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IBM öffnet einen Online-Zugang zu seinem Quantencomputer

Von Christian Kahle am 04.05.2016 17:11 Uhr
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Der Technologie-Konzern IBM experimentiert seit geraumer Zeit mit Quantencomputer-Technologien. Jetzt ermöglicht das Unternehmen es allen interessierten Internet-Nutzern, online auf das System zuzugreifen, das physisch im Labor der IBM Labs im US-Bundesstaat New York betrieben wird.

Der Quentencomputer stellt fünf so genannte Qubits zur Verfügung. Und bei der Arbeit mit diesen muss der Anwender im Grunde alles beiseite schieben, was er bisher über die Funktionsweise von Computern wusste. Denn die Qubits können nicht nur die beiden Zustände 0 und 1 annehmen, sondern auch solche dazwischen oder eben beide auf einmal - je nachdem.

Die Nutzer können hier selbst mit Algorithmen experimentieren, die mit einer solchen Form von Computern arbeiten können. Diese unterscheiden sich in verschiedenen Punkten grundlegend von den herkömmlichen Verfahren der Informatik. Der Sinn hinter dem neuen Projekt IBMs liegt so auch darin, interessierte Nutzer mit den grundlegenden Konzepten von Quantencomputern vertrauter zu machen - denn dies ist die Voraussetzung dafür, dass passende Anwendungen entwickelt werden und die Nachfrage nach solchen Systemen aufgebaut wird. Erst dies wird wiederum dafür sorgen, dass die hohen Investitionen in die Entwicklung der Systeme eines Tages wieder hereingeholt werden können.

Demonstriert wird die Leistungsfähigkeit des Quantencomputers dabei am Beispiel des Grover-Algorithmus. Dabei handelt es sich um ein Verfahren zur Suche in unsortierten Datenbanken. Herkömmliche Rechner müssen hierbei linear vorgehen, es wird also ein Speicherbereich nach dem anderen darauf überprüft, ob das Gesuchte enthalten ist. Im schlechtesten Fall benötigt dies so viele Schritte, wie Einträge vorhanden sind.

Durch die Ausnutzung der Eigenarten von Quantencomputern arbeitet der Grover-Algorithmus hingegen wesentlich schneller - maximal benötigt wird hier die Wurzel aus der Menge der Datensätze. Das bedeutet letztlich, dass die Effizienz dieses Verfahrens gegenüber einer linearen Suche bei größer werdenden Datenmengen exponentiell wächst.
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