03.12.2019

Braket: Amazon Web Services startet Quantencomputer in der Cloud

Amazon Web Services (AWS) kündigte den Start seines Quantencomputer-Service Braket an. Developer sollen über das Cloud-Service erste Quanten-Algorithmen coden und testen können.
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Amazon Web Services (AWS) startet mit Braket Quantencomputer-Cloud-Service
(c) Adobe Stock - gonin

Der Quantencomputer-Wettlauf der Tech-Riesen nahm gerade dieses Jahr besonders viel Fahrt auf. Bisheriger Höhepunkt war wohl die Meldung von Google, die „Quantum Supremacy“, also einen allen klassischen Rechnern überlegenen Quantencomputer, erreicht zu haben. Auch Microsoft und IBM schliefen in der Zeit nicht. Wenig hörte man bislang dagegen von Amazon – der Tech-Gigant betreibt schließlich auch kein eigenes Quantencomputer-Programm. Mit „Braket“ wirft sich Amazon Web Services (AWS) jetzt aber trotzdem ins Rennen.

+++ “Der Quantencomputer führt zu einer Algorithmokratie mit Digital-Diktatoren” +++

Braket nutzt fremde Quantencomputer-Technologie

Und zwar mit der Bereitstellung von Quantencomputer-Zugang über die Cloud. Die Rechner entwickelt man dabei, wie gesagt, nicht selber. AWS setzt auf die Partner D-Wave, IonQ and Rigetti. Zugleich mit der Ankündigung zu Braket – der Name leitet sich von einer Notation für quantenmechanische Zustände ab – verkündete man auch den Launch eines „AWS Center for Quantum Computing“ und eines „AWS Quantum Solutions Lab“.

AWS will von Experimenten mit dem neuen Service lernen

Über das neue Service sollen Developer erste Quanten-Algorithmen coden und testen können. Ihnen werden dazu eine Reihe von begleitenden Tools, Beispiel-Codes sowie Simulatoren (auf klassischen Rechnern) zu Verfügung gestellt. AWS will über die Nutzung des Service herausfinden, wie es selbst in Zukunft Quantencomputing einsetzen kann.

IBM Q Experience: Quantencomputer seit 2016 in der Cloud

IBM bietet mit „IBM Q Experience“ bereits seit 2016 (stetiger Ausbau) für Developer Gratis-Zugang zur Nutzung einiger seiner Quantenprozessoren und dazugehöriger Simulatoren an. Dabei unterstützt man sowohl Anfänger als auch Fortgeschrittene mit Guides. Bereits vor einem Jahr verkündete man dort mehr als 80.000 aktive User und mehr als drei Millionen laufende und abgeschlossene Experimente.

⇒ Zur Page des neuen AWS-Service

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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Der Quantencomputer-Wettlauf der Tech-Riesen nahm gerade dieses Jahr besonders viel Fahrt auf. Braket nutzt fremde Quantencomputer-Technologie: Und zwar mit der Bereitstellung von Quantencomputer-Zugang über die Cloud. AWS setzt auf die Partner D-Wave, IonQ and Rigetti. Über das neue Service sollen Developer erste Quanten-Algorithmen coden und testen können. AWS will über die Nutzung des Service herausfinden, wie es selbst in Zukunft Quantencomputing einsetzen kann. IBM bietet mit „IBM Q Experience“ bereits seit 2016 für Developer Gratis-Zugang zur Nutzung einiger seiner Quantenprozessoren und dazugehöriger Simulatoren an.

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