Sycamore ist für gezielte Berechnungen zu ungenau

Am Ende der Berechnung werden die Qubits ausgelesen. Dabei hat jedes Qubit eine gewisse Chance, das Ergebnis 0 oder 1 anzunehmen. Vor den Rechenschritten wäre es immer 0 gewesen. Hinterher ist jede Verteilung von Nullen und Einsen über alle Qubits möglich, aber durch die Aneinanderreihung von Rechenschritten sind nicht alle gleich wahrscheinlich. Der klassische Computer soll nun berechnen, wie sie sich verteilen. Je mehr Qubits zum Einsatz kommen, desto schwieriger wird das Problem. Am Ende konnte der klassische Computer nicht mehr mithalten.

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Der Benchmark selbst ist relativ neu und entstand aus einer Diskussion im Jahr 2015. Deshalb ist auch nicht völlig auszuschließen, dass es effizientere Wege gibt, die Verteilung der Ergebnisse mit klassischen Computern zu berechnen, die noch nicht gefunden wurden. Ein anderes Problem sind die Fehlerraten bei den Rechenschritten, den sogenannten Quantengattern. Bei jedem Quantengatter mit einem Qubit liegt die Fehlerrate bei 0,16 Prozent. Wo zwei Qubits beteiligt sind, kommt es in 0,62 Prozent der Fälle zu Fehlern. Hinzu kommt eine Fehlerrate von 3,8 Prozent beim Auslesen.

In der größten Berechnung kamen 53 Qubits zum Einsatz, wobei 1.113 Quantengatter auf je ein Qubit und 430 auf je zwei Qubits angewendet wurden. Am Ende wird nur in 0,2 Prozent der Fälle ein richtiges Ergebnis erwartet. Allerdings kann durch millionenfache Wiederholung des Vorgangs das statistische Mittel dieser Messungen gebildet werden. Drei Millionen Wiederholungen dauerten 600 Sekunden, wovon nur ein Zwanzigstel auf die eigentliche Nutzung des Quantenchips entfiel - die nötige Hardware zum Auslesen und Steuern des Chips begrenzte die Geschwindigkeit.

Nur durch den Zufall können Fehler kompensiert werden

Der Trick mit dem Auslesen der vielen Wiederholungen funktioniert in dem Benchmark tatsächlich. Genau deshalb wurde das Verfahren mit zufälliger Aneinanderreihung von Rechenschritten gewählt. Fehler in einem Rechenschritt haben so eine viel geringere Chance, sich durch Folgefehler stark auf die nächsten Rechenschritte auszuwirken und können per Zufall auch wieder korrigiert werden. Fest programmierte Algorithmen, in denen ein Ergebnis auf dem letzten aufbaut, haben diesen Vorteil nicht.

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Darin liegt auch die Grenze des demonstrierten Chips. Er ist frei programmierbar, aber noch viel zu fehleranfällig, um tatsächlich zuverlässige Ergebnisse zu liefern, wenn er frei programmiert wird. Die verklausulierte Sprache der Forscher im Bereich des Quanten-Computing macht es allerdings ungewöhnlich schwierig, die Funktion des im Grunde sehr einfachen Benchmarks und dessen Grenzen für Aussagen in der Praxis sicher nachzuvollziehen. Die Klagen eines Forschers über faktenfreie Spekulation zu den vorzeitig veröffentlichten Ergebnissen sind damit gerechtfertigt, allerdings zum Teil auch selbst verschuldet.

Im Ergebnis konnten die Forscher belegen, dass der Chip tatsächlich Quantenberechnungen durchführt, die weitgehend den gegebenen Steuerbefehlen entsprechen. Allerdings zeigt der Kunstgriff der zufälligen Auswahl der Befehle zur Kompensation der Fehleranfälligkeit auch, wie weit die Technik noch von einem universellen Quantencomputer entfernt ist.

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 Google: Ein Quantencomputer zeigt, was derzeit geht und was nicht
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Mopsmelder500 27. Sep 2019

einfach kein Rechner ? Nur weil man durch Zufall irgendwas herausgekommt. Klar wenn ich...

Anonymer Nutzer 26. Sep 2019

Der Quantenteil selber braucht keinen Arbeitsspeicher, da die gesamte Inforamtion in den...

cry88 25. Sep 2019

Nach Aussage der meisten Kunden von IBM: Sinnlos Geld verbrennen. Das ist deren KI...

Jorgo34 25. Sep 2019

Danke für den Lacher! +1

leed 25. Sep 2019

Unfassbar schneller als heutige PCs und dafür Fehler die man versucht mit einem...



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