Quantencomputer versprechen, Probleme zu lösen, die für klassische Rechner unzugänglich sind. In diesem Beitrag geben wir einen Überblick über die wichtigsten Anwendungsfelder und zeigen, in welchen Bereichen bereits geforscht und experimentiert wird.
Optimierungsprobleme
Viele praktische Fragestellungen, von der Routenplanung bis zur Portfoliosteuerung, lassen sich als kombinatorische Optimierungsprobleme formulieren. Quantenalgorithmen wie der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) oder Varianten des Grover‑Suchalgorithmus könnten hier schnellere oder qualitativ bessere Lösungen liefern. Unternehmen wie Volkswagen und Airbus testen beispielsweise, wie Quantencomputer Logistik‑ und Verkehrsprobleme effizienter lösen können.
Quantensimulation
Eine der vielversprechendsten Anwendungen ist die Simulation von Quantensystemen selbst. Moleküle, Materialien oder chemische Reaktionen lassen sich auf Quantencomputern natürlich nachbilden. Mit Algorithmen wie dem Variational Quantum Eigensolver (VQE) werden Energiezustände von Moleküle berechnet, um neue Medikamente oder Katalysatoren zu entwickeln. Auch die Materialforschung profitiert durch genaue Simulationen von Festkörpern und supraleitenden Phasen.
Quantenkryptografie und -sicherheit
Quantencomputer bedrohen klassische Verschlüsselungsverfahren wie RSA, erzeugen aber zugleich neue Möglichkeiten für absolut sichere Kommunikation. Quanten‑Schlüsselverteilung (Quantum Key Distribution, QKD) nutzt Photonen zur sicheren Übertragung von Schlüsseln, bei der jeder Abhörversuch detektiert wird. Auch Post‑Quantum‑Kryptografie wird intensiv beforscht, um klassische Verfahren resistent gegen Quantenangriffe zu machen.
Materialforschung und Chemie
Durch die exakte Berechnung von Moleküularorbitalen können Quantencomputer neue Materialien mit besonderen Eigenschaften vorhersagen. Unternehmen wie BASF, Roche oder Microsoft erforschen, wie Quantenalgorithmen für die Materialentwicklung und Medikamentenforschung eingesetzt werden können. Gerade die Kombination aus klassischen Simulationen und variationalen Quantenalgorithmen spielt eine wichtige Rolle.
Maschinelles Lernen
Auch im Bereich Künstliche Intelligenz wird untersucht, ob Quantencomputer Vorteile bringen. Quantum Machine Learning versucht, Quanten‑Schaltkreise in neuronale Netze zu integrieren oder Kernelmethoden auf dem Quantencomputer effizienter zu berechnen. Die Vorteile gegenüber klassischen Machine‑Learning‑Methoden sind zwar noch unklar, doch hybride Ansätze könnten spezifische Aufgaben beschleunigen.
Fazit
Die Anwendungsgebiete von Quantencomputern sind vielfältig und reichen von Optimierung über Simulation bis zu Kryptografie und maschinellem Lernen. Viele Verfahren befinden sich noch im Forschungsstadium, doch erste Demonstrationen und Pilotprojekte zeigen das Potenzial dieser neuen Technologie. In den kommenden Jahren wird sich zeigen, welche Anwendungen als erste einen echten Vorteil bringen und welche eher langfristig relevant werden.