Googles Ankündigung des Quantenchips Willow und ihre Bedeutung

• Die Google-Quantum-Gruppe hat passend zur Q2B den 105-Qubit-Supraleiterchip Willow vorgestellt und dabei sowohl ein oberflächencodebasiertes fehlerkorrigiertes Qubit als auch ein größeres Random-Circuit-Sampling-Experiment präsentiert
• Der größte wissenschaftliche Erfolg ist, dass sich die Lebensdauer des kodierten logischen Qubits verlängerte, je größer der Oberflächencode von 3×3→5×5→7×7 wurde; das kann als Überschreiten eines wichtigen Schwellenwerts für Quantenfehlerkorrektur gesehen werden
• Allerdings benötigt das von Google gemeinte „echte“ fehlertolerante Qubit ein fehlertolerantes 2-Qubit-Gate mit einem Fehler von etwa 10^-6, und das aktuelle Experiment blieb bei der Erzeugung eines einzelnen kodierten Qubits
• Das neue Random-Circuit-Sampling-Experiment hat einen Umfang von 105 Qubits·40 Gate-Ebenen; gemessen an den derzeit besten bekannten Simulationsalgorithmen und Exascale-Supercomputern würde eine klassische Simulation etwa 300 Millionen Jahre oder bei Speicherbeschränkungen etwa 10^25 Jahre dauern
• Aus demselben Grund ist auch eine direkte klassische Verifikation der Ergebnisse schwierig, sodass die Überzeugungskraft dieses Experiments auf indirekter Verifikation beruht, bei der in kleineren Schaltungen bestätigte Resultate auf große Schaltungen extrapoliert werden

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Die Willow-Ankündigung und die Fortschritte seit 2019

• Die Google-Quantum-Gruppe hat den neuen 105-Qubit-Supraleiterchip Willow offiziell angekündigt
  • Zur Ankündigung gehörte eine Demonstration eines fehlerkorrigierten Oberflächencode-Qubits
  • Außerdem wurde ein größeres Quantenüberlegenheits-Experiment auf Basis von Random Circuit Sampling vorgestellt
• Dieser technische Fortschritt entspricht in seinen Grundlagen denselben Ergebnissen wie das Preprint zur Fehlertoleranz, das Google im August 2024 auf arXiv veröffentlicht hatte
  • Neu hinzugekommen sind der offizielle Chipname Willow, ein Nature-Paper, zusätzliche Details und eine groß angelegte Öffentlichkeitsarbeit
• Seit Googles ursprünglicher Ankündigung zur Quantenüberlegenheit im Jahr 2019 hat sich die Zahl der Qubits auf dem Chip ungefähr verdoppelt, und die Kohärenzzeit der Qubits ist fünfmal länger geworden
  • Die Fidelity der 2-Qubit-Gates liegt bei etwa 99,7 % für controlled-Z-Gates und etwa 99,85 % für iswap-Gates
  • 2019 lag sie bei etwa 99,5 %

Der überschrittene Schwellenwert bei der Fehlerkorrektur

• Das wissenschaftlich wichtigste Ergebnis ist, dass das kodierte logische Qubit länger erhalten blieb, je größer der Oberflächencode wurde
  • Die Codegrößen stiegen auf 3×3, 5×5, 7×7
  • Statt dass größere Systeme instabiler werden, wirkte die Fehlerkorrekturstruktur tatsächlich in Richtung einer längeren Lebensdauer
• Das wird als Überschreiten eines wichtigen Schwellenwerts für Quanten-Fehlertoleranz interpretiert
  • Es ist eine der Bedingungen auf dem Weg zu skalierbarem Quantencomputing, bei dem logische Qubits über längere Zeit erhalten und berechnet werden können
• Laut Googles Sergio Boixo braucht es für das, was Google als „echtes“ fehlertolerantes Qubit betrachtet, ein fehlertolerantes 2-Qubit-Gate mit einem Fehler von etwa 10^-6
  • Das entspricht ungefähr 1 Million fehlertoleranten Operationen, bevor ein Fehler auftritt
  • Das aktuelle Experiment erzeugte ein einzelnes kodiertes Qubit und versuchte weder kodierte Operationen noch Operationen zwischen mehreren kodierten Qubits

Der Umfang des Random-Circuit-Sampling-Experiments

• Google hat auf Willow auch ein neues Quantenüberlegenheits-Experiment auf Basis von Random Circuit Sampling angekündigt
  • Auf dem 105-Qubit-Chip wurden 40 Gate-Ebenen verwendet
• Googles Berechnung der Kosten einer klassischen Simulation basiert auf den derzeit besten bekannten Algorithmen und Exascale-Supercomputern
  • Wenn Speicher kein Problem ist: etwa 300 Millionen Jahre
  • Wenn Speicher zum Problem wird: etwa 10^25 Jahre
  • Zum Vergleich: Seit dem Urknall sind etwa 10^10 Jahre vergangen
• Diese Zahlen wirken gemessen an den derzeit bekannten Simulationsalgorithmen plausibel
  • Es bleibt möglich, dass bessere klassische Simulationsmethoden gefunden werden
  • Gleichzeitig kann sich auch das Experiment selbst schnell weiter verbessern

Quantenüberlegenheit, die sich nur schwer direkt verifizieren lässt

• Der wichtigste Vorbehalt ist, dass die direkte Verifikation der Random-Circuit-Sampling-Ergebnisse aus demselben Grund klassisch sehr schwierig ist
  • Wenn ein klassischer Computer etwa 10^25 Jahre braucht, um die Quantenberechnung zu simulieren, könnte auch die direkte Berechnung und Verifikation des Linear-Cross-Entropy-Scores etwa 10^25 Jahre dauern
• Daher stützt sich das neue Quantenüberlegenheits-Experiment mit Willow auf indirekte Verifikation
  • Die Ergebnisse werden in kleineren Schaltungen geprüft, die klassische Computer noch verifizieren können
  • Diese Ergebnisse werden dann auf größere Schaltungen extrapoliert
• Es gibt zwar keinen besonderen Grund, an dieser Extrapolation zu zweifeln, aber dieser Fall zeigt, warum Quantenüberlegenheits-Experimente in naher Zukunft nötig sind, die sich effizient verifizieren lassen
  • Die Einschätzung ist, dass man bereits tief in einen Bereich vorgedrungen ist, in dem direkte Verifikation schwierig ist

Die Debatte um die Viele-Welten-Interpretation und die Grenzen dieses Experiments

• Hartmut Neven, Leiter von Google Quantum AI, erwähnte David Deutschs Diskussionen aus den 1990er Jahren, wonach Quantencomputer dazu führen, die Realität Everett’scher Viele-Welten anzuerkennen
• Das Willow-Experiment fügt dieser alten Debatte nichts Neues hinzu
  • Es ist ein weiterer Fall, in dem Vorhersagen der Quantenmechanik bestätigt wurden
  • Was diese Vorhersagen für unser Verständnis der Realität bedeuten, ist seit den 1920er Jahren weiterhin umstritten

Die Wettbewerbslage zwischen Qubit-Plattformen

• Willow ist ein positives Ergebnis für Google und den Ansatz mit supraleitenden Qubits
  • In den letzten Jahren schienen trapped-ion- und neutral-atom-Ansätze teilweise vorne zu liegen, und Quantinuum sowie QuEra erzielten beeindruckende Resultate
• Auch Wettbewerber müssen zeigen, dass sich die Lebensdauer logischer Qubits mit zunehmender Codegröße verbessert
  • Darüber hinaus müssen sie logische Qubit-Operationen nachweisen, die den Schwellenwert ohne postselection überschreiten
• trapped-ion-Qubits lassen sich bewegen, und die Fidelity der 2-Qubit-Gates scheint höher zu sein als bei supraleitenden Ansätzen
• Supraleitende Qubits haben den Vorteil, dass ihre Gates etwa 1000-mal schneller sind
  • Dadurch werden Experimente möglich, bei denen Millionen von Samples gesammelt werden müssen

Skepsis und externe Reaktionen

• Der Quantencomputing-Skeptiker Gil Kalai meint, man müsse die außergewöhnlichen Behauptungen von Google Quantum AI vorsichtig behandeln, und hält methodische Fehler für möglich
  • Der Großteil seiner Texte konzentriert sich auf eine erneute Analyse der Daten aus Googles Quantenüberlegenheits-Experiment von 2019
• Dem wird entgegengehalten, dass das Experiment von 2019 bereits durch neue Google-Ergebnisse und Random-Circuit-Sampling-Ergebnisse anderer Institutionen bestätigt und weitergeführt wurde
  • IBM, Quantinuum, QuEra und USTC haben ebenfalls Random-Circuit-Sampling-Experimente mit guten Resultaten berichtet
• Die Reaktion von Sabine Hossenfelder wird in den tatsächlichen Fakten nicht als stark abweichend bewertet, aber eher als deutlich negativer gerahmt
  • Aufgrund langer Erfahrung mit übertrieben oder unredlich präsentierten Misserfolgen im Quantencomputing wird diese aktuelle Arbeit positiv bewertet, weil sie einen echten Meilenstein zeigt und ohne offensichtliche Unwahrheiten auskommt

[GN⁺]

Meinungen auf Hacker News

• Wenn ich das lese, fühle ich mich selbst unglaublich klein. Der Job als Software Engineer, der APIs nutzt und Datenbankzeilen aktualisiert, wirkt im Vergleich zu dem, was ich gerade gelesen habe, lächerlich kindisch.
  Ich kann mir kaum vorstellen, warum ich mir überhaupt Mühe geben sollte, das zu verstehen; es wirkt völlig unzugänglich. Solche Maschinen können nur ein winziger Kreis von Eliten anfassen.

  • Vielleicht kann man einfach aus Spaß versuchen, wie weit man kommt. Für einen krankhaft übergewichtigen 45-Jährigen mag es unmöglich erscheinen, gesund zu werden, aber wenn man die Erwartungen realistisch senkt und es in bewältigbare Routinen zerlegt, kommt man am Ende irgendwo an.
    Such dir Papers heraus, füll viele Lücken, investiere ein paar Jahre Freizeit, und in sechs Monaten bist du sechs Monate näher dran als jetzt. Ob mit oder ohne Grund: Aus Neugier ist es einen Versuch wert. Und man sollte nicht vergessen: Wenn jemand sein Leben einer Sache widmet, kann er es zwangsläufig anderen Dingen nicht widmen. Es gibt auch Dinge, in denen du besser sein kannst – einen Berg besteigen, Pizza machen oder in sozialen Situationen schlagfertig reagieren.
  • Ähnlich, aber etwas anders. Von High-End-Engineering-Bereichen wie Quanten, Fusion, LHC, Astronomie oder AI bin ich so weit entfernt, dass ich nur darüber hinweglese, Kaffee trinke, die Augenbrauen hebe, „interessant“ sage und in den Alltag zurückkehre.
    Dann überlege ich, was ich in der Firma noch machen sollte, und denke: Ach ja, Komponenten implementieren, so wie ungefähr in den letzten zehn Jahren. Das Problem ist, dass man die Komfortzone eines gut bezahlten und machbaren Jobs nicht aufgeben will, es aber zugleich schwer ist, den Weg einzuschlagen, auf dem man in einem Bereich als Experte gilt oder Verantwortung übernimmt. Hier tauchen Impostor-Syndrom und Verantwortungsvermeidung auf, und ich brauche wirklich Urlaub.
  • Mir ging es gestern beim Lesen der offiziellen Willow-Ankündigung genauso.
    Ich habe gestern Nachmittag und heute Morgen so viel gelernt, wie ich konnte, und habe jetzt zumindest eine sehr oberflächliche Vorstellung von Quantenkohärenz, Superposition und Phasenbeziehungen. Also: Es geht. Jetzt muss ich lineare Algebra lernen, bin kurz weg.
  • In allen Bereichen, in denen wir keine Experten sind, sind wir klein – und das sind fast alle. In den letzten 50 Jahren hat sich der Computerbereich enorm ausgedehnt und umfasst heute unzählige Spezialgebiete; selbst darin kann niemand alles fachkundig wissen.
    Wenn du tiefer in Quantum Computing einsteigen willst, empfehle ich Scott Aaronsons Buch „Quantum Computing since Democritus“ nachdrücklich. Selbst mit Physik- und Mathematikhintergrund ist sein Stil lebendig und fesselnd, und er ordnet auch Dinge, die man schon kannte, auf einzigartige und komprimierte Weise neu ein. Zum Beispiel seine Erklärung von Cantors Diagonalargument oder die Behauptung, Quantenmechanik sei die natürliche Folge davon, dass „negative Wahrscheinlichkeiten“ real sind – das sind hervorragende Einsichten, die ich persönlich oft genutzt habe.
    Es ist auch hilfreich, die Grenzen des Quantum Computing zu verstehen. Was wir am Ende sehen werden, ist wahrscheinlich zum Beispiel eine QaaS API, mit der man große Zahlen faktorisieren kann. Auch ohne den Shor-Algorithmus oder Implementierungsdetails zu kennen, bekommt man eine Antwort exponentiell schneller als mit klassischen Methoden. Ich erwarte keine Desktop-Quantencomputer, keine spezielle Sprache und keine normale Endanwendersoftware, die darauf läuft. Natürlich wird irgendwann jemand Doom darauf zum Laufen bringen, aber das ist Jahrzehnte entfernt.
    https://www.alibris.com/booksearch?mtype=B&keyword=quantum+c...
  • Es gibt auch gute Einstiegspunkte. Trotzdem habe ich nur einen sehr kleinen Teil dessen verstanden, was dort steht.
    https://podcast.clearerthinking.org/episode/208/scott-aarons...
    https://quantum.country

• Das gelöste Problem würde auf herkömmlichen Computern angeblich etwa 10^24 Jahre dauern, aber es ist ein Problem, das niemanden interessiert, der kein Quantenforscher ist.
  Es wäre schön, wenn sie ein Problem lösen würden, das auch Nicht-Quantenforscher interessiert. Zum Beispiel das Problem des Handlungsreisenden mit n=10 oder die Faktorisierung einer zehnstelligen Zahl. Bis dahin gehören Quantencomputer in dieselbe Kategorie wie kommerzielle Kernfusion: Es gibt jede Menge „Durchbrüche“, aber null Ergebnisse.
  Der Vergleich mit der Krebsforschung zeigt den Unterschied gut. Die jährlichen Meldungen über „Durchbruch, der Krebs heilen könnte!“ sind fast verschwunden; stattdessen gibt es kontinuierlichen, realen Fortschritt.

  • Statt „niemand außer Quantenforschern interessiert sich für dieses Problem“ wäre die bessere Frage vielleicht, warum der Rest von uns sich nicht für dieselben Dinge interessiert. Wenn man sich 2014 gefragt hätte, warum Neural-Network-Forscher sich für bestimmte Probleme interessieren, wo wären wir heute?
    Glaube und Vision sind auch in der Technologie wirklich spirituelle Dinge.
  • Auch Google sagt, dass der nächste Schritt darin besteht, Probleme mit realer Anwendung zu finden. https://blog.google/technology/research/google-willow-quantu...
    „Die nächste Herausforderung für das Feld besteht darin, auf heutigen Quantenchips die erste ‚nützliche, über die klassische Grenze hinausgehende‘ Berechnung zu demonstrieren, die für reale Anwendungen relevant ist.“
  • Das wird für die Lösung des Problems des Handlungsreisenden niemals relevant sein.
    Wichtiger ist: Diese Experimentierlinie soll die Vorstellung widerlegen, dass unerwartete physikalische Phänomene auftreten, die die Skalierung der Berechnung zunichtemachen. Niemand Glaubwürdiges behauptet, dass das aktuelle Experiment für irgendetwas Praktisches nützlich sei.
  • Wichtiger ist, dass die Lösung tatsächlich in keiner Weise verifiziert wurde. Sie könnte falsch sein.
    Aus Sicht eines völligen Laien verstehe ich nicht, warum der Meilenstein kein Problem ist, das klassisch schwer, aber leicht verifizierbar ist. Das wirkt umso seltsamer, weil man so oft gehört hat, Quantum Computing werde Verschlüsselungen, die mit normalen Computern nicht zu knacken sind, sehr leicht brechen.
  • Die Probleme, mit denen Airlines konfrontiert sind, die kein Hub-and-Spoke-Modell nutzen, könnten vielleicht ein guter Markt für Quantum Computing sein. Ich kann völlig falsch liegen, aber es gibt dort enorm viele Variablen, Permutationen und Optionen, die betrachtet werden müssen.

• Die Argumentation zugunsten der Everett’schen Viele-Welten-Interpretation, also die Behauptung „Wenn die Berechnung nicht an Paralleluniversen ausgelagert wurde, wo ist sie dann passiert?“, wirkt nicht logisch.
  Diese Paralleluniversen führen doch dieselbe Berechnung gleichzeitig aus und geben also einen Teil ihrer eigenen Berechnung an uns „aus“? Dann wäre das ein Nullsummenspiel, und ich verstehe nicht, wie über alle Universen hinweg ein Performance-Gewinn entstehen soll.

  • Die Viele-Welten-Interpretation funktioniert nicht so. Die Anzahl der Universen ist nicht fest, und eigentlich gibt es auch keine klar getrennten Universen oder Zeitlinien. Der Versuch, sie zu zählen, ähnelt dem Versuch, die Länge einer Küstenlinie zu messen: Wenn man weit genug hineinzoomt, gehen sie ineinander über.
    Wenn man einen Quantencomputer ausführt, entstehen „neue Zeitlinien“. Natürlich passiert das auch bei gewöhnlichen Atomen, die einfach nur herumliegen; die Schwierigkeit bei einem Quantencomputer besteht darin, diese Verzweigung vorübergehend zu machen.
    Ein Quantencomputer spaltet sich also in mehrere Versionen seiner selbst auf, führt in jeder Version einen Teil der Berechnung aus und führt die Ergebnisse zusammen. Das ist kein MapReduce; die Arten, auf die sich das zusammenführen lässt, sind streng begrenzt und aus klassischer Sicht alle seltsam.
    Auf dieser Grundlage kann man die Viele-Welten-Interpretation verteidigen. Denn die zusammengeführte Berechnung muss schließlich irgendwo stattgefunden haben. Je größer und länger andauernd die Berechnung ist, desto weniger passt sie zur Kopenhagener Interpretation. Streng genommen widerspricht sie nicht der Pilotwellentheorie, aber die Pilotwellentheorie fügt der Viele-Welten-Interpretation die Erklärung hinzu: „Siehst du diese Zeitlinie hier? Die ist echt, und die anderen sind unecht. Ja, alle Berechnungen, die nötig sind, um sie zu implementieren, finden statt, aber ihnen fehlt nur die Eigenschaft der ‚Realität‘.“
    Damit passt die Pilotwellentheorie allerdings nicht zum Computationalismus und damit auch nicht zu Konzepten wie Mind Uploading. Natürlich kann man diese Schlussfolgerung akzeptieren.
  • Die Aussage „Wenn die Berechnung nicht an Paralleluniversen ausgelagert wurde, wo ist sie dann passiert?“ klingt aus Sicht eines fachfremden CS-Generalisten engstirnig. Sie wirkt voreingenommen zugunsten der Berechnungsweisen, die wir physikalisch entworfen und mathematisch formalisiert haben.
    Ich bin nicht grundsätzlich gegen ein Multiversum, aber wenn ich zwischen „Es fand eine Turing-artige Berechnung statt, und dafür waren Paralleluniversen nötig“ und „In unserem Universum ist etwas Intuitionswidriges und noch nicht ausreichend Verstandenes passiert“ wählen müsste, würde ich auf Letzteres setzen.
  • Um einen Satz aus dem Text hervorzuheben: Dieses Experiment fügt der alten Debatte „Viele-Welten-Interpretation gegen andere Interpretationen“ nichts Neues hinzu. Eine ebenso mögliche und vielleicht konzeptionell einfachere Interpretation des Experiments ist, dass sich die Qubits kurzzeitig in einer Superposition mehrerer Bitstrings befinden, einige Operationen ausgeführt werden und die Messung diese Superposition anschließend auf einen einzigen bestimmten Bitstring kollabieren lässt. Ein Multiversum ist nicht nötig.
  • Damit das funktioniert, muss man ein System entwerfen, in dem die Mehrheit der Universen die richtige Antwort liefert.
    Mindestens beginnt man damit, dass es für jede Möglichkeit ein Universum gibt, sodass alle Codepfade berechnet werden. Dann fügt man einen Mechanismus hinzu, der, wenn das richtige Ergebnis herauskommt, sehr viel mehr Universen erzeugt. Dann gibt es für jedes falsche Ergebnis 1 Universum, aber nur für das richtige Ergebnis 2^300 Universen. Wenn man das ausführt, erhält man mit einer Wahrscheinlichkeit von 99,99999 % das richtige Ergebnis.
    Ich will diese Interpretation nicht verteidigen, aber aus Viele-Welten-Sicht ist leicht zu sehen, wie so etwas möglich sein könnte. Im Grunde wird Fehlerkorrektur zu einem Mechanismus, der für richtige Antworten mehr Universen erzeugt als für falsche, und so funktioniert das Ganze. Über Quantenfehlerkorrektur so nachzudenken, ist ziemlich plausibel. Denn sie ist tatsächlich ein Mechanismus, der die beobachtete richtige Antwort bevorzugt; in der Viele-Welten-Interpretation bedeutet das, dass mehr Universen mit der richtigen Antwort erzeugt werden.
  • Das Ergebnis ist in allen Universen gleich. Es hat etwas von einem verstreuten und wieder eingesammelten MapReduce. Jedes Universum berechnet einen Teil des Problems, dann werden alle Ergebnisse aufsummiert, um das Endergebnis zu erhalten, und dieses Ergebnis ist in allen Universen vorhanden.
    Diese Logik überzeugt mich. Allerdings glaubte ich die Schlussfolgerung ohnehin schon, also bin ich voreingenommen.

• Ich verstehe den Teil nicht: „Aus genau demselben Grund, aus dem ein klassischer Computer etwa 10^25 Jahre bräuchte, um diese Quantenberechnung zu simulieren, würde ein klassischer Computer auch etwa 10^25 Jahre brauchen, um das Ergebnis des Quantencomputers direkt zu verifizieren.“
  Es gibt doch viele Probleme, deren Lösung lange dauert, deren Verifikation aber trivial ist, oder? Zum Beispiel die Faktorisierung einer sehr großen Zahl, die das Produkt einiger sehr großer Primzahlen ist. Es mag vielleicht nicht in der Größenordnung von 10^25 Jahren liegen, aber trotzdem?

  • Diese Berechnung ist, sehr grob mit den Händen wedelnd gesagt, eher so etwas wie die Initialisierung eines beliebigen Zustands, und es ist bekannt, dass man nicht in vernünftiger Zeit mit einem klassischen Computer berechnen kann, ob dieser Zustand zufällig initialisiert wurde.
    Der Grund, warum das viele Leute in die Falle lockt, ist, dass es klingt wie „P≠NP wurde bewiesen“. Der Schlüssel zum Verständnis ist: A) Man muss in „diese Berechnung“ am Wort diese festhalten, und B) man muss sich daran erinnern, dass Primfaktorzerlegung eine plausible Anwendung von Quantum Computing ist.
    Wenn das wie ein Widerspruch zu B wirkt, löst sich das sauber mit: „Stimmt, aber Quantencomputer sind noch nicht groß genug, um Primfaktorzerlegung zu schaffen.“
    Wie der Text etwas indirekt andeutet: Wenn jemand eine Berechnung findet, die A) klassisch nicht in vernünftiger Zeit berechenbar ist, B) auf einem sehr kleinen Quantencomputer berechenbar ist und C) auf einem klassischen Computer in vernünftiger Zeit verifizierbar ist, würden viele Forschende sehr aufgeregt sein.

• Die Hardware entwickelt sich weiter, aber es gibt ein Problem: Es gibt keine Algorithmen, die man auf Quantencomputern laufen lassen könnte. Außer dem Shor-Algorithmus, der zum Knacken von RSA nützlich ist, gibt es nichts.
  Es gibt nur vage Ideen, dass sie vielleicht für Quantensimulation oder Optimierung nützlich sein könnten. Wenn es morgen einen vollständig funktionierenden Quantencomputer gäbe, was würde man darauf ausführen? Da ist Leere.
  Die einzige Hoffnung wäre ein Durchbruch bei Quantenalgorithmen, aber es ist nichts in Sicht und auch dort gibt es nicht viel Fortschritt. Außerdem ist Zapata Computing, das unter den Quantenalgorithmus-Unternehmen die meisten Investitionen erhalten hatte, dieses Jahr gescheitert.

  • Zur Sache mit Zapata Computing: Es ist nun einmal ziemlich schwer, Geld damit zu verdienen, Algorithmen für imaginäre magische Computer zu entwickeln.
  • Zunächst könnte man anfangen, Quantenchemie zu simulieren. Allerdings wäre das dann eher tatsächliches Ausführen von Quantenchemie als Simulation.
  • Dafür solltest du schon ein paar Belege liefern. Dass es für zufällige Ad-Tech-Entwickler auf HN keine nützlichen Quantencomputer-Algorithmen gibt, bedeutet nicht viel.
  • Das stimmt nicht. Es gibt viele Quantenalgorithmen.
    https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_algorithm

• Verwandter Beitrag: Willow, Our Quantum Chip
  https://news.ycombinator.com/item?id=42367649

• Kurz gesagt: Es ist ein echtes Ergebnis, und das Spannende daran ist, dass die Qubits mit zunehmender Anzahl offenbar nicht kürzer, sondern länger überleben. Der schlechte Teil ist, dass das Ergebnis nicht explizit verifiziert wird, sondern nur per Extrapolation bestätigt wird.

  • Hier werden zwei unterschiedliche Ergebnisse vermischt
    a) Fehlerkorrektur braucht von vornherein ein niedriges Fehlerniveau, um das Signal zu verstärken; diesen Punkt hat man nun endlich erreicht, und größere Korrekturkonfigurationen bewältigen mehr Fehler
    b) Ein „Standard“-Benchmark-Problem berechnet nun zu 100 % etwas, das auf klassischen Chips praktisch nicht mehr berechenbar ist. Das Problem ist: Es ist so quantenartig, dass es sich auf klassischen Chips auch nicht mehr verifizieren lässt.

• Wenn wir über das wirklich Wichtige sprechen: Wo sollte man im Post-Quanten-Zeitalter investieren? Kurz zusammengefasst:
  Googles Quantenchip Willow liegt derzeit weit vor Supercomputern und löst Aufgaben, die sonst Milliarden Jahre dauern würden, in wenigen Minuten. Wenn sich technologische Entwicklung und KI beschleunigen, könnte Quantenüberlegenheit entgegen den Prognosen von Experten früher als in den 2030er-Jahren eintreten.
  Zentralisierte, bestehende Bankensysteme können schneller auf post-quantensichere Kryptografie umstellen, indem sie Überweisungen einfrieren, Verfahren erneut verifizieren und kontrolliert auf neue Protokolle migrieren. Dezentrale Kryptowährungen hingegen haben es schwer, Hard Forks zu koordinieren; der Wechsel zu quantensicheren Algorithmen würde Transaktionssignaturen verlängern, Gebühren stark erhöhen und das Vertrauen schwächen können.
  Wenn Quantencomputer heutige Verschlüsselung bedrohen, könnten reale Vermögenswerte wie Immobilien oder Aktienindizes ihren Wert besser halten als digitale Assets wie Kryptowährungen. Was denkt ihr?

  • Das ist im Wortsinne von vorne bis hinten falsch.
    Es heißt, Googles Quantenchip Willow liege derzeit weit vor Supercomputern und löse in wenigen Minuten Aufgaben, die Milliarden Jahre dauern würden — was für eine Art von Rechenaufgabe soll das bitte sein?
  • Bei „das wirklich Wichtige“ wurde ich hellhörig, aber bei „wo investieren“ habe ich sofort das Interesse verloren.

• Bevor man Paralleluniversen bemüht: Wie wäre es, dieses System einmal mit der gewaltigen Zahl an Teilchen in der Natur auf makroskopischer Ebene zu vergleichen? Ein Gramm enthält 10^23 = 2^76 Teilchen.
  Googles Experiment zum Random Circuit Sampling verwendete nur 67 Qubits, also eine Größenordnung weniger als 76. Der Chip hatte 105 Qubits, und im Fehlerkorrektur-Experiment sollen 101 Qubits verwendet worden sein — ich frage mich, warum.
  Ist Googles Experiment auf Probleme gestoßen, als es Random Circuit Sampling auf dem gesamten 105-Qubit-Gerät ausführen wollte? Bevor man sagt, die Berechnung habe Paralleluniversen heraufbeschworen, möchte ich erst sehen, dass diese Berechnung nicht durch klassisch in den Teilchenzuständen des Systems kodierte Zustände erklärbar ist.

  • Das Universum weiß somehow, wie man den Sand in einer Sanduhr zu einem geordneten Haufen macht. Das auf einem klassischen Computer zu simulieren scheint unmöglich, aber das Universum „berechnet“ das richtige Ergebnis in Echtzeit.
    Es fühlt sich an, als gäbe es eine gewaltige Lücke zwischen dem, was tatsächlich passiert, und dem, was man mit Computern tun kann. Bei Quantencomputern könnte es genauso sein.
  • „Der Chip hatte 105 Qubits, und im Fehlerkorrektur-Experiment sollen 101 Qubits verwendet worden sein — ich frage mich, warum“ ist ungefähr so, als würde man sich wundern, dass ein Byte 8 Bit hat, der Hamming-Fehlerkorrekturcode aber 7 Bit verwendet.
    Der Grund ist, dass dieses Verfahren 3-7-15-... Bits verlangt und der größte passende Wert darunter eben 7 ist.
    Bei Oberflächen-Fehlerkorrektur ist es ebenso einfach die größte Zahl aus der Liste. Es braucht keine Verschwörungstheorie, und es hat auch nichts mit der Fertigungsfähigkeit zu tun, die Zahl der Qubits auf einem einzelnen Chip festzulegen.
    [0] https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_code

• Die Behauptung, „auch die direkte Verifikation des Ergebnisses eines Quantencomputers durch einen klassischen Computer würde etwa 10^25 Jahre dauern“, ergibt nicht viel Sinn. Es gibt viele Probleme, bei denen Verifizieren viel leichter ist als Lösen.
  Warum verifiziert man Behauptungen über Quantencomputing nicht auf diese Weise?

  • Der Autor sagt genau das. Forscher in diesem Bereich sollten zur Vertrauensbildung Testprobleme lösen, die sich schnell verifizieren lassen.
    Warum sie das nicht tun: Erstens muss man einen Problembereich wählen, der möglichst nah am Wesen des Rechengeräts liegt, um auf maximale Problemgrößen wie 10^25 zu kommen. Bei vielen Problemen mit schneller Verifikation lassen sich derzeit keine beeindruckend großen Problemgrößen bearbeiten. So wie GPUs nur bei „peinlich parallelen“ Algorithmen wie Computergrafik oder linearer Algebra wirklich stark sind, ist auch dieser Quantenchip nur bei bestimmten Algorithmusklassen stark, die nicht zu viel Kohärenz verlangen.
    Zweitens sind viele potenzielle Anwendungsfälle nicht leicht zu verifizieren, aber dennoch sehr nützlich und interessant: Wetter- und Klimavorhersage, Simulationen in der Quantenchemie, nukleare Simulationen des Energieministeriums. Kryptografie ist insofern eine ziemliche Ausnahme, als sie leicht verifizierbare Ergebnisse liefert.
  • Ich glaube, genau diesen Punkt hat der Autor in diesem Blog angesprochen.
  • Weil wir derzeit kein Problem kennen, das auf Geräten dieses Typs ausgeführt werden kann, die erwartete exponentielle Beschleunigung hat und zugleich einen schnellen klassischen Verifikationsalgorithmus besitzt. Genau das ist der Punkt des Autors, und er argumentiert schon seit ziemlich langer Zeit, dass es wichtig ist, an solchen Beispielen zu arbeiten.
  • Der von Hossenfelder verlinkte Tweet geht genau auf diesen Punkt ein [1]. Damit ein Quantencomputer tatsächlich etwas Reales simulieren kann, braucht er um vier Größenordnungen mehr Qubits.
    Bis dahin bleibt man bei Spielzeugproblemen, sofern es nicht so etwas wie die von Aaronson erwähnten Testalgorithmen für die Zwischenstufe gibt. Falls solche Algorithmen existieren, ermöglichen sie allerdings den billigen Einwand, dass der Quantencomputer gar keinen Vorteil habe, was den PR-Wert mindern würde.
    [1] https://x.com/skdh/status/1866352680899104960
  • Könnte es nicht sein, dass die Wahl solcher Probleme kein Zufall ist? Irgendwie schafft man es, einem Quantensystem eine Rechenmenge zu entlocken, die weit über dem liegt, was klassische Systeme leisten können, aber daraus scheint man keine nützliche Information herauszuholen. Hm.