Muster erkennen mit dem Quantencomputer

Die Experten von Siemens Corporate Technology verwendeten für ihren Quantencomputer Ergebnisse aus der Forschung mit speziellen Neuronalen Netzen. Diese sind für die Erkennung von Mustern geeignet. Als Muster dienten Punkte, die jeweils zwei Farben annehmen können. Diese stellten sie über Quantenbits (Qubits) dar.

Mit ihrem selbst entwickelten Algorithmus können die Forscher vorhersagen, wie sich ein realer Quantenprozessor verhalten würde, wenn man ein neues Farbmuster anlegt. Die Simulation vergleicht dieses Muster mit abgespeicherten Mustern und gibt den Ähnlichkeitsgrad an.

Die realen Versuche nahmen Forscher der TU München in einem Magnetresonanz-Spektrometer vor. In einer Lösung bei Raumtemperatur befand sich Natriumformiat, das ein Kohlenstoff- und ein Wasserstoffatom enthält. Beide Teilchen bilden in starken Magnetfeldern jeweils ein Qubit. Die gemessenen Signale des realen Quantencomputers entsprachen dabei exakt den vorherberechneten Signalen. Damit haben die Forscher gezeigt, dass ihr Algorithmus für einen Quantencomputer in der Praxis korrekte Ergebnisse liefert.

Eine schnellere Mustererkennung ist das Fernziel der Entwicklung. Sie könnte bei Siemens etwa in der Medizin-, der Automatisierungs- oder Energietechnik Anwendung finden. Für komplexe Probleme wie die Identifikation von Gensequenzen wäre ein Quantencomputer besonders geeignet. Die Vision ist ein Hybrid-Prozessor, der mit konventioneller Technik und quantenmechanischen Methoden arbeitet. Die meisten Operationen würden mit konventionellen Chips bewältigt, bestimmte Aufgaben aber an einen Quantenprozessor ausgelagert. (dsc)