Quantum AI.
Der Durchbruch ist vor allem auf Willows Ansatz zur Fehlerkorrektur zurückzuführen. Während bestehende Quantencomputer mit zunehmender Anzahl von Qubits (Quantenbits) und wachsender Komplexität mehr Fehler produzieren, verringert Willow diese Fehler, je größer das System wird. Laut Google hält Willows 105-Qubit-Array länger durch als die einzelnen Qubits selbst.
Obwohl Tests nicht unbedingt direkte Ergebnisse für die reale Welt garantieren, betont Neven, dass Google „konservative Annahmen“ verwendet, um traditionellen Supercomputern die bestmöglichen Bedingungen zu geben – wie etwa vollständige Bandbreite für sekundäre Speicher.
Was passiert als Nächstes mit Google Willow und Quantencomputing?
Google hat klare Ziele für die Willow-Ära von Quantenchips: Es sollen „praktische Anwendungen“ entwickelt werden, die mit herkömmlichen Computern nicht realisierbar sind. Random Circuit Sampling hat derzeit keine bekannten Anwendungen, und Simulationen von Quantensystemen haben zwar zu Durchbrüchen geführt, sind jedoch auch durch vertraute Methoden erreichbar.
Der Weg ist noch lang. Willow markiert einen weiteren Meilenstein auf Googles Roadmap, da Fehlerkorrektur nun praktikabel wird. Dennoch müssen langlebige logische Qubits und ein logisches Gatter entwickelt werden. Zudem muss die Ingenieursleistung für diese Aufgaben skaliert werden, um letztlich einen großen Quantencomputer mit implementierter Fehlerkorrektur zu schaffen. Dafür sind größere Qubit-Zahlen und andere Prozesse erforderlich, die noch in weiter Ferne liegen – selbst mit Partnern wie Nvidia.
Für Google ist der Anreiz, weiter voranzuschreiten, jedoch groß. Quantencomputing könnte der Schlüssel zu wirklich fortschrittlicher KI sein, indem es Trainingsdaten sammelt und Modelle erzeugt, die heute nicht möglich sind. Das Unternehmen sieht dies als nützlich für die Entdeckung neuer Medikamente und Energietechnologien, aber auch für künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) in Robotern, die nahezu alles über ihre Umwelt verstehen müssen.
