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„Klug verdrahtet“ : Künstlicher Go-Spieler scheitert am Quantencomputer

Eine Fehlerkorrektur während des Trainings: Dargestellt ist die Aktivität des künstlichen Neuronalen Netzes, während es eine komplizierte Aufgabe löst. Bild: MPI für die Physik des Lichts

Die Korrektur von Fehlern ist bei einem Quantencomputer eine äußerst komplizierte Angelegenheit. Auch ein künstliches Neuronales Netz stößt hier schnell an seine Grenzen und bedarf der Nachhilfe.

          Nobody’s perfect – selbst dem Quantencomputer, dem Inbegriff an Genauigkeit und Rechengeschwindigkeit, unterlaufen bisweilen Irrtümer. Zu schaffen machen dem Rechner, der zur Kalkulation die Prinzipien der Quantenphysik nutzt, vor allem Streufelder und Temperaturschwankungen. Sie stören die fragilen Quantenzustände (Qubits) der Atome und Lichtquanten und ihre unzähligen Überlagerungszustände, die man zum Rechnen nutzt. Dadurch können sich Rechenfehler einschleichen. Die klassische Fehlerkorrektur eines PCs hilft da nicht weiter. Denn die in den Qubits gespeicherten Daten  können grundsätzlich nicht kopiert und somit auch nicht als Sicherheitskopie abgespeichert werden.

          Manfred Lindinger

          Redakteur im Ressort „Natur und Wissenschaft“.

          Gefragt sind daher andere Strategien. Forscher vom Max-Planck-Institut für die Physik des Lichts in Erlangen haben sich nun Beistand aus der KI geholt: ein künstliches neuronales Netz, wie es beispielsweise „AlphaGo“ nutzt, also jenes Computerprogramm, das vor zwei Jahren den weltbesten Go-Spieler mit 4:1 bezwang. Die Künstliche Intelligenz war damals  in der Lage, aus der unüberschaubaren Zahl möglicher Go-Spielzüge in kürzester Zeit Hunderttausende zu erlernen.

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          Ein unschlagbarer Vorteil gegenüber seinem menschlichen Gegenspieler, der auch zum Ausmerzen von Quantenfehlern nützlich sein könnte, so die Hoffnung der Forscher. Denn für die Erlanger Forscher sind ein Go-Spiel und ein Quantencomputer nicht ganz so verschieden, wie sie auf den ersten Blick vielleicht erscheinen.

          KI überfordert bei der Fehlersuche

          Bei beiden Systemen spielen Muster eine zentrale Rolle. Bei  letzterem sind es allerdings keine Spielsteine mit ihren weißen und schwarzen Seiten, die auf einem Spielfeld hin und her bewegt werden, sondern aufgereihte Quantenbits, die ein Muster erzeugen, abhängig davon, ob sie gerade aktiv sind oder nicht.   Ein Rechenfehler zeigt sich immer dann, wenn beim Rechnen sich das Muster plötzlich und unerwartet ändert, so die Idee dahinter. Allerdings gibt die Quantenwelt scharfe Spielregeln vor. Der „Korrektur“-Algorithmus darf den Verlauf des Quantenspiels nicht verfolgen. Schon jeder Blick auf einen  Quantenzustand zerstört diesen sofort und macht ihn unbrauchbar für den nächsten Rechenschritt.  Zudem gibt es neben den binären Zuständen „schwarz“ und „weiß"; noch die  Überlagerung und Verschränkung von Zuständen. Was das Quantenspiel äußerst kompliziert gestaltet.

          Und so stieß das neuronale Netz bereits bei einem einfachen System mit fünf Qubits an seine Grenzen. Anstatt einen Rechenfehler auszumerzen und den Quatenzustand wieder herzustellen, machte es kurzen Prozess. Es vernichtete das fehlerhafte Qubit und stoppte die Berechnung. Die Lösung war ein zweites neuronales Netz, das den Korrektur-Algorithmus lehrte, wie es mit den Fehlern bei einem Quantenrechner zu verfahren hat.

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