Quantencomputing bei Fraunhofer

Aktuelle Projekte zu Quantencomputing im Überblick

SEQUENCE: EU-Projekt will Quantencomputing-Technologien skalierbar machen

Im europäischen Forschungsprojekt SEQUENCE nutzen neun Partner, darunter das Fraunhofer IAF, neuartige Ansätze, um Elektronik für Tieftemperaturanwendungen zu entwickeln. Dabei entsteht innovative kryogene 3D-Nanoelektronik, die zur Verbesserung entscheidender Schlüsseltechnologien für Quantencomputer sowie satellitengestützter und terrestrischer Kommunikationssysteme beitragen wird. Das Fraunhofer IAF steuert seine langjährige Erfahrung in Technologieentwicklung, Schaltungsdesign und Tieftemperatur-Messtechnik für ultra-rauscharme Hochfrequenzelektronik bei.

 

PlanQK: Plattform und Ökosystem für Quantenunterstützte Künstliche Intelligenz

PlanQK ist Plattform und Ökosystem für Quantenunterstützte Künstliche Intelligenz. Nutzer sollen dabei auf einen Quanten-AppStore zugreifen können, Entwickler auf einfache Weise Quantum-Plattformen nutzen und Spezialisten Konzepte bereitstellen, die Quantum Computing einfach zugänglich machen.

QFC-4-1QID: Quantenbits ins Glasfasernetz bringen

Quanteninformationen mit Glasfasern über weite Entfernungen übertragen und damit dem Quanteninternet den Weg bereiten: Mit diesem Ziel starteten das niederländische Forschungszentrum QuTech und das Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT am 1. September 2019 das ICON-Projekt QFC-4-1QID. In dieser langfristig angelegten, strategischen Partnerschaft der Forschungsinstitutionen entwickeln die Wissenschaftler Quanten-Frequenzkonverter für die Anbindung von Quantenprozessoren an Glasfasernetze. Eingesetzt wird die neue Technologie 2022 beim weltweit ersten Quanteninternet-Demonstrator.  

EnerQuant: Quantencomputing für die Energiewirtschaft

Im BMWi-geförderten Projekt entwickeln wir Algorithmen für Qubit-basierte Quantencomputer und Quantensimulatoren zur Lösung eines energiewirtschaftlichen Fundamentalmodells mit stochastischen Einflussgrößen. Als Basis des Projektes definieren wir ein einfaches Fundamentalmodell, welches wir in ein quantenmechanisches Problem übersetzen und welches sich effizient auf einem Quantensimulator lösen lässt.

IQuAn: Ionen-Quantenprozessor mit HPC-Anbindung

Gefangene Ionen besitzen eine Anzahl von Vorteilen gegenüber anderen physikalischen Realisierungen. Insbesondere die langen Kohärenzzeiten gefangener Ionen liefern die Basis für eine entsprechend lange Operationszeit zur Ausführung von Quantenalgorithmen. Im IQuAn-Verbund (u.a. Fraunhofer IOF) wird ein neuer, skalierbarer Ansatz mit hoher Qubit-Konnektivität verfolgt: Individuelle optische Adressierung in kleinen Registern wird kombiniert mit der Kopplung und der dynamischen Konfiguration mehrerer Register durch Bewegen und Umgruppieren der Ionen.

 

AQTION: Fraunhofer IOF liefert laseroptischen Aufbau für deutschen Quantencomputer

Mit dem Ziel, anwendungsnahe Forschung im Bereich Quantencomputer in der Europäischen Union vorantreiben, wurde 2018 der Verbund »Advanced quantum computing with trapped ions« (kurz: AQTION) ins Leben gerufen. Das Vorhaben ist Teil des Quanten-Flaggschiff-Programms der EU. Gegenstand des Projekts ist die Realisierung eines skalierbaren Quantencomputers auf Ionenbasis. Forscherinnen und Forscher am Fraunhofer IOF entwickelten die innovative Optik und Lasertechnik für den 19 Zoll großen Quantenrechner.

SEQUOIA: Software-Engineering industrieller, hybrider Quantenanwendungen und -algorithmen

Ausgehend von Anwendungsfällen und Anwenderbedarfen werden am Fraunhofer IAO neue Methoden, Werkzeuge und Algorithmen entwickelt. Dazu gehören  Quantenalgorithmen sowie Technologien für den Entwicklungsprozess bis hin zur Ausführung von Quantenschaltkreisen. Dies beinhaltet auch Verfahren für die Fehlermitigation sowie standardisierte Schnittstellen. Diese Technologien werden in hybriden Lösungen angewendet, die Quantenalgorithmen mit klassischen Lösungselementen kombinieren. 

QUASAR: Halbleiter-Quantenprozessor mit shuttlingbasierter skalierbarer Architektur

In diesem Projekt soll eine Architektur für Quantencomputer ohne geometrische Skalierungsgrenzen mit in Deutschland industriell verfügbarer Halbleitertechnologie realisiert werden. Das Fraunhofer IPMS beteiligt sich durch die Nutzung adaptierter Prozesse aus der CMOS-Fertigung. Über mehrere Iterationsstufen und unter Betrachtung fabrikationstechnischer Möglichkeiten sollen optimierte Bauelementstrukturen mit möglichst hoher Homogenität auf Substratebene zur Verfügung gestellt werden.

QLSI: Quantum Large-Scale Integration with Silicon

Das Projekts QLSI setzt sich zum Ziel, eine skalierbare Technologie für Silizium-Qubits für Quantencomputer zu entwickeln. Silizium-Qubits lassen sich schnell ansteuern und auslesen und sind aufgrund ihrer kleinen Größe, ihrer hohen Güte und ihrer Kompatibilität mit industriellen Herstellungsprozessen ideal geeignet für das Quantencomputing. Silizium-Qubits wurden schon vielfach erfolgreich demonstriert; im Projekt geht es nun darum, eine skalierbare Technologie für eine spätere industrielle Umsetzung zu entwickeln und einen 16-Qubit-Chip zu demonstrieren.

HalQ: Halbleiterbasiertes Quantencomputing

Das Projekt HALQ entwickelt eine übergreifende Plattform zur Evaluation und Integration von Qubit-Konzepten in ein Gesamtsystem, um die beteiligten Fraunhofer-Institute für die Roadmap der Bundesregierung zur Entwicklung eines Quantencomputers „Made in Germany“ zu befähigen. Insbesondere sollen die Stärken der Mikroelektronik zur Realisierung von höchstskalierbaren Quantencomputern betrachtet und entsprechende notwendige Technologien weiterentwickelt werden.

MATQu: Materials for Quantum Computing

Mit dem Ziel, eine vollständige europäische Wertschöpfungskette für die Herstellung von supraleitenden Josephson-Kontakten als vielversprechende Qubit Kandidaten für Quantencomputer zu schaffen, startete im Juni 2021 das Projekt Materials for Quantum Computing (MATQu). In den Bereichen Substrattechnologie, Prozesstechnologie und Werkzeuge bringt das MATQu-Projekt wichtige europäische Akteure auf diesem Gebiet zusammen, darunter vier große RTOs. Die Geschäftsstelle der FMD übernimmt gemeinsam mit dem Fraunhofer IAF die Leitung des durch das EU Rahmenprogramm Horizon 2020 geförderte Projektes. Darüber hinaus ist das Fraunhofer IPMS Projektpartner im MATQu-Team.

AutoQML: Developer-Suite für automatisiertes maschinelles Lernen mit Quantencomputern

Quantencomputer ermöglichen es, Machine Learning (ML) Ansätze zu beschleunigen und neue Lösungsansätze zu entwickeln. Die Implementierung solcher Quantenalgorithmen ist jedoch stark anwendungsfallspezifisch und bedarf daher einer charakteristischen Entwicklung durch interdisziplinäre Quantensoftwareingenieure. Im Projekt AutoQML sollen diese Prozesse vereinfacht werden. Ziel dabei ist es, Ansätze zur Automatisierung von Machine Learning durch Quantencomputing zu erweitern, unter anderem um Fragestellungen im Produktions- und Automotive Bereich einfacher und schneller lösen zu können.

Q.E.D. Quantum Ecosystem Deutschland

Das Projekt »Quantum Ecosystem Deutschland (Q.E.D.)« hat zum Ziel, den Aufbau souveräner Innovations- und Wertschöpfungsketten im Quantencomputing-Ökosystem in Deutschland wissenschaftlich zu begleiten. Das in zwei Module unterteilte Projekt soll dazu beitragen, Handlungswissen und Strategien für den mittel- bis langfristigen Aufbau eines technologisch souveränen und international wettbewerbsfähigen Quantencomputing-Ökosystems zu entwickeln. Neue Technologie‐ und Wissensmärkte sollen erschlossen und das Quantencomputing‐Ökosystem in Deutschland gestärkt werden. Dafür werden neue Methoden und Instrumente der Ökosystemanalyse entwickelt und neue Begleit- und Vernetzungsformate pilotiert.

QuaST: Quantum-enabling Services und Tools für industrielle Anwendungen

QC-gestützte Lösungen können industrielle Optimierungsprobleme erheblich voranbringen und damit Zeit und Geld sparen. Allerdings sind QC-gestützte Lösungen aktuell noch nicht für die breite Masse von industriellen Anwendern verfügbar. Dies liegt nicht nur an den Limitierungen der Quantencomputing-Hardware, sondern auch daran, dass tiefgehendes Informatik- und Physikwissen notwendig ist, um aktuelle Quantencomputer programmieren zu können. Allgemein fehlt ein niedrigschwelliger Zugang zu QC-gestützten Lösungen für Endanwender. Dies möchte »QuaST« ändern.

 

QuSAA: Quantenalgorithmen für Strategische Asset Allokation

Ziel des Projektes ist die Unterstützung der strategischen Asset Allokation und dabei insbesondere die Einbeziehung der Kapitalanforderungen nach Solvency II in diese Anlageentscheidung. Dazu soll untersucht werden, inwieweit die Nutzung von Quantencomputern dazu beitragen kann, die Komplexität des Problems besser zu beherrschen und stabilere Ergebnisse zu liefern. Dabei wird das Optimierungsproblem schrittweise in unterschiedlichen Komplexitätsstufen formuliert. Die Solvenzquote und die stochastische Optimierung sollen im weiteren Verlauf untersucht und das anfangs formulierte Modell erweitert werden.

SPINNING: Quantencomputer auf Basis von Spin-Qubits in Diamant

Ziel des Verbundprojekts »SPINNING« (Diamond spin-photon-based quantum computer) ist die Erforschung und Demonstration eines Quantencomputers »Made in Germany« sowie die Entwicklung einer Peripherie, die notwendig ist, um den Quantencomputer an herkömmliche Computersysteme anzubinden. Der kompakte, skalierbare Quantenprozessor basiert auf Spin-Qubits in Diamant. Im Vergleich zu heutigen Quantencomputern zeichnet sich die geplante Hardware sowohl durch längere Operationszeiten und kleinere Fehlerraten als auch durch einen geringen Kühlbedarf aus.  

QC-4-BW: Diamant-basiertes, spintronisches Quantenregister für skalierbaren Quantenprozessor

Im Rahmen des Kompetenzzentrums Quantencomputing Baden-Württemberg soll ein miniaturisierter und skalierbarer Quantenprozessor entwickelt und im Vergleich zu den supraleitenden Quantenprozessoren des IBM Quantencomputers Quantum System One mit einem Quantenvolumen von 30 evaluiert werden. Der angestrebte Quantenprozessor basiert auf optisch gekoppelten Quantenregistern, wobei jedes Quantenregister durch 10 Kernspin-basierte Qubits und einen Elektronenspin gebildet wird.

QORA: Quantenoptimierung mit resilienten Algorithmen

Unternehmen sind immer mehr mit der Notwendigkeit konfrontiert, große und komplexe Portfolios zu verwalten, die bereits jetzt einen massiven Einsatz von Informationstechnologie erfordern. Dabei wird die Fähigkeit, schnell optimale Entscheidungen zu treffen, zunehmend zu einem maßgeblichen Wettbewerbsvorteil. Quantencomputer bieten die Perspektive, konventionelle Rechner bei den einschlägigen Optimierungsverfahren zu übertreffen und so portfoliobezogene Entscheidungen zu beschleunigen. Im Projekt QORA werden solche Optimierungsverfahren basierend speziell auf dem Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) entwickelt und erprobt.

AnQuC-3: Anwendungsorientiertes Quantencomputing

Im Zentrum des ersten Projekts AnQuC standen Anwendungen auf dem IBM Quantum System One, mit Blick auf eine breite Erschließung des Quantencomputing. Mit Laufzeitmessungen wurden hybride Algorithmen, die sowohl klassische als auch Quanten-Anteile haben, studiert und die Auswirkungen von charakteristischen Größen wie der Kohärenzzeit und der Fehlerrate von 2-Qubit-Schaltungen auf bestimmte Algorithmen untersucht. Im Projekt AnQuC-3 liegt der Fokus auf den Themengebieten »Quantum Fourier Transformation«, »Quanten Maschinelles Lernen« und variationelle Algorithmen. Das Fraunhofer ITWM konzentriert sich dabei auf die ersten beiden Bereiche.
 

 

EniQmA: Hybrides Quantencomputing trifft auf Anwendungsfälle

Industriell relevante Anwendungen im Bereich QC sind fast immer hybrid. Variationelle Algorithmen spielen in der NISQ-Ära eine zentrale Rolle, um Quantenvorteile zu erzielen. Im Projekt »EniQmA« arbeitet das Fraunhofer ITWM mit Partnern aus Forschung und Industrie daran, diese hybriden Vorgehen gezielt zu systematisieren und unterstützt bei der strukturierten Entwicklung hybrider Quantenanwendungen durch Software, Methoden und Werkzeuge. Das EniQmA-Team schafft ein Set an Tools für den gesamten Lebenszyklus hybrider Quantenanwendungen.

NeQST: NExt level Quantum information processing for Science and Technology

Die Vision von NeQST besteht darin, die jüngsten Fortschritte bei der Kontrolle von d-Level-Quantensystemen, Qudits, zu nutzen, um Durchbrüche in der gesamten Wertschöpfungskette der Quanteninformatik zu erzielen. Dazu gehören eine experimentell getestete Qudit-Plattform auf der Grundlage von eingefangenen Ionen, validierte automatische Entwurfswerkzeuge, maßgeschneiderte Zertifizierungsmethoden und die nachgewiesene Machbarkeit praktischer Anwendungen. Die Anwändeungsfälle "Quantensimulation von Gittereichtheorien" und die "Quantenoptimierung im Energiebereich" stehen dabei im Fokus.  

DEGRAD-EL3-Q: Entwicklung von hybriden QC Methoden für die Degradationsmodellierung von alkalischen Elektrolyseuren

In „DEGRAD-EL3-Q“ untersucht das Fraunhofer IPA den Einsatz von QC-Methoden zur Lebensdaueranalyse von Elektrolyseuren. Das Projekt ist Teil des Leitprojekts H2Giga mit dem Ziel, den industriellen Herstellungsprozess von Elektrolyseuren voranzutreiben. Es werden verschiedene Methoden des quantenmaschinellen Lernens untersucht und erforscht, wie QC zur Simulation chemischer Prozesse im Kontext der Degradation von Elektrolyseuren genutzt werden kann.

AQUAS: Anwendung von Quantensimulationen in der Wasserstoffforschung

»AQUAS« verfolgt das Ziel, die Wasserstoffforschung und -herstellung durch Quantensimulation von Elektrolysematerialien auf eine neue Ebene zu heben und somit eine erforderliche Effizienzsteigerung zu erreichen. Dies soll durch die Validierung und Implementierung innovativer Softwaretools, die hybride und in naher Zukunft einsatzbereite Algorithmen verwenden, erreicht werden. Der Fokus liegt dabei auf Algorithmen, die auf bereits existierender fehlerbehafteter Hardware einsatzbereit sind.