02.10.2019

Googles Quantencomputer: 200 Sekunden statt 10.000 Jahre

Google hat laut geleakten Papers einen Quantencomputer entwickelt, der eine Rechnung in wenigen Minuten erledigt, für die herkömmliche Supercomputer 10.000 Jahre brauchen. Quantencomputer arbeiten mit Qubits anstatt mit Bits und können daher mehrere Berechnungen gleichzeitig durchführen.
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Google, Quantencomputer
(c) Google - Einem "geleakten" Paper nach hat Google einen Quantencomputer entwickelt, der alles bisherigen Supercomputer übertrifft.

Laut einem Bericht der Financial Times ist es einem Forscherteam von Google unter der Leitung von John Martinis gelungen, die Überlegenheit eines Quantencomputers („Quantum Supremacy“) zu beweisen. Dabei bezieht sich die Wirtschaftszeitung auf ein „Paper“, das zunächst auf der NASA-Website veröffentlicht und kurz danach wieder entfernt wurde. Allerdings nicht bevor aufmerksame Leser Sicherungskopien erstellt und verbreitet haben.

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Googles Quanten-Rechner: Besser als Supercomputer „Summit“

Der US-Gigant hält sich weiterhin bedeckt. Bekannt ist, dass Google die Konstruktion eines Quantencomputers gelungen ist, der ein Problem in 200 Sekunden lösen konnte, für den der modernste Supercomputer „Summit“ 10.000 Jahre brauchen würde.

Aus der veröffentlichen Fassung des „geleakten“ Papers auf der Website Pastebin ist herauszulesen, dass der Prozessor über 54 Qubits (53 funktinonsfähig) verfügt.

Quantencomputer: 1 und 0 zugleich

Qubits unterscheiden sich von herkömmlichen Bits dadurch, dass Qubits nicht bloß eine 1 oder 0, sondern Beides gleichzeitig sein können. Daher ist es Quantencomputern möglich, große Datenmengen parallel zu verarbeiten, während normale Computer eine Aufgabe nach der anderen lösen.

Jedoch ist anzumerken, dass der entwickelte Quantencomputer von Google, wie die Zeit beschreibt, noch keine allgemeinen Probleme lösen könne. Stattdessen hätten die Forscher einen Chip namens „Sycamore“ entwickelt, auf den die Spezialaufgabe „zugeschnitten“ war. Nichtsdestotrotz vergleichen Experten diesen Vorgang mit der Pionier-Leistung der „Wright Brothers“, die Anfang des 20. Jahrhunderts motorgetriebene Flüge mit Gleitflügzeugen absolvierten. Quantenforscher hoffen indes auf eine reguläre Veröffentlichung des Papers, um sich mit den Details näher auseinandersetzen zu können.


⇒ Pastebin

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Das Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

Investieren ohne Programmierkenntnisse

Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

Elf Werkzeuge für KI-Assistenten

Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

Sicherheit und Systemlimits

Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

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