IBM zeigt seine Quanten-Pläne

16. September 2020, 13:25
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In 3 Jahren will Big Blue einen Quanten-Prozessor mit über 1000 Qubits präsentieren können.

IBM hat erstmals eine konkrete Roadmap für seine Quanten-Systeme veröffentlicht. Bis 2023 will Big Blue einen Quantenprozessor mit über 1000 Qubits bauen. Das System mit dem Projektnamen IBM Quantum Condor befinde sich bereits in der Entwicklung und werde mit seinen voraussichtlich 1121 Qubits das leistungsstärkste seiner Art sein, schreibt "Big Blue".
Diesen Monat hat IBM einen Quanten-Prozessor mit 65 Qubits für die Mitglieder des IBM Q Networks freigegeben. Nächstes Jahr soll das System Quantum Eagle mit 127 Qubits folgen und damit den 100-Qubit-Meilenstein übertreffen. Für das Jahr 2022 plant IBM ein 433-Qubit-System namens Osprey. Und ein weiteres Jahr später schliesslich will das Unternehmen den Condor-Prozessor vorstellen.
"Wir betrachten Condor als einen Meilenstein", schreibt Jay Gambetta, Vice President IBM Quantum. Das Unternehmen habe einige der drängendsten Herausforderungen gelöst, die für die Skalierung eines Quanten-Computers nötig seien.
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Die "Quanten-Roadmap" von IBM.
Ende 2019 hat Google den "Quantendurchbruch" verkündet. Der von Google-entwickelte 54-Qubit-Quantenchip "Sycamore" soll in der Lage sein, in 200 Sekunden eine reelle Rechenaufgabe zu lösen, für die ein topmoderner Supercomputer 10'000 Jahre brauchen würde, hiess es damals. Experten von IBM sprachen Google die "Quantenvorherrschaft" jedoch ab und erklärten, dass das Google-Team bei der Berechnung der Zeit, die ein klassischer Supercomputer für das Problem benötige, von falschen Voraussetzungen ausgegangen sei.
Weiter sagte IBM, dass es eigentlich nicht darum gehe zu zeigen, dass ein Quanten-Computer ein Problem schneller lösen könne als ein Supercomputer. Der Knackpunkt sei, ob er Probleme lösen könne, die der klassische Computer gar nicht schaffe. Es gehe darum, "ein Gerät zu bauen, welches das Verhalten von Atomen wirklich erfasst – und dieses Verhalten zur Lösung einiger der schwierigsten Probleme unserer Zeit nutzen kann", so der IBM-Forscher in der aktuellen Publikation. 

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