Künstliche Intelligenz (KI) könnte künftig eine wichtige Rolle für die weitere Entwicklung funktionsfähiger Quantencomputer spielen. Ein Team von Google Quantum AI und Google DeepMind lässt in einer neuen „Nature„-Studie einen KI-Agenten den Quantenprozessor Willow im laufenden Betrieb nachjustieren. Er lernt dabei aus dessen eigenen Fehlersignalen. Ein wichtiger Schritt, sagen Experten wie Physik-Professor Stefan Filipp von der Technischen Universität München (TUM) und Jens Eisert Professor an der Freien Universität Berlin.
Quantencomputer sind zwar bereits universitär und kommerziell in Betrieb, doch die Technologie hat noch nicht die Serienreife herkömmlicher PCs erlangt. Die hochempfindlichen Rechner mit ihren Qubits genannten Rechenbausteinen kämpfen zum Teil noch mit Problemen: So driften ihre Hardwareparameter im Betrieb weg und führen zu Rechenfehlern, insbesondere bei sehr umfangreichen Berechnungen.
Treten solche Fehler auf, hilft oft nur ein Vorgang, den man sich wie den Neustart eines abgestürzten, „normalen„ PCs vorstellen muss. Der Quantenprozessor wird neu kalibriert und kann erst dann weiterrechnen. Das führt allerdings zu längeren Laufzeiten.
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Maschinelles Lernen soll helfen
Forschende um das Unternehmen Google setzen deshalb jetzt auf sogenanntes Reinforcement Learning, einen Lernstil des maschinellen Lernens. Auf diese Weise sollen Störungen in den Berechnungen des von den Forschern eingesetzten Quantenprozessors Willow gefunden und während des Betriebs behoben werden.
Der eingesetzte KI-Agent hat in diesem Zusammenhang nichts mit den bekannten, großen Sprachmodellen zu tun. Es handelt sich hier um ein KI-Spezialtool. Die Forschenden entwickelten es speziell für die Fehlerkorrektur und Steuerung eines Quantencomputers.
Echtzeitanpassung durch KI-Agenten
Um den KI-Agenten, der die Fehler und ihre Quellen findet, auf seine Aufgabe vorzubereiten, verfälschte das Forschungsteam absichtlich die Qubits auf ihrem Willow-Prozessor. Die KI sorgte dabei genau dafür, wofür sie konzipiert wurde. Der KI-Ansatz korrigiert in Echtzeit während des laufenden Betriebs, sodass der Quantencomputer unterbrechungsfrei arbeitet und weniger Fehler in den logischen Qubits auftreten.
Noch ist die KI-Unterstützung nicht perfekt: Das Team merkt an, dass plötzliche Fehler – wie sie auch durch kosmische Strahlung auftreten können– zu schnell für eine Echtzeitanpassung durch den KI-Agenten sind. Gegenwärtig liegt die Fehlerreduktion bei der von ihnen eingeführten Methode bei rund 20 %.
Deutsche Wissenschaftler beurteilen den KI-Einsatz dennoch als großen Schritt in die richtige Richtung. TUM-Professor Filipp erklärt: „Quantenprozessoren sind nicht von Natur aus fehlerfrei.“ Äußere Einflüsse führten immer wieder zu Fehlern in den Operationen und Kontrollsignale mussten deshalb regelmäßig angepasst werden. „Die Autoren zeigen nun, dass diese Unterbrechungen mit modernen Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz umgangen werden können.“
Rauschen und Störungen sind „Endgegner“ des Quantencomputers
Jens Eisert hält die Entwicklung für einen Schritt in die richtige Richtung. „Rauschen und Störungen sind sozusagen der ‚Endgegner‘ des Quantenrechnens“, sagt er. Der KI-Ansatz wirkt sich hier seiner Einschätzung nach positiv aus. „Mithilfe einer Art des Maschinenlernens – des Reinforcement Learning – wird nicht nur der aufgetretene Fehler für die Fehlerkorrektur gelernt. Vielmehr wird dieses Signal auch verwendet, um kontinuierlich die Kontrollparameter neu einzustellen und zu kalibrieren. So kann eine weniger fehleranfällige Quantenrechnung durchgeführt werden.“
KI verändere die Welt, und Quantenalgorithmen könnten bestimmte Probleme viel schneller lösen. Es liege auf der Hand, dass man die Verbindung ausloten sollte.
Die Studie der Google-Wissenschaftler verdeutlicht, dass sich KI und Quantencomputing gegenseitig befruchten. Besonders wichtig dabei ist, dass die Forschenden die Skalierbarkeit der verwendeten Reinforcement-Learning-Methode mit numerischen Simulationen belegen konnten.
