Quantum Annealing Device: Forscher äußern Zweifel an Googles Quantensystem

In einem aktuellen Experiment mit einem Quantum Annealing Device, einem D-Wave 2X, spricht Google von einem Leistungszuwachs von 10^8, den das gemeinsam mit der Nasa betriebene System erreichen soll. Koryphäen äußern jedoch Kritik an den Messungen und bezeichnen sie als irreführend, denn: Der verwendete Algorithmus, Quantum Monte Carlo, wurde massiv für den D-Wave 2X optimiert und gegen einen simulierten Singlecore-Annealer gestellt.

Die vorgelegten Zahlen (PDF) seien zwar korrekt, sagt etwa Matthias Troyer von der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich, allerdings solle das Kleingedruckte berücksichtigt werden. Ein besser für die Simulation angepasster Algorithmus würde die um den Faktor 10^8 höhere Geschwindigkeit auf nur noch etwa die hundertfache Leistung verringern, und einige Berechnungen laufen auf einem traditionellen Rechner ebenso flott oder schneller.

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D-Wave 2X (Bild: D-Wave)

Direkter Vergleich könnte anders ausgehen

Google selbst erklärt zudem, mit spezialisierten ASICs - also in Hardware verdrahteten Funktionen - sei es möglich, für einen ähnlichen Preis ein System zu bauen, das den D-Wave 2X schlägt. Die Kosten für das Quantum Annealing Device sollen bei 10 bis 15 Millionen US-Dollar liegen. Damit das System überhaupt funktioniert, muss die Temperatur nahe dem absoluten Nullpunkt liegen, es dürfen keinerlei Vibrationen auftreten und kein Licht scheinen.

Allerdings sagt Google auch, dass die Geschwindigkeit der Quantensysteme bald derart ansteigen werde, dass traditionelle Rechner ohnehin nicht mehr mithalten können. Ungeachtet dieser Prognose findet Scott Aaronson vom MIT, das aktuelle Experiment sei die bisher beeindruckendste Demonstration dessen, was der D-Wave 2X zu leisten imstande ist.

Das System wurde speziell zur Bearbeitung von Annealing-Algorithmen geschaffen und bedient sich dazu Quanten-Effekten. Dabei sind Probleme, die besonders viele Eingabevariable besitzen und deshalb klassisch nicht berechenbar sind. Aufgabe des Annealing-Algorithmus ist es, schnell eine befriedigende Lösung zu finden - aber nicht unbedingt die optimale.