Via Cloud ist Quantencomputing schon jetzt für die Logistik nutzbar

Während der Pandemie haben die Menschen mehr Fernseher, Laptops, Monitore und Küchentechnik gekauft, jetzt rücken wieder andere Produkte auf der Beliebtheitsskala nach oben. Was bedeutet das für die Lager – längere Wege oder Umsortieren? Lagerplanung ist aufwendig und zeitintensiv, sodass es schwer ist, die Wegezeiten an die aktuelle Bestellsituation anzupassen. Durch maschinelles Lernen lassen sich Änderungen jedoch erkennen und Prognosen ableiten, die dabei helfen, Lager vorausschauend umzusortieren.

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Solche Prognosen gehören zu den Aufgaben, bei denen ein Quantencomputer seine Überlegenheit beweist. Denn kombinatorische Optimierungsprobleme sind für ihn ein Kinderspiel. Ein Beispiel ist das „Rucksackproblem“, eine klassische Zwickmühle in der Logistik, die mit steigender Anzahl von Variablen immer komplexer wird – insbesondere, wenn man sie auf eine große LKW-Flotte und viele verschiedene Gütervarianten überträgt. Ein anderes Beispiel ist das sogenannte „Problem des Handlungsreisenden“ mit der Frage: Welche Route ist die kürzeste, wenn er mehrere Städte besuchen möchte? Bei drei Städten sind es nur zwei mögliche Reiseabläufe, doch bei zehn Städten sind es schon 362 880. Ab 50 Städten wird die Berechnung so komplex, dass sie selbst für klassische Supercomputer nicht mehr lösbar ist.

Quantencomputing lohnt sich immer dann, wenn es unendlich viele Möglichkeiten gibt, mit denen man an eine Aufgabe herangehen kann und wenn diese in Echtzeit oder nahezu Echtzeit gelöst werden sollen – der Quantencomputer berechnet dann den optimalen Lösungsweg. Um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, muss der Aufgabe nicht nur eine kombinatorische Problemstellung zugrunde liegen, die erforderlichen Berechnungen müssen sich auch innerhalb von Sekundenbruchteilen umsetzen und leicht wiederholen lassen. Denn nur durch mehrfache Berechnungen erzielen Quanten-Algorithmen aussagekräftige Ergebnisse.

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Wie weit Quantencomputer aktuell sind

Nicht nur die Anforderungen an die Berechnungen sind komplex, sondern auch die Technik: Denn Qubits sind sensibel. Schon kleinste Erschütterungen können zu falschen Ergebnissen führen. Daher arbeiten zum Beispiel supraleitende Quantencomputer mit einer Stickstoffkühlung und erzeugen Temperaturen um den absoluten Nullpunkt, also minus 273 Grad. Andere Systeme halten die Qubits in einer Ionenfalle mittels elektrischer und magnetischer Felder fest. Um auftretende Fehler zu minimieren, werden die Aufgaben mehrmals durchgerechnet. Da Quantencomputer Ergebnisse basierend auf Wahrscheinlichkeiten errechnen, führen diese vielen Runden zu einem optimalen Ergebnis.

Deutschland gehört zur Weltspitze, wenn es um Quantencomputing und Forschung zu Quantentechnologie geht. Das unterstützt auch die Bundesregierung: Bis 2025 will sie zwei Milliarden Euro in den Bereich investieren. Im kommerziellen Umfeld liegt IBM mit achtundzwanzig Quantencomputern in puncto Hardware jedoch noch vorn. Über hundert Einrichtungen greifen bereits auf die Systeme zu, darunter Daimler und Fraunhofer. IBM Osprey, der neueste Quantenprozessor des Unternehmens, arbeitet mit 433 Qubits. Doch IBM forscht weiter, um Systeme mit 1 000 Qubits und mehr zu entwickeln.

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Quantencomputing über die Cloud nutzen

Während Forschung und Entwicklung auf Hochtouren laufen, steht die kommerzielle Nutzung von Quantencomputern noch am Anfang. Doch es existieren bereits viele potenzielle Use Cases. Hier kommt die Cloud ins Spiel: T-Systems setzt bereits eine cloudbasierte Software zur Quantensimulation ein. Sie verhält sich wie ein Quantencomputer, ist aber deutlich günstiger und ideal für erste Gehversuche. Nun hat T-Systems sein Quantencomputing-Ökosystem in Zusammenarbeit mit IBM weiterentwickelt und bietet über ihre Cloud-Infrastruktur auch den Zugang zu echten Quantenressourcen an – mit Quantum-as-a-Service (QaaS).

QaaS bietet immer den Zugriff, der für die gerade benötigte Art der Berechnung nötig ist. So können Logistikunternehmen die Entwicklung erster Quantenalgorithmen erproben, ohne sich einen eigenen Quantencomputer anschaffen zu müssen. Mit QaaS nutzen sie die Quanten-Rechenpower einfach und sicher über die Cloud von T-Systems.

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Use-Cases mit branchenspezifischer Beratung entwickeln

Dank langjähriger Zusammenarbeit mit Unternehmen aus der Logistikbranche sowie Erfahrungen mit Quantencomputing aus Forschungsprojekten wie PlanQK (Plattform und Ökosystem für Quantenunterstützte Künstliche Intelligenz) kann T-Systems Logistikunternehmen branchenspezifisch beraten und mit ihnen gemeinsam kundenspezifische Use-Cases entwickeln und codieren. Die Codes lassen sich dann auf echten Quantencomputern testen – durch simple Anpassung einiger Parameter („Quantencomputer an/aus“). Mit QaaS können Unternehmen so heute schon Quantenalgorithmen für zukünftige Hardwaregenerationen entwickeln und sich „Quantum Ready“ machen.

Logistik mit QaaS nachhaltiger machen

Quantencomputing verspricht auch Fortschritte für die Nachhaltigkeit. Erste zurückhaltende Branchenschätzungen gehen davon aus, dass Quantencomputer zwanzigmal weniger kohlenstoffintensiv sind als klassisches Computing. Der Vorteil für Logistikunternehmen äußert sich in ökologischer und wirtschaftlicher Hinsicht: eine zunehmend exponentielle Rechenleistung bei drastisch reduziertem Stromverbrauch und reduzierter Rechenzeit für komplexe Problemstellungen.

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Immer auf dem neuesten Stand bleiben

Es ist – trotz aller Diskussionen über das disruptive Potenzial dieser Technologie – davon auszugehen, dass sich Quantencomputing in Zukunft als wichtige Ergänzung in der IT-Welt etabliert. Daher plant auch T-Systems langfristig und will klassische Computer-Ressourcen und Quantencomputing sinnvoll vereinen. Die Quantum-Computing-Plattform soll deshalb nicht als Standalone-Umgebung angeboten werden, sondern möglichst viele Synergien herstellen, zum Beispiel mit High-Performance-Computing, Maschine Learning und Künstlicher Intelligenz. In der Logistik hilft KI beispielsweise, Probleme im Bestellablauf durch Anomalie-Früherkennung zu vermeiden oder durch Analyse und Prognosen das Sendungsaufkommen besser zu planen.

Wenn die Rahmenbedingungen für einen Anwendungsfall stimmen, können Logistikunternehmen, die QaaS über T-Systems nutzen, schon heute nachhaltiger werden und erstaunliche Ergebnisse auf Basis von Quantenoptimierung erzielen. Trotzdem sind die Möglichkeiten dieser Technologie noch lange nicht ausgeschöpft. Vor allem in den möglichen Synergien zwischen Quantencomputing und Künstlicher Intelligenz steckt für die Logistik viel langfristiges Potenzial.

Über Quantencomputing

Quantencomputing basiert auf Quantenmechanik: Anstelle von Bits mit bekannten, binären Zuständen von 0 oder 1 nutzt sie Quantenbits (Qubits) in einer sogenannten Superposition – was einen Wert zwischen 0 und 1 darstellt. Die Qubits sind verschränkt und voneinander abhängig, wodurch ein exponentielles Wachstum möglicher Kombinationen entsteht. Ein Quantencomputer mit 280 Qubits könnte mehr Möglichkeiten darstellen als ein klassischer Computer, der mit mehr Bits arbeitet, als es Atome im Universum gibt.