31.05.2024
QUANTENCOMPUTING

ParityQC: Tiroler Spin-off stellt industrietauglichen Quantencomputer vor

Das Innsbrucker Quantencomputing-Spin-off ParityQC hat zusammen mit eleQtron und NXP Semiconductors den ersten vollständig in Deutschland hergestellten Quantencomputer-Demonstrator auf Ionenfallenbasis vorgestellt.
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Die Co-Founder und Co-CEOs vom Tiroler Unternehmen ParityQC (v.l.): Magdalena Hauser und Wolfgang Lechner © brutkasten
Die Co-Founder und Co-CEOs von ParityQC (v.l.): Magdalena Hauser und Wolfgang Lechner © brutkasten

Am Donnerstag hat das Tiroler Quanten-Spin-off ParityQC in Hamburg einen Full-Stack-Quantencomputer-Demonstrator auf Ionenfallenbasis präsentiert. Er wurde von der DLR Quantum Computing Initiative (DLR QCI) in Auftrag gegeben und im QSea-Konsortium in Zusammenarbeit mit eleQtron und NXP Semiconductors entwickelt.

Der Demonstrator soll einen industriellen Zugang zu Quantencomputerressourcen ermöglichen. Dies soll Unternehmen und Forschungsteams helfen, die Vorteile des Quantencomputings in Anwendungen wie globaler Logistik zu nutzen. Künftig soll es anderen Unternehmen möglich sein, Rechenzeit zu mieten.

Spin-off als Teil eines Ökoystems in Hamburg

Das vor vier Jahren gegründete Unternehmen ParityQC von Wolfgang Lechner und Magdalena Hauser entstand als Spin-off der Universität Innsbruck und Österreichischer Akademie der Wissenschaft. Mit dem vorgestellten Demonstrator verankert sich das österreichische Unternehmen zudem stärker in der zukunftsträchtigen Branche. DLR QCI möchte an dem Standort in Hamburg ein Quantencomputing-Ökosystem schaffen, um das Potenzial der Quantentechnologie voll auszuschöpfen.

(c) QCI

Der am Donnerstag vorgestellte Quantencomputer-Demonstrator kombiniert dabei die MAGIC-Hardware von eleQtron, die ParityQC-Architektur und das Chipdesign und die Technologie von NXP und wird durch einen digitalen Zwilling ergänzt. In der nächsten Phase des QSea-Projekts soll es nun darum gehen, den Quantencomputer leistungsfähiger und industrietauglicher zu machen.

ParityQC sieht Deutschland als führend im Quantencomputing

Grundsätzlich haben Quantencomputer eine außergewöhnlich hohe Rechenleistung und können so komplexere Probleme lösen. Es wird als zukunftsweisende, innovative Technologie gesehen, die für den wirtschatlichen, sowie den gesellschaftlichen Fortschritt steht.

Anwendungsbereiche von Quantencomputing gehen von Wettermodellierung über Medikamentenwentwicklung bis hin zur Logistikoptimierung. Aktuell gibt es zwar viel Entwicklungen bei Quantencomputern, es fehlt aber noch an der Industrialisierung der Anwendungen.

Bei der Vorstellung am Donnerstag war auch der deutsche Bundeskanzler Olaf Scholz anwesend (c) ParityQC

„Mit dem vom BMWK finanzierten Kauf von Quantencomputern durch das DLR QCI festigt Deutschland seine führende Rolle im Quantencomputing. Dies ist ein entscheidender Schritt hin zur erfolgreichen Kommerzialisierung weltweit führender Forschung und zur Schaffung eines nachhaltigen Quantenökosystems, das es Unternehmen ermöglicht, zu skalieren und  in Europa zu bleiben“, so die beiden Co-CEOs von ParityQC, Wolfgang Lechner und Magdalena Hauser in einer Pressemitteilung.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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