Smoking Gun: So entstehen falsche Durchbrüche beim Quantencomputing
Wissenschaftler warnen vor einem brutalen Denkfehler: Messdaten können wie ein Durchbruch aussehen – obwohl dahinter banale Effekte stecken.
Ein Experiment mit einer Atomuhr als Symbolbild für komplexe physikalische wissenschafliche Arbeiten. Wissenschaftler warnen in einem neuen Artikel im Magazin "Science" vor einem brutalen Denkfehler: Messdaten können wie ein Durchbruch aussehen – obwohl dahinter banale Effekte stecken.
Foto: picture alliance / dpa | Ye group and Baxley/JILA
„Heureka!“ – Dieser Ausruf des Archimedes steht immer noch symbolisch dafür, dass in der Wissenschaft endlich eine entscheidende Entdeckung vorliegt. Stellen wir uns vor, es gibt in einem sehr renommierten internationalen Fachmagazin solch eine Arbeit. Tenor: Wir haben ganz starke Anzeichen dafür, dass wir ein ganz wichtiges Problem so und so lösen können. Eine tolle Nachricht, die sich auch schnell verbreitet. Und – jenseits des Fachartikels – scheint es so, als ob endlich der Stein der Weisen tatsächlich gefunden sei.
Aber so einfach ist das nicht. Das zeigt eine neue Arbeit im Magazin „Science“ auf. Besonders intensiv erforscht die Welt derzeit das Quantencomputing. Hier suchen Forschung und Unternehmen händeringend nach einer Methode, die Fehleranfälligkeit der Systeme radikal und rasch zu verringern. Sehr vielversprechende Ansätze dazu kommen aus einem Feld der Mathematik, der Topologie. Wie heikel hier voreilige Heureka!-Meldungen sein könnten, zeigte sich am Beispiel Microsofts, das auf topologische Ansätze beim Quantencomputing setzt. 2021 mussten Autoren eines Nature-Papers aus 2018, deren Institutionen mit Microsoft zusammenarbeiteten, dieses zurückziehen.
Speziell Experimente aus diesem Feld haben daher die Forschungsteams der University of Pittsburgh, der University of Minnesota Twin Cities und der Universite Grenoble Alpes für ihre Studie unter die Lupe genommen. Sie zeigen, wie und warum falsche Erfolgsmeldungen entstehen können – mit erstaunlichen Ergebnissen.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist das Problem der Smoking Gun Evidence?
- Warum es für Spitzenforschung so wichtig, sich mit der Smoking Gun Evidence zu beschäftigen
- Warum die Smoking Gun Evidence ein besonderes Problem beim Quantencomputing der Zukunft ist
- Was die Forscher genau untersucht haben
- Welche Untersuchungen für das Quantencomputing besonders wichtig sind
- Wie sich in Zukunft die Zuverlässigkeit der Smoking Gun Evidence verbessern ließe
Was ist das Problem der Smoking Gun Evidence?
Ganz starke Anzeichen im Rahmen von Experimenten – im englischen Fachjargon auch „smoking gun evidence“ genannt – können trügen. Das Bild ist klar: Jemand sieht Rauch (sprich: ein gesuchtes Messsignal) und ruft: „Da raucht noch der Colt“ – es hat jemand geschossen.
Bis sich aber herausstellt, dass es ein Lagerfeuer und kein Colt war (also auch niemand geschossen hat), dauert es im Wissenschaftsalltag mitunter sehr lange. Es gilt nämlich die beschriebenen Experimente erst nachzubauen und dann nachzuvollziehen. Sie also zu wiederholen. Replikation nennt sich das. Kommt dann – im Rahmen der zu erwartenden Unsicherheiten – das Gleiche heraus, dann hat sich die wichtige Entdeckung bestätigt.
Dumm nur, wenn dann andere Forscherinnen und Forscher sich das Experiment vornehmen und zum Schluss kommen: Könnte so sein, wie ihr das schreibt, muss aber nicht. Es könnte eine ganz andere banale Ursache haben. Der Beweis wäre futsch, der Heureka!-Effekt weg.
Warum es für Spitzenforschung so wichtig, sich mit der Smoking Gun Evidence zu beschäftigen
Falls sich also die ersten Ergebnisse durch andere nicht bestätigen, könnte es ein, dass jahrelang Forschung und Technologiewelt auf Erkenntnissen vertraut hätten, die so valide (noch) nicht gewesen sind, wie sie mancher gerne gehabt hätte. Beim oben genannte Beispiel aus „Nature“ waren es drei Jahre. Diese Zeit der Unsicherheit – weil Ergebnisse nicht verifiziert sind – sollte also so kurz wie möglich sein.
Diese Art von Verifikation durch Replikation ist eine der absoluten Grundlagen von Wissenschaft. Erst durch beständiges Anzweifeln – im Experiment wie in der Theorie – werden wissenschaftliche Erkenntnisse erhärtet und dadurch als solche auch erst belastbar. Das, was die MINT-Wissenschaften schließlich als Stand des Wissens lehren und erklären, ist das Ergebnis genau dieser Prozesse.
Doppelt dumm, wenn eine Arbeit, die die ursprüngliche nicht bestätigt, für die Publikation abgelehnt wird. Weil wissenschaftliche Fachzeitschriften, bei denen sie eingereicht wird, im Rahmen des Peer-Review-Prozeesses (s. Kasten) meinen, hier habe man ja nur ein bereits publiziertes Experiment nachgebaut und nachgemessen. Sprich: Es fehle die wissenschaftliche Relevanz.
Und selbst wenn endlich publiziert wird, ist genau diese Zeit mitunter quälend lang, wie die Forschungsteams der drei Universitäten am Beispiel ihrer Arbeit beschreiben. Sie zeigen aber auch auf, wie sich das in Zukunft besser machen ließe. Dazu müssten bestimmte Prozesse in der Wissenschaftspublikation und -kommunikation anders aufgesetzt und praktiziert werden.
Warum die Smoking Gun Evidence ein besonderes Problem beim Quantencomputing der Zukunft ist
Die Forscherinnen und Forscher der jetzt in „Science“ pulizierten Studie haben sich speziell mit der Forschung aus dem Bereich sogenannter topologischer Strukturen in der Physik beschäftigt, speziell der Halbleiter und der supraleitenden Bauelemente. Dieses Forschungsgebiet sei nach Mitteilung der University of Pittsbourgh wichtig, da es zu topologischen Quantencomputern führen könne (s. Kasten). Das sei eine hypothetische Methode zur Speicherung und Manipulation von Quanteninformationen, die gleichzeitig vor Fehlern schütze.
Die Elektronen in diesen Festkörpern sind aufgrund ihrer Energien auf bestimmte Intervalle oder Bänder beschränkt, die die elektronischen Eigenschaften des Festkörpers bestimmen. Diese Bänder können in nicht traditionellen oder umstrukturierten Materialien zu neuen Topologien umgeordnet werden. Dadurch entstehen einzigartige elektronische Eigenschaften. Die sind händeringend gesucht, beim Quantencomputern, aber auch für die Datenspeicherung.
Was die Forscher genau untersucht haben
Geleitet von der Theorie, entwerfen beim Quantencomuting zum Beispiel Forschungsteams Experimente, um festzustellen, ob und wann in einem Material ein neues topologisches Regime erreicht wurde. Sie suchen dabei nach aussagefähigen Messsignalen, jener Smoking Gun Evidence, die verraten sollte, dass die neue Topologie erfolgreich nachgewiesen ist.
Sergey Frolov von der University of Pittsbourg und seine Kollegen haben sich dafür jetzt vier Experimente zur topologischen Physik vorgenommen. Sie zeigen, dass diese Signale auch aus trivialen Phänomenen entstehen können, die das echte Signal einer topologischen Veränderung imitieren. „Bei Proben im Mikrometer- oder Nanometerbereich kann die Phänomenologie das erwartete Verhalten nachahmen, ohne die exotischen Zustände zu enthalten“, heißt es in der Science-Studie. „Wir zeigen begrenzte Daten, die mit dem Vorhandensein von vier topologischen Phänomenen übereinstimmen; unter Berücksichtigung zusätzlicher Daten haben wir die wahrscheinlichsten Ursachen für die beobachteten Muster als trivial identifiziert.“
Welche Untersuchungen für das Quantencomputing besonders wichtig sind
Quantencomputing genießt eine sehr hohe öffentliche, wirtschaftliche und politische Aufmerksamkeit. Da die Fehlerkorrektur mit das wichtigste Thema ist, wird das sehr exotische anmutende Feld topologischer physikalischer Strukturen plötzlich sehr populär. Staaten, Unternehmen und Universitäten investieren viel Geld in viel Forschung.
Bekannt in der Fachwelt ist eine smoking gun evidence, die 2021 das Fachmagazin „Nature“ zu einer Korrekturmeldung veranlasste – Sergey Frolov, der auch das aktuelle Papier als Erstautor zeichnete, war schon hier beteiligt. Der Quantentechnologiezweig QuTech der TU Delft, der davon betroffen war, fasst die Vorgänge rund um zurückgezogene Publikationen in diesem Bereich und die Rolle offengelegter Datensätze in einer Zeitleiste zusammen.
Konkret geht es um sogenannte Majorana-Teilchen, die im Hauptfokus topologischer Strukturen für Quantencomputing stehen, wie unser ingenieur.de-Autor Dominik Hochwarth in seinem Hintergrundstück aufzeigt. Zwei der vier von Frolov et al. untersuchten Arbeiten drehen sich um genau diesen Forschungszweig. Durch die Feinabstimmung ihrer experimentellen Parameter, so das Science-Paper, könnten einige Forscher eine Bestätigungsverzerrung einführen, die auf die „Entdeckung“ eines eindeutigen Hinweises hindeutet.
Wie sich in Zukunft die Zuverlässigkeit der Smoking Gun Evidence verbessern ließe
Frolov und seine Kolleginnen und Kollegen selbst haben die frustrierende Erfahrung gemacht, wie lange es dauern kann, die so wichtige verifizierende Forschung in ein wissenschaftliches Paper zu bringen. Die Wissenschaftler fassten daher für diese Arbeit mehrere Replikationsversuche auf dem gleichen Gebiet der topologischen Quanteninformatik in einer einzigen Veröffentlichung zusammen.
Zum einen wollten sie zeigen, dass selbst sehr auffällige Anzeichen, die mit bedeutenden Durchbrüchen vereinbar erscheinen, auch andere Erklärungen haben können. Dies gilt vor allem, wenn umfassendere Datensätze berücksichtigt werden. Zum anderen wollten sie Änderungen im Forschungs- und Peer-Review-Prozess skizzieren, die die Zuverlässigkeit experimenteller Ergebnisse erhöhen können. Der erste Vorschlag kommt direkt in der Überschrift: „Der Austausch von Daten hilft dabei, ‚smoking gun‘-Behauptungen über topologische Meilensteine zu vermeiden.“ Zusätzlich gelte es, umfassende Datensätze zu veröffentlichen, alternative Szenarien zu diskutieren und das Gesamtvolumen der Studie offenzulegen.
Der Peer-Review-Prozess für diese Arbeit aber wiederum dauerte der Mitteilung der University of Pittsburgh zufolge recht lange und erforderte zahlreiche Argumente, bis der Rest der Fachwelt diese Möglichkeit akzeptierte: Der Artikel durchlief eine „Rekordzeit“ von zwei Jahren im Peer-Review- und Redaktionsprozess. Er wurde am 18. September 2023 eingereicht und erst am 20. November 2025 akzeptiert und am 8. Januar 2026 in „Science“ veröffentlicht.
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