20.04.2019

Quantentechnologie: Das werden die 4 größten Usecases

Rainer Blatt, Direktor des Instituts für Quantenoptik und Quanteninformation an der Universität Innsbruck, gilt als einer der weltweit renommiertesten Wissenschaftler im Bereich der Quanteninforma­tion. Für den brutkasten gab er einen Ausblick auf vier künftige Anwendungsbereiche dieser Technologie und wann diese unser Leben disruptiv verändern werden.
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Quantentechnologie
(c) IQOQI / C. Lackner

Rainer Blatt, dem heutigen Direktor des weltweit renommierten Instituts für Quantenoptik und Quanteninformation an der Universität Innsbruck, ist es 2004 gelungen, zum ersten Mal Quanteninforma­tion zu teleportieren. Heute arbeitet er mit den Quantentechnologie-Fachkollegen Peter Zoller und Thomas Monz an der Realisierung des Quantencomputers. Sein Institut betreibt Rechner mit im internationalen Vergleich extrem hohen Qubits-Anzahlen und ist in Sachen Fehlerkorrektur-Forschung an der Weltspitze.

+++ Quantencomputing: Europa wittert eine Chance im globalen Wettlauf +++

Dass Quantencomputer selbst zwar ein großer Teil Blatts Forschung sind, keinesfalls aber alleine im Mittelpunkt stehen, liegt an drei weiteren Kerntechnologien, die laut Blatt – auch die Europäische Union sieht das in ihrem Quanten-Manifest so – zuerst umgesetzt werden sollten: Quantenkommunikation, Quantensimulation und Quantensensoren werden unsere Welt gravierend verändern. Dies noch bevor die Computer in prognostizierten zehn bis 15 Jahren zur totalen Disruption führen werden.

1. |Die Kommunikationsrevolution: Absolut sichere Datenübertragung durch Quantentechnologie

„Wir sehen heute schon Firmen in den USA und in Europa, die Geräte zur Quantenkommunikation verkaufen“, erklärt Rainer Blatt. Diese Geräte würden Quantenkommunikation nutzen, um Nachrichten besonders sicher zu übertragen. Der Grund: Liest eine dritte Stelle Daten während der Übertragung aus, werden diese unausweichlich sofort zerstört – eine inhärente Eigenschaft der Technologie.

„Ein noch nicht mögliches, aber nächstes Ziel ist es, die Quantenkommunikation über lange Strecken verfügbar zu machen“, sagt Blatt. Die Schwierigkeit dabei: „Die verwendeten Lichtleitfasern sind zwar sehr transparent, aber über lange Strecken werden heute auch für die herkömmliche Datenübertragung ca. alle 100 Kilometer Verstärkerstrecken eingesetzt. Verstärken heißt aber, sie müssen die Information, die ankommt, lesen, verstärken und weitergeben. Das funktioniert mit Quanteninformation nicht, weil sie beim Lesen zerstört wird.“

Deswegen verlange diese Technologie nach sogenannten Quantenwiederholern, also „Stationen, die wie ein kleiner Quantencomputer funktionieren. Sie nehmen Information entgegen und geben diese mithilfe von Verschränkungsprotokollen weiter.“ Gelingt es, dies technisch umzusetzen, wird die globale, absolut sichere Datenübertragung kommen. In fünf bis zehn Jahren sollen so Quanten-­Netzwerke zwischen großen Städten möglich sein. Der Entwicklungsplan der Europäischen Union sieht dabei auch erste Kreditkartensysteme auf uns zukommen, die auf dieser Technologie basieren. Ein europäisches Internet, das klassische und Quantenkommunikation miteinander verbindet, lässt laut Quan­ten-Timeline des offiziellen EU-Manifests noch über zehn Jahre auf sich warten.

2. | Sensoren für Zeitmessung: Kurzfristig das größte Anwen­­­dungspotenzial

„Schon heute beruht ein Großteil der Messtechnik auf atomaren Messungen, insbesondere die Messung der Zeit. Die Sekunde ist festgelegt als ein Neunmilliardstel einer Schwingung eines Cäsium-Atoms“, meint Blatt und gibt Ausblick auf die disruptive Kraft der Quantentechnologie. „Diese Messungen werden in Zukunft auf optische Schwingungen übertragen. Wir können dann Zeiten mit einer unvergleichlichen Präzision von bis zu 16 Stellen hinter dem Komma messen.“

Quanten-Glasfaserkommunikation, Navigation im Weltall und viele andere Gebiete, die auf extrem genauer Zeitmessung basieren, werden damit riesige Entwicklungsschritte machen. „Für meinen persönlichen Geschmack wird dieses Thema in der öffentlichen Diskussion viel zu sehr vernachlässig“, so Blatt: „Ich bin der Meinung, dass vor allem die Quantenmesstechnik in den nächsten Jahren viel mehr Anwendung finden wird als alle anderen Technologien.“

Quantensensoren für Schwerkraft oder Magnetismus sind heute kurz vor der Markteinführung. Navigationssysteme, die auf der Technologie beruhen, sollen laut EU-Plan in fünf bis zehn Jahren in handlichem Format erhältlich sein. Bis zur Integration im Handy dürfte die Technologie noch mehr als zehn Jahre brauchen. Eine Schätzung scheint hier schwierig.

3. | Material und Medikamente: Völlig neue Festkörper und chemische Verbindungen simulieren

„Wenn Sie Materialeigenschaften mittels Quantenmechanik studieren wollen, dann stellen Sie fest, dass Sie bereits bei 40 Atomen am Ende der Fahnenstange angelangt sind, selbst mit den besten Supercomputern dieser Welt. Aber: Die meisten Materialien bestehen aus mehr als 40 Atomen.“

Die Lösung liegt in der Quantensimulation: „Sie geben 40 richtigen Atomen genau jene Eigenschaften, die sie brauchen und lassen sie auf vorbestimmte Art und Weise wechselwirken. Die Phänomene, die sie dabei studieren können, kann kein Computer ausrechnen.“ So werden sich in den nächsten fünf bis zehn Jahren komplexe Materialien mit disruptivem Nutzen in allen Industrien entwickeln. Auch die Arzneimittelherstellung soll davon gravierend profitieren.

4. | Quantenrechner überholen klassische Computer: „Das wird in den nächsten 10 oder 15 Jahren sicher passieren“

Blatts Vision: „Computer werden durch Quantencomputer ersetzt.“ Sie kommunizieren über ein ultrasicheres Netz von Lichtleitungen, sie bauen auf die exaktest mögliche Zeitmessung und nutzen die gleichen Effekte wie die Quantensimu­lation. Die Quantencomputer haben das Potenzial – auch nach den Plänen der EU –, die größte Technologierevolution der Menschheitsge­schichte zu werden.

„Digitale Quantencomputer sind Maschinen, die mit Quantenhilfe über programmierte Schaltkreise echte Re­chenprobleme lösen können“, erklärt Blatt und beschreibt den technologischen Hintergrund: „Dazu müssen alle Rechenoperationen in sogenannte Gatteroperationen zerleget werden. Da sind wir noch nicht so weit, dass wir klassische Computer in ihrer Leistungsfähigkeit schlagen können. Aber: Wir sehen die Probleme und verstehen sie.“

Jetzt muss noch eine Reihe technischer Entwicklungen gemacht werden, bevor man die klassischen Computer abhängen kann. „Das wird in den nächsten 10 oder 15 Jahren sicher passieren“, meint Blatt. Die Auswirkungen auf Anwendungen der Optimierung, Big-Data-Analysen, Machine Learning und künstliche Intelligenz sowie Bilderkennung werden dabei am stärksten spürbar sein.


Dieser Beitrag erschien in gedruckter Form im brutkasten Print-Magazin #8 “Quantensprünge”.

⇒ zur Page des Instituts für Quantenoptik und Quanteninformation

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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