Bench-QC – Anwendungsgetriebenes Benchmarking von Quantencomputern

Die Hoffnungen in Quantentechnologien sind groß. Beispielsweise hat Quantencomputing das Potenzial viele Branchen durch die hohen Rechenkapazitäten und die daraus entstehenden Möglichkeiten zu verändern. Insbesondere bei Simulationsproblemen und bei der Lösung komplexer Optimierungsprobleme werden erhebliche Verbesserungen durch Quantencomputing erwartet.

Doch aktuelle Quantencomputer wie die Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) Computer können diese Probleme bisher noch nicht besser lösen als klassische Methoden und herkömmlich Hochleistungsrechner. Doch die Entwicklung von QC-Hardware schreitet schnell voran und ein praktischer Quantenvorteil könnte sich schon in den nächsten Jahren ergeben.

Um den Vorteil von Quantencomputing für die Praxis zuverlässig einschätzen zu können, wird im Projekt Bench-QC mit Blick auf konkrete Anwendungen evaluiert, wann sich ein Vorteil gegenüber klassischen Lösungen abzeichnen könnte.

Dafür werden Benchmarks in mehreren Schritten aus konkreten Use Cases entwickelt:

1. Use Case: Zunächst werden unterschiedliche industrielle Use Cases mit wachsender Komplexität definiert. Diese Use Cases kommen aus den Bereichen Machine Learning, Optimierung und Simulation.
2. Mathematische Formulierung: Aus diesen wird anschließend die mathematische Formulierung entwickelt.
3. Problemgrößen und Komplexität: Basierend darauf werden für jeden Use Case die Problemgrößen und -schwierigkeiten festgelegt.
4.  Zerlegung in klassische und QC-Teile: Die nun entstandenen Problemsequenzen mit unterschiedlicher Komplexität werden in Hybrid-Algorithmen zerlegt, was bedeutet, dass Teile des Problems mit Hilfe von Quantencomputing gelöst werden, andere jedoch weiterhin auf klassischen Systemen.
5. Implementierung auf QC-Hardware oder in der Simulation: Die Algorithmen, die mit Quantencomputing gelöst werden sollen, werden anschließend auf unterschiedlicher QC-Hardware bzw. einer entsprechenden Simulation implementiert. Diese QC-gestützten Lösungen werden auch mit klassischen Lösungen verglichen, weswegen ein besonderer Schwerpunkt auf der Entwicklung passender Metriken für diesen Vergleich liegt.

Das Projekt wird durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie (StMWi) gefördert.