IBM will mit einer neuen Ansage im Wettlauf um Quantencomputer die Konkurrenz überholen: Das Unternehmen hat detaillierte Pläne bekannt gegeben, bis 2028 einen Quantencomputer mit Fehlerkorrektur und deutlich höherer Rechenleistung als bestehende Maschinen zu bauen. Den Computer will man dann bis 2029 über die Cloud für Nutzer:innen verfügbar machen.

Der geplante Rechner mit dem Namen Starling wird nach den Plänen IBMs aus einem Netzwerk von Modulen bestehen, die jeweils eine Reihe von Chips enthalten und in einem neuen Rechenzentrum in Poughkeepsie, New York, untergebracht sind. „Wir haben bereits mit dem Bau der Räumlichkeiten begonnen“, sagt Jay Gambetta, Vizepräsident der Quanteninitiative von IBM.

IBM behauptet, dass Starling einen Sprung nach vorne im Bereich des Quantencomputings darstellen wird. Es soll der erste Großrechner werden, der Fehlerkorrekturen implementiert. Wenn Starling dies erreicht, hätte IBM die wohl größte technische Hürde überwunden, vor der die Branche derzeit steht, um Konkurrenten wie Google, Amazon Web Services und kleinere Startups wie Quera aus Boston und Psiquantum aus Palo Alto, Kalifornien, zu schlagen.

IBM und der Rest der Branche haben noch Jahre an Arbeit vor sich. Gambetta glaubt jedoch, dass das Unternehmen einen Vorteil hat, da es über alle Bausteine verfügt, um Fehlerkorrektur-Funktionen in einem Großrechner zu implementieren. Das bedeutet Verbesserungen in allen Bereichen, von der Algorithmen-Entwicklung bis zur Chipverpackung. „Wir haben den Code für die Quantenfehlerkorrektur geknackt und sind nun von der Wissenschaft zur Technik übergegangen“, sagt er.

Die Fehlerkorrektur in einem Quantencomputer ist aufgrund der einzigartigen Art und Weise, wie diese Maschinen Zahlen verarbeiten, eine technische Herausforderung. Während klassische Computer Informationen in Form von Bits, also binären 1 und 0, codieren, verwenden Quantencomputer stattdessen Qubits, die „Überlagerungen“ beider Werte gleichzeitig darstellen können. IBM baut Qubits aus winzigen supraleitenden Schaltkreisen, die in einem miteinander verbundenen Layout auf Chips in der Nähe des absoluten Nullpunkts gehalten werden. Andere Unternehmen haben Qubits aus anderen Materialien hergestellt, darunter neutrale Atome, Ionen und Photonen.

Quantencomputer machen manchmal (etwa aufgrund des Rauschens) Fehler, beispielsweise wenn die Hardware ein Qubit verarbeitet, dabei aber versehentlich auch ein benachbartes Qubit verändert, das nicht in die Berechnung einbezogen werden sollte. Diese quantenverändernden Fehler summieren sich mit der Zeit. Ohne Fehlerkorrektur können Quantencomputer die komplexen Algorithmen, von denen man sich ihren wissenschaftlichen oder kommerziellen Wert verspricht, nicht genau ausführen, beispielsweise extrem präzise chemische Simulationen zur Entdeckung neuer Materialien und Medikamente.

Die Fehlerkorrektur erfordert jedoch einen erheblichen Hardware-Aufwand. Anstatt eine einzelne Informationseinheit in einem einzelnen „physikalischen“ Qubit zu kodieren, kodieren Fehlerkorrektur-Algorithmen eine Informationseinheit in einer Konstellation physikalischer Qubits, die zusammen als „logisches Qubit“ bezeichnet werden. „Die Leute sprechen über Fehlerkorrektur, als wäre sie der Heilige Gral“, sagt Jerry Chow gegenüber der Nachrichtenagentur AFP. Chow ist IBM Fellow und Direktor für Quantensysteme. „Das ist wirklich das, was notwendig ist, um Lösungen in großem Maßstab voranzutreiben.“

Derzeit konkurrieren Quantencomputer-Forscher:innen um die Entwicklung des besten Fehlerkorrektur-Verfahrens. Der Surface-Code-Algorithmus von Google ist zwar bei der Fehlerkorrektur sehr effektiv, benötigt jedoch etwa 100 Qubits, um ein einziges logisches Qubit im Speicher abzulegen. Der Ocelot-Quantencomputer von AWS verwendet ein effizienteres Fehlerkorrektur-Verfahren, das neun physische Qubits pro logischem Qubit im Speicher benötigt. (Der Overhead ist bei Qubits, die Berechnungen zur Datenspeicherung durchführen, höher.) Der Fehlerkorrekturalgorithmus von IBM, bekannt als Low-Density Parity Check Code, wird es ermöglichen, zwölf physische Qubits pro logischem Qubit im Speicher zu verwenden, was einem Verhältnis entspricht, das mit dem von AWS vergleichbar ist.

Ein charakteristisches Merkmal des Designs von Starling wird seine voraussichtliche Fähigkeit sein, Fehler bei der Berechnung in Echtzeit zu diagnostizieren, bekannt als Dekodierung. Bei der Dekodierung wird festgestellt, ob ein vom Quantencomputer gemessenes Signal einem Fehler entspricht. IBM hat einen Dekodierungsalgorithmus entwickelt, der von einem herkömmlichen Chip, einem sogenannten FPGA, schnell ausgeführt werden kann. Diese Arbeit stärkt die „Glaubwürdigkeit” der Fehlerkorrektur-Methode von IBM, sagt Neil Gillespie vom britischen Quantencomputer-Startup Riverlane.

Allerdings sind andere Fehlerkorrektur-Verfahren und Hardware-Designs noch nicht aus dem Rennen. „Es ist noch nicht klar, welche Architektur sich letztendlich durchsetzen wird“, sagt Gillespie.

Starling soll – einmal in Betrieb – Rechenaufgaben bewältigen, die über die Fähigkeiten klassischer Computer hinausgehen. Starling soll dann über 200 logische Qubits verfügen, die aus den Chips von IBM aufgebaut werden. Es soll in der Lage sein, 100 Millionen logische Operationen nacheinander mit hoher Genauigkeit auszuführen; bestehende Quantencomputer schaffen nur wenige Tausend.

Das System wird laut Gambetta Fehlerkorrekturen in einem bisher unerreichten Umfang demonstrieren. Frühere Demonstrationen der Fehlerkorrektur, beispielsweise von Google und Amazon, umfassten ein einziges logisches Qubit, das aus einem einzigen Chip aufgebaut war. Gambetta bezeichnet sie als „Gadget-Experimente“ und sagt: „Sie sind kleinräumig.“

Dennoch ist unklar, ob Starling praktische Probleme lösen kann. Einige Expert:innen sind der Meinung, dass man eine Milliarde fehlerkorrigierte logische Operationen benötigt, um einen nützlichen Algorithmus auszuführen. Starling stellt „einen interessanten ersten Schritt dar“, sagt Wolfgang Pfaff, Physiker an der University of Illinois Urbana-Champaign. „Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass dies einen wirtschaftlichen Wert generieren wird.“ (Pfaff, der sich mit Quantencomputer-Hardware beschäftigt, hat Forschungsgelder von IBM erhalten, ist jedoch nicht an Starling beteiligt.)

Der Zeitplan für Starling erscheint laut Pfaff realistisch. Das Design basiere „auf experimentellen und technischen Gegebenheiten“, sagt er. „Sie haben etwas entwickelt, das ziemlich überzeugend aussieht.“ Aber der Bau eines Quantencomputers ist schwierig, und es ist möglich, dass IBM aufgrund unvorhergesehener technischer Komplikationen Verzögerungen hinnehmen muss. „Das ist das erste Mal, dass jemand so etwas macht“, sagt er über den Bau eines großen Quantencomputers mit Fehlerkorrektur.

Der Fahrplan von IBM sieht vor, vor Starling zunächst kleinere Maschinen zu bauen. In diesem Jahr will das Unternehmen zeigen, dass fehlerkorrigierte Informationen robust in einem Chip namens Loon gespeichert werden können. Im nächsten Jahr wird das Unternehmen Kookaburra bauen, ein Modul, das sowohl Informationen speichern als auch Berechnungen durchführen kann. Bis Ende 2027 sollen zwei Kookaburra-Module zu einem größeren Quantencomputer namens Cockatoo verbunden werden. Nach dem erfolgreichen Nachweis folgt der nächste Schritt: die Skalierung und Verbindung von rund 100 Modulen, um Starling zu schaffen.

Diese Strategie spiegelt laut Pfaff den aktuellen Trend in der Branche wider, bei der Skalierung von Quantencomputern auf „Modularität” zu setzen – also mehrere Module miteinander zu vernetzen, um einen größeren Quantencomputer zu schaffen. Bei früheren Entwürfen setzten Entwickler:innen darauf, Qubits auf einem einzigen Chip anzuordnen.

IBM blickt auch über das Jahr 2029 hinaus. Nach Starling soll ein weiterer Computer namens Blue Jay (Blauhäher) gebaut werden. Blue Jay wird 2000 logische Qubits enthalten und voraussichtlich eine Milliarde logische Operationen ausführen können.