Softwareentwicklung - Middleware

Der Quantencomputing-Technologie-Stack muss den Bogen von der Hardware bis zur Anwendung spannen. Um einen Quantenalgorithmus zur Lösung eines Anwendungsproblems einzusetzen, müssen neben entsprechenden anwendungsspezifischen Frameworks und Hoch- bzw. Programmiersprachen auch weitere Software-Werkzeuge entwickelt und bereitgestellt werden, die in der Compiler-Ebene angesiedelt sind. So gilt es, die abstrakte Programmiersprache in eine Sprache zu übersetzen, die von der Hardware, welche die Qubits ansteuert und ausliest, verstanden wird. Bei diesem Übersetzungsproblem gibt es viel Optimierungspotential, so kann die Anzahl an »teuren« Quantenoperationen durch Schaltkreisoptimierung reduziert werden und Charakteristika der Hardware zur Verminderung von Störeinflüssen können berücksichtigt werden. Insgesamt bietet sich hier die Möglichkeit, die zur Verfügung stehende Quantenhardware so gut wie möglich zu nutzen.

Am Fraunhofer IIS wurden aufbauend auf der Expertise in den Bereichen der KI und der mathematischen Optimierung Verfahren zur Schaltkreisoptimierung und für das sogenannte Qubit-Routing entwickelt. Weiterhin wurden klassische und quantenbasierte Verfahren zur Verkleinerung von Problemen entwickelt, die dadurch effektiv die Reichweite aktueller Quantenhardware verbessern. Das entsprechende quantenbasierte Verfahren (sog. »Circuit Cutting«) ermöglicht verteiltes bzw. parallelisiertes Quantenrechnen und stellt eine Software-seitige Möglichkeit zur Skalierung von Quantencomputing dar. Laufende Projekte zur Entwicklung von Quantencomputing-Middleware am Fraunhofer IIS sind das Munich Quantum Valley (MQV) Konsortium QACI (Quantum Algorithms for Application, Cloud & Industry), das MQV Leuchtturmprojekt KID-QC^2 (KI-gestütztes Design für skalierbare, effiziente und hoch strukturierte Quantenschaltkreise für Quantenchemie), sowie das BMWK geförderte Projekt QuaST (Quantum-enabling Services und Tools für industrielle Anwendungen).

Am Fraunhofer ITWM wird im Rahmen des Projektes QCStack ein standardisierter Compiler für Quantenhardware aufgebaut. Erwähnenswert ist auch die Quantum Architecture Search aus dem Abschnitt Quantenmaschinelles Lernen, da diese auch die Hardwareeigenschaften wie Qubit-Anzahl, Vernetzung, Fehlerrate berücksichtigt, sodass das Transpiling im Aufbau des Quantenschaltkreises direkt berücksichtigt wird.