mit Ulrich Irnich & Markus Kuckertz

Shownotes

In Folge #6 geht es um Quantum Computing. Zu Gast ist Dr. Jan Lahmann, IBM Distinguished Engineer und IBM Spezialist für Quantum im deutschsprachigen Raum. Jan hilft Unternehmen, die Chancen von Quantum Computing für ihre eigenes Geschäft auszuloten und mit ihnen mögliche Anwendungsfälle sowie praktische Nutzen zu erforschen.

Diskutiert wird die Notwendigkeit für Unternehmen und Entscheider sich mit dem Thema Quantum Computing auseinandersetzen, um bereits heute mögliche Anwendungsbereiche zu identifizieren. Dabei werden plastische Anwendungsfelder von Quantum Computern in den Bereichen Machine Learning, Simulationen und Optimierungen beschrieben und Wege aufgezeigt, wie man sich bereits jetzt theoretisch wie auch praktisch mit dem Thema beschäftigen kann. Und nebenbei erfährt man auch, wie man ein interaktives Quantum Computer Modell baut.

Jan empfiehlt folgende Literatur:

  • Dr. Andrew Thomas – Hidden In Plain Sight 10: How To Program A Quantum Computer
  • Prof. Anton Zeilinger – Einsteins Spuk: Teleportation und weitere Mysterien der Quantenphysik
  • Prof. Anton Zeilinger – Einsteins Schleier: Die neue Welt der Quantenphysik
  • Prof. Werner Heisenberg – Quantentheorie und Philosophie

… und folgende Webseiten:

Euer Feedback zur Folge und Vorschläge für Themen und Gäst:innen sind sehr willkommen! Vernetzt euch und diskutiert mit:

Mitwirkende – Hosts: Ulrich Irnich & Markus Kuckertz // Produktion: Daniel Sprügel & Anna-Lena Behringer, Maniac Studios (https://maniacstudios.com) // Redaktion: Marcus Pawlik // Kommunikation & Community: Anna-Lena Sodies // Team behind the team: Sonja Uller & Stephanie Nguyen Gia © Digital Pacemaker Podcast 2022

Zusammenfassung

In dieser Episode des Digital Pacemaker Podcast tauchen wir tief in die Welt des Quantencomputings ein und erkunden die bevorstehenden Revolutionen in der IT und Technologie. Als Gast haben wir Dr. Jan Lahmann, einen IBM Distinguished Engineer und Spezialisten für Quantencomputing im deutschsprachigen Raum, eingeladen. Gemeinsam besprechen wir die bemerkenswerten Möglichkeiten, die Quantencomputing für Unternehmen bereithält und wie diese Technologie nicht nur die Geschwindigkeit von Berechnungen, sondern auch die gesamte Herangehensweise an sicherheitsrelevante Aspekte verändert.

Dr. Lahmann beleuchtet die grundlegenden Fragen und Herausforderungen, die mit der Einführung von Quantencomputern in der Praxis einhergehen. Wir erfahren, dass Unternehmen sowohl die Chancen als auch die Risiken von Quantencomputing verstehen müssen, um zukunftsfähig zu bleiben. Insbesondere hebt er hervor, dass der Wettbewerbsvorteil möglicherweise nur denjenigen zuteil wird, die diese Technologie frühzeitig annehmen und in ihre Strategien integrieren.

Wir diskutieren konkrete Anwendungsfälle aus verschiedenen Branchen, in denen Quantencomputing bereits jetzt signifikante Vorteile verspricht. Dazu gehören unter anderem die Optimierung von Lieferketten in der Logistik, die Entwicklung effizienterer Batteriematerialien sowie die Simulation von Molekülstrukturen für die Arzneimittelentwicklung. Dr. Lahmann gibt uns Einblicke, wie Unternehmen wie ExxonMobil und Delta Airlines Quantencomputing nutzen, um ihre Betriebsabläufe zu optimieren und damit einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Ein weiteres spannendes Thema in dieser Episode ist die Nachhaltigkeit, die durch den Einsatz von Quantencomputern in Bereichen wie Mobilität und Energieeffizienz gefördert werden kann. Dr. Lahmann erläutert, wie Quantencomputing nicht nur die Berechnungskraft verbessert, sondern auch den Energieverbrauch bei der Durchführung komplexer Berechnungen erheblich senken kann. Besondere Projekte, wie die von Deloitte initiierte Sustainability Challenge, werden ebenfalls angesprochen, um zu zeigen, wie Quantencomputing positiv zur Reduzierung des Klimaeinflusses des Flugverkehrs beitragen kann.

Für Zuhörer, die tiefer in die Materie eintauchen möchten, gibt Dr. Lahmann praktische Tipps und Ressourcen an die Hand, von online Kursen bis hin zu Büchern, die den Einstieg in die komplexe Welt des Quantencomputings erleichtern. Darüber hinaus werden konkrete Plattformen vorgestellt, auf denen Interessierte bereits jetzt mit realen Quantencomputern experimentieren können.

Abschließend werfen wir einen Blick in die Zukunft des Quantencomputings und diskutieren, wann wir mit dem sogenannten Quantum Advantage rechnen können – dem Punkt, an dem Quantencomputing tatsächlich eine überlegene Leistung im Vergleich zu klassischen Computern bieten kann.

Die Episode bietet nicht nur einen umfangreichen Überblick über die aktuellen Entwicklungen im Quantencomputing, sondern auch praktische Einblicke und wertvolle Anregungen für Unternehmen, die diesen technologischen Wandel aktiv gestalten möchten.

Transkript

Speaker0:[0:00] Und das ist die Hoffnung mit Quantencomputing, dass man in gewisser Zukunft eben größere Probleme wird lösen können als mit klassischen Systemen.

Music:[0:07] Music

Speaker1:[0:21] Es ist wieder soweit. Herzlich willkommen zum Podcast Digital Pacemaker. Facemaker. Wir sprechen heute über das Thema Quantum Computing, einem brandaktuellen Thema, das die Art und Weise, wie wir zukünftig IT und Technologie nutzen, drastisch verändern wird. Zu Gast haben wir heute dazu Dr. Jan Lahmann, IBM Distinguished Engineer und IBM Specialist für Quantum im deutschsprachigen Raum. Jan, wir freuen uns sehr, dass du dabei bist.

Speaker0:[0:47] Ja, vielen Dank für die Einladung in den Podcast. Ich freue mich auf spannende Minuten rund um das Thema Quantum Computing.

Speaker1:[0:52] Jan, du hilfst Unternehmen, die Chancen von Quantum Computing für ihr eigenes Geschäft auszuloten und mit ihnen mögliche Anwendungsfälle in der Praxis zu erforschen. Diese Folge heute unseres Podcasts eignet sich gut für alle, die einen ersten Eindruck gewinnen wollen, was Quantum Computing ist und dabei verstehen wollen, wo die möglichen Vorteile dieser sich schnell entwickelnden Technologie liegen. Aber bevor wir zu diesem spannenden Thema kommen, Uli, möchte ich dich als meinen Co-Host begrüßen, wie jedes Mal. Wir sprechen heute über das Thema Quantum Computing und da hat man ja als CIO, denke ich, einen tagesaktuellen Blick drauf, was da so passiert, wenn man wahrscheinlich sehr, sehr ungeduldig darauf wartet, dass man das endlich mal so richtig in die Praxis bringen kann. Und mich würde natürlich interessieren, was hast du denn für Problemstellungen und Anwendungsbereiche ausgemacht, wo Quantum Computing zukünftig eine Rolle spielen könnte?

Speaker2:[1:43] Also alleine erstmal vielen lieben Dank, lieber Markus. Herzlich willkommen, lieber Jan. Und wenn du jetzt mal so als CIO auf das Thema Quantencomputing schaust, dann ist erstmal das Thema, boah, das Ding ist eine Million Mal schneller als das, was wir eigentlich so kennen. So, das heißt, erstmal steht das Geschwindigkeitsding so im Raum. Und das bringt natürlich einige, ich sage jetzt einfach mal, Themen mit sich, die es interessant macht. Also wie verschlüssel ich zukünftig, also gerade was Security angeht. Also wenn ich Transaktionen verschlüssele, was heißt das denn auch für neue Geschäftsmodelle, wenn ich solche Vorteile ausnutzen kann und diesen Zustand dieser Qubits ausnutzen kann? Das ist natürlich fantastisch. Das ist die erste Dimension. Auf der anderen Seite stellst du natürlich auch ein paar Fragen, so nach dem Motto, welche Wettbewerbsnachteile hast du eigentlich, wenn du sowas nicht nutzt, wenn alle anderen das nutzen oder viele andere Unternehmen und du halt nicht. So gerätst du damit deutlich in den Wettbewerbsnachteil. Das hilft es so ein bisschen auszutarieren und daher ist das für mich so eine sehr spannende Technologie und natürlich auch eine spannende Herausforderung, um ganz offen zu sein. Daher bin ich heute total glücklich, unseren Gast Dr. Jan Lahmann vorzustellen. Herzlich willkommen, lieber Jan.

Speaker2:[2:58] Inzwischen seit mehr als 20 Jahren bei der IBM und seit Anfang dieses Jahres IBM Distinguished Engineer, Quantum Computing in DACH in Deutschland, bei der IBM Technical Leader für Lufthansa. Und ich bin mir ganz sicher, dass er Jan nicht nur für die absoluten IT-Nerds, sondern auch für die Quereinsteiger und für die, die vielleicht jetzt mal reinschnuppern, gut aufzeigen kann, was Quantum Computing eigentlich bedeutet. Jan war ja lange IT-Forscher am Karlsruher Institut für Technologie. Aber Jan, jetzt mal so ein bisschen zu dir. Was bewegt dich denn bei Quantenmechanik oder Quantentechnologie? Ich kann mich da noch sehr gut dran erinnern, als ich meine Zeit im IFF, im Institut für Festkörperforschung verbracht habe. Da war das auch ein großes Thema. Und daher würde mich mal interessieren, was heißt ein Quantencomputing im Vergleich zur klassischen Physik?

Speaker0:[3:48] Genau, ich kann gerne ein bisschen meine eigene Quantumreise schildern. Und genau wie du es gerade gesagt hast, ich bin auch in gewissem Sinne ein Quereinsteiger. Ich habe also nicht Physik studiert, sondern eine Kombination aus Mathematik, Informatik und Maschinenbau. Ich habe dann 1999 in angewandter Mathematik über eine Aufgabe aus der Strömungsmechanik, Instabilität von Strömungen, promoviert.

Speaker0:[4:09] Und bin seitdem im Bereich der technischen Vertriebsunterstützung, also TechSales, bei IBM tätig. In verschiedenen Bereichen, erstmal Hardwareinfrastruktur, dann Analytics, Big Data Themen. und habe dann Großkunden von uns, Siemens und Lufthansa beispielsweise, betreut. Das Interesse an Quantum Computing ist dann eigentlich 2017 ungefähr bei mir aufgekommen. Ich habe an dem ersten Workshop zu dem Thema teilgenommen und da blieben aber viele Dinge irgendwie unklar. Also was ist das genaue Potenzial, was sind die Herausforderungen? Und ich hatte das Gefühl, man kann das besser darstellen und besser rüberbringen. Hat insgesamt mein Interesse und den Ehrgeiz geweckt. Eben genauer zu verstehen, was ist das Potenzial dieser neuen Technologie. Und es ist eben nicht so einfach, dass man sagen kann, naja, ein Quantencomputer ist für alle Programme einfach ein Faktor X schneller als klassische Rechner, sondern das ist viel komplizierter, genau zu beschreiben und herauszufinden, für welche Anwendungen, für welche Algorithmen genau, ist ein Quantencomputer tatsächlich schneller als klassische Rechner. Es gibt auch andere Fälle, wo er in dem Sinne langsamer ist. Also Potenzial verstehen, die Herausforderungen verstehen und das Ganze dann auch verständlich rüberzubringen.

Speaker0:[5:22] Dann bin ich danach dann schrittweise immer tiefer eingestiegen, habe so verschiedene Bereiche dann für mich beleuchtet, eben Quantum Computing, das Thema Quantuminformationstheorie. Ein Stück weit muss man natürlich auch in die Quantenmechanik einsteigen, denn darauf beruht ja das Ganze. Bei mir war dann aber immer der Fokus auf die Anwendungen und weniger auf die Hardware, also wie baut man einen Quantencomputer, auch ein wahnsinnig spannendes Feld und auch noch viele Dinge dort zu lösen. Aber für mich ist mehr der Fokus eben auf die Anwendungen. Genau, dabei stellt man natürlich fest, die Quantenwelt, wenn man da dann als Quereinsteiger reinkommt, ist sie einfach gänzlich anders als die klassische Welt. Die Dinge sind wenig anschaulich oder widersprechen sogar unserer Anschauung, unserer Intuition. Und man kommt da auf eine Menge Herausforderungen, was aber auch den Reiz an der Sache ausmacht.

Speaker1:[6:14] Und ich hatte auch gesehen bei LinkedIn, dass das nicht nur du bist, der dem Quantenfieber unterlegen ist, sondern dass du auch mit deiner Familie was gebaut hast. Und vielleicht hast du da ja auch eine Empfehlung. Möchtest du uns verraten, was du da gebaut hast und auf LinkedIn präsentiert hast?

Speaker0:[6:27] Ja, gerne. Also es hat tatsächlich die Familie auch mit infiziert, das Quantum Fieber. Vielleicht fangen wir bei meinem ältesten Sohn an. Der ist so gerade fertig mit dem Abitur, hat angefangen zu studieren. Und er hat sich beteiligt an einem Projekt, was wir mit einem IBM-Team gestartet haben und einigen externen, und zwar ein funktionales Modell eines Quantencomputers zu erstellen. Wir haben also mit einem 3D-Drucker ein Modell erstellt, was genauso aussieht wie unser echter Quantencomputer. Da haben wir einen Raspberry Pi Mini-Computer hinein integriert und auf diesem Mini-Computer kann man dann das KISS-Kit, das IBM Quantum Computing Programmierframework installieren, sodass tatsächlich auf diesem kleinen Modell, das hat eine Kantenlänge von 15 Zentimetern, dann eben auf dem Raspberry ein Simulator von einem Quantencomputer läuft. Ich möchte schon erwähnen, es wird dadurch nicht ein echter Quantencomputer, also mit so einem Raspberry Pi für 50 Euro, das ist kein Quantencomputer, aber zumindest ein Simulator läuft da drauf, sodass man da eben dann erste Dinge im Umfeld Quantencomputering, erste Algorithmen kennenlernen kann. Das Ganze läuft unter dem Namen Raskuberry. Unter raskuberry.org findet man ein paar Bilder und die Anleitungen für das Modell, um das selber zu erstellen. Und mein jüngstes Kind, die Mathilda, die ist acht.

Speaker0:[7:49] Und sie hat aus Lego ein Modell eines Quantencomputers gebaut. Und das haben wir jetzt gerade vor Ostern gemeinsam gemacht und auf LinkedIn gepostet. Das findet man auch, die Stückliste dann beispielsweise, auf der Webseite quantego.org. Also wie Quantum und Lego. Das Modell ist relativ einfach, besteht aus 50 Teilen und wie gesagt, Stückliste ist veröffentlicht und da können wir also auch mit den Jüngsten schon erste Dinge im Umfeld oder in der Nähe von Quantencomputing machen.

Speaker1:[8:18] Jan, wir hatten uns vorab ja ein bisschen Gedanken gemacht, wie wir unserem Publikum das Thema zugänglich machen. Und dabei sind so ein paar Thesen entstanden, die ich nochmal so in meinen Worten zusammenfassen möchte. Du sagst, es ist Zeit, dass sich Unternehmen und Entscheider mit dem Thema Quantum Computing so auseinandersetzen, dass sie mögliche Anwendungsbereiche für ihr zukünftiges Geschäft erahnen und natürlich noch viel, viel besser identifizieren können. Die Anwendungsfelder von Quantum Computern sprengen die aktuellen Grenzen der IT und bergen enormes Potenzial, unter anderem bei Machine Learning, Simulation und Optimierung. Und zuletzt sagst du, wer die Chancen, wie auch die Herausforderungen von Quantum Computing, seine Anwendungsbereiche praktisch ausloten möchte, kann dies heute bereits tun. Und du sagst, es sind Problemstellungen rund um Machine Learning, Simulation, Optimierung, bei denen Quantum Computer seine Stärken hat. Kannst du uns plastische Beispiele für Branchen, Anwendungen geben, die davon ganz besonders profitieren? Es ist ja wirklich nicht nur schnelles Rechnen, was dann gemeint ist.

Speaker0:[9:14] Genau, es ist eben nicht pauschal schneller rechnen für alle Anwendungen, alle Algorithmen, die es so gibt, sondern es sind ganz bestimmte Algorithmen, die sehr effizient auf Quantum Computer laufen. Und wir können uns da mal ein paar industriespezifische Beispiele ansehen, beispielsweise in der Simulation von quantenmechanischen Systemen. Da geht es dann um Materialien beispielsweise für Batterien, für effizientere Elektromobilität oder Simulation von Molekülstrukturen für Arzneimittel. Und die Erwartung ganz klar in dem Bereich ist, dass man eben größere Molekülstrukturen simulieren kann mit Quantencomputern als mit klassischen Systemen. Dann im Umfeld der Optimierung sind eben Routenoptimierungen. Es gibt da beispielsweise Veröffentlichungen von ExxonMobil, die ein Partner von IBM sind, über Optimierungen von Schiffsbewegungen. ExxonMobil hat eine größere Schiffsflotte eben für Öl- und Gaslieferungen, wo es viele Abhängigkeiten gibt, um das Ganze zu optimieren. Und dort hat man auch Algorithmen entwickelt und das eingeordnet eben in solche Algorithmen, die auf Quantencomputern sehr effizient laufen.

Speaker0:[10:22] Dann bei Airlines gibt es beispielsweise von Delta Airlines Veröffentlichungen für das sogenannte Gate Assignment. Also die Frage, welcher Flieger soll an welchem Gate dann ankommen. Da gibt es auch viele Abhängigkeiten und das ist ein bekanntes Problem im Bereich der Fluglinien und Flughäfen. Insgesamt im Umfeldverkehr gibt es sehr, sehr viele Optimierungsfragestellungen. Um vielleicht mal bei Fluggesellschaften gerade weiterzumachen, ist ja nicht nur eine Frage, wie ordne ich die Flugzeuge zu den einzelnen Gates zu, sondern auch beispielsweise, welcher der Flieger fliegt denn jetzt, welche Strecke an welchem Tag und wie weise ich die Crews, die Besatzungen zu den verschiedenen Flügen zu. Und das sind bisher Fragestellungen, die alle einzeln praktisch gelöst und einzeln optimiert werden. Und es ist relativ klar, dass wenn ich da eine übergreifende Optimierung machen könnte, die eben alle Probleme in einer großen Optimierungsfragestellung betrachtet, dass ich dort wahrscheinlich zu einem besseren Ergebnis kommen würde, wenn ich denn so eine große Fragestellung behandeln kann. Und das ist die Hoffnung mit Quantencomputing, dass man in gewisser Zukunft eben größere Probleme wird lösen können als mit klassischen Systemen. Andere Anwendungsfälle sind beispielsweise aus dem Finanzbereich, Portfolio-Optimierungen, Risikoanalysen, das Pricing, Preisfindung von Finanzderivaten.

Speaker0:[11:41] Und bei Machine Learning, künstlicher Intelligenz sind es natürlich Themen wie Kundenverhalten, Scoring von Kreditrisiken. Und in dem Umfeld ist es ganz interessant, da geht es nicht nur um schneller oder größer, sondern gerade bei Machine Learning erwartet man, dass man eine genauere Modellierung wird machen können mit eben Quantum Machine Learning Algorithmen. Und dass es auch möglich sein wird, dass die Lernphase mit weniger Daten, also einer geringeren Query-Complexity, durchzuführen.

Speaker1:[12:14] Uli, jetzt stellen wir uns mal vor, der Jan wäre total großzügig und der sagt jetzt nach dem Podcast, Mensch, danke, dass ich hier bei euch Gast sein dürfte und weil das hier so schön war, habe ich euch so einen Teil quasi mal besorgt, also ganz unrealistisch und stelle euch das in Düsseldorf auf dem Campus hin. Du als CIO von Wurde von Deutschland darfst das Ding benutzen. Was wären die ersten zwei, drei Use Cases, die du zum Wettbewerbsvorteil der Firma aufgreifen würdest und was würdest du tun, wenn du das Ding jetzt hättest?

Speaker2:[12:41] Also wenn der Jan wirklich so großzügig wäre und hier in Düsseldorf so einen Quantencomputer hinstellen würde und uns den frei nutzen lassen würde, dann würde ich im ersten Schritt mal auf das Thema Machine Learning und vor allen Dingen gerade Künstliche Intelligenz eingehen. Du musst gucken, wir haben pro Monat knapp 10 Millionen Kundenkontakte auf unseren Callcentern, wo wir arbeiten. Und wenn ich das alles nutzen kann, um meine Hilfeangebote für meine Kunden intelligenter zu gestalten, dann wäre das ein Use Case. Und der zweite Use Case ist natürlich Sicherheit. Das hört man ja schon so ein bisschen raus. Also wie verschlüssel ich da gewisse Dinge, wenn ich kommuniziere? Und als Privatmann würde ich mal darüber nachdenken, ob ich damit den Bitcoin-Code knacken kann. Das wollen wir jetzt hier nicht weiter vertiefen.

Speaker1:[13:32] Naja, da wäre das mit dem Job wahrscheinlich auch schnell gegessen. Wir haben in einer unserer letzten Folgen mit Peter Dietrich von Kantar über das Thema Nachhaltigkeit diskutiert. Und du hattest das eben auch schon erwähnt. Quantencomputing öffnet ja offensichtlich auch Verbesserungschancen in diesem Bereich. Also bei Logistikverkehr. Kannst du uns das ein bisschen genauer erläutern, was das heißt?

Speaker0:[13:53] Ja, zunächst einmal Nachhaltigkeit, eben das Thema der Energieeffizienz. Dass die Dinge, die eben gut auf einem Quantencomputer laufen und dazu passen, dass wir dort einen erheblich geringeren Energieverbrauch haben, also in der Größenordnung von einigen Kilowatt, gegenüber die Verbräuche von heutigen Supercomputing-Clustern sind ja im Megawatt-Bereich. Das heißt also, das wird ein sehr, sehr großer Vorteil sein. Der Bereich Mobilität, Logistik, Aviation, dazu gab es beispielsweise Ende letzten Jahres die erste Jahrestagung des HOLM House of Logistics and Mobility in Frankfurt. Wo beispielsweise die Deutsche Bahn, die Lufthansa, die Deutsche Flugsicherung verschiedene Use Cases vorgestellt haben, die sie eben konkret betrachten und überlegen, wie kann man das auf Quantencomputern behandeln. Und was ich gerne noch erwähnen möchte, ist, zurzeit läuft von Deloitte eine Quantum Computing Sustainability Challenge. Dort wird speziell betrachtet der Klimaeinfluss von Flugverkehr. Da denkt man zunächst mal an CO2, aber es gibt noch einen anderen erheblichen Einfluss. Das sind die Kondensstreifen, die tatsächlich für die Erwärmung der Atmosphäre sorgen, aber unter gewissen Umständen tatsächlich auch die Atmosphäre kühlen können.

Speaker0:[15:04] Und in dieser Challenge werden jetzt eben Ideen gesucht und Optimierungslösungen, wie ich eben den Klimaeinfluss von Flugverkehr minimieren kann und an manchen Stellen sogar tatsächlich einen positiven Effekt dort erzielen kann. Die Challenge ist schon relativ weit fortgeschritten. Am 20. Mai werden die Finalisten ausgezeichnet in der Veranstaltung in Berlin. Und von der IBM-Seite stellen wir dort ein System zur Verfügung, nicht vor Ort in Süsseldorf, aber über die Cloud nutzbar für die Teilnehmer von dieser Sustainability Challenge.

Speaker1:[15:35] Sehr schön. Das sind unglaublich spannende Aussichten. Und da stellt sich jetzt natürlich schon auch die Frage, was fängt man jetzt mit dem Thema Quantum Computing an? Wenn man sich jetzt dafür interessiert und sagt, ich möchte auch mal experimentieren, was empfiehlst du jemandem, der sich intensiver mit Quantum Computing beschäftigen möchte?

Speaker0:[15:51] Vielleicht kurz erst zu der theoretischen Seite. Es gibt viele sehr gute Kurse, beispielsweise auf edX und auf anderen Lernplattformen. Mehrere Bücher, vielleicht um mal zwei, drei zu erwähnen, von Andrew Thomas. Gibt es eine Serie, nennt sich Hidden in Plated Side. Und die Ausgabe 10 ist über Quantum Computing und stellt dort einen Algorithmus, den Grover Suchalgorithmus dann vor, mit sehr wenig Formeln. Also ist allgemeinverständlich für jeden, der da eintauchen will, kommt man in einem Wochenende durch das Buch durch. Dann gibt es Bücher von Anton Zeilinger, Einsteins Spuk, Einsteins Schleier, von Werner Heisenberg, die Quantentheorie und Philosophie. Auf der anderen Seite eben die Möglichkeit, und das finde ich wirklich faszinierend, bei so einer Technologie, die ja ein Stück weit in der Zukunft eigentlich spielt.

Speaker0:[16:38] Dass man das Stand heute schon selber ausprobieren kann. Und zwar ist es so, vielleicht gar nicht so bekannt, dass seit 2016 echte Quantencomputer frei zugänglich sind in der IBM Cloud. Das heißt also inzwischen seit fünf Jahren oder seit knapp sechs Jahren sind die über die Cloud nutzbar. Und ich halte das für ganz wichtig, da eben breiten Zugang zu ermöglichen, weil dadurch ein ganz anderes Verständnis entsteht für diese Technologie und Leute dann eben auch auf neue Ideen kommen und nicht nur Dinge, die man eben auch theoretisch beweisen und untersuchen kann, sondern heuristische Verfahren, wo man einfach ausprobiert und sieht, welche Dinge machen Schwierigkeiten und was funktioniert gut auf so einer Technologie. Das heißt also, das Ziel ist da natürlich für Ausbildung zu sorgen und junge Talente an das Thema heranzuführen.

Speaker0:[17:30] Was ich noch erwähnen möchte gerne, ist ein Repository auf GitHub, was ich angelegt habe. Der Name ist ganz bezeichnend Funvis Quantum, wo verschiedene einführende Beispiele rund um Quantum Computing vorgestellt werden, wo man sich zunächst mal eben wundern kann über diese Effekte, Superposition, Verschränkung und wo das Ganze dann erklärt wird. Der Code, der in dem Repository abgelegt ist, dafür muss man gar nichts bei sich selber auf dem Rechner installieren, sondern den kann man direkt online ausführen.

Speaker1:[17:59] Das sind wirklich spannende Empfehlungen und die werden wir natürlich alle bei uns auch in den Shownotes auflisten, damit ihr Fun mit Quantum zum Beispiel euch dann auch mal anschauen könnt. Ich weiß auf jeden Fall, dass ich das heute Abend machen werde. Und um vielleicht unserem Publikum auch das jetzt nochmal näher zu bringen, was kann man denn selber tun oder auch vielleicht für uns als Unternehmen. Es stellt sich natürlich auch die Frage, das wird zwar wahrscheinlich noch ein bisschen sich hinziehen, bis das etwas wird, was, sage ich mal, in Berufsrollen sich auswirken wird. Aber was können wir denn als Unternehmen, der Uli und ich, denn jetzt schon mal tun? Was für Leute müssen wir denn einstellen oder wohin müssen wir Leute ausbilden? Wo kann man sich ausbilden lassen? Was kann man da tun als Unternehmen?

Speaker0:[18:33] Ja, was wir bei vielen Unternehmen sehen, ist, dass sich erstmal eine gewisse interne Interessengruppe bildet. Also es gibt überall versprengte Physiker, Mathematiker, die sich zu dem Thema hingezogen fühlen. Ist aber keine Voraussetzung, dass man Physik oder Mathematik studiert hat. Und ja einfach Leute, die sich damit beschäftigen wollen und eben die Technologie verstehen wollen.

Speaker0:[18:55] Dazu gibt es tolle Möglichkeiten, beispielsweise über die IBM-Webseite, nennt sich quantum-computing.ibm.com. Dort kann man kostenfrei eine ID anlegen und dann eben einerseits die bestehende Systeme ansehen und mit ansehen meine ich nicht ein Foto davon, sondern die Charakteristiken der Systeme. Da sieht man, wie die aufgebaut sind, wie viele Qubits die haben, welche Qualität die einzelnen Qubits haben. Das ist durchaus unterschiedlich. Und wir veröffentlichen sehr detaillierte Kalibrierungsdaten der Systemen täglich. Da kann man also auf der Hardware-Seite tief einsteigen. Dann gibt es auf derselben Webseite den sogenannten Quantum Composer, wo man mit einer grafischen Oberfläche einfache Quantumprogramme, wir nennen das Quantum Circuits, per Drag-and-Drop erstellen kann und dann eben solche Effekte, Superposition, Verschränkung erzeugen kann und dann analysieren kann. Und als nächsten Schritt gibt es auch eine richtige, in dem Sinne Programmierumgebung. Die Variante von IBM nennt sich Qiskit. Die ist basierend auf Python. Programmiert wird typischerweise dann in Jupyter Notebooks. Das ist ja eine Umgebung, die nicht nur Data Scientist geläufig ist. Also von daher, ja, die gute Nachricht, Man muss nicht unbedingt eine neue Programmiersprache lernen.

Speaker0:[20:12] Auf der anderen Seite, wie vorhin schon gesagt, die Quantenwelt ist doch sehr speziell und anders. Und das heißt, man muss sich dann erstmal reindenken, wie die Algorithmen funktionieren. Eine gute Hilfestellung dafür ist das sogenannte KISS-Kit-Textbook, was auch über die Webseite zugreifbar ist. Was eben einerseits eine Einleitung bietet in die wesentlichen oder die notwendigen Dinge der Quantenmechanik, die mathematischen Grundlagen, dann verschiedene Algorithmen vorstellt, wie den Algorithmus von Shaw, von Grover, darauf eingeht, was sind denn die Fehlereinflüsse, unter denen Quantencomputer heutzutage noch leiden. Also wir sprechen dort von Error und Noise. Das kann man dort kennenlernen und auch Benchmarks ausführen, mit denen beispielsweise die Qualität von Quantencomputern gemessen werden kann. Wir nennen das Quantum Volume. Das findet man alles auf der Webseite und wer da tief genug eingestiegen ist und sich damit beschäftigt hat, dann kann man auch eine Zertifizierung machen, ein Batch erwerben, den sogenannten Qiskit Developer Badge oder das Qiskit Developer Certification. Genau, also das ist das, wie es häufig startet. Und dann überlegen sich Firmen natürlich, wie ist meine Quantum-Strategie?

Speaker0:[21:23] Macht es Sinn, dass ich ein kleines Team, ein, zwei, drei Leute, eben speziell auf das Thema ansetze, die dort tiefer einsteigen? Oder sage ich für mich, ich warte erst mal ab, Wobei ich gerade in dem Thema Verschlüsselung, Kryptografie sage, Abwarten ist gefährlich. Also man sollte schon verstehen, was ist das Risiko? Es gibt die Aussagen, die sind durchaus richtig. Bis man diesen Algorithmus von Shaw in einer vernünftigen Größenordnung auf echten Quantencomputer mit einsetzen kann, da vergehen noch etliche Jahre. Also gibt es auch keine genaue Schätzung. Ich sage mal irgendwas zwischen 5 und 20 Jahren. Aber es besteht schon heute ein Risiko. Und zwar, wenn ich heute Daten verschlüssele, dann kann ja jemand die verschlüsselten Daten speichern und die dann in, wann auch immer, fünf Jahren, 20 Jahren entschlüsseln. Und da muss ich als Firma mir eben überlegen, bei welchen meiner Daten will ich das nicht, dass die in 20 Jahren publik werden. Ich sage mal jetzt bei mir, meine eigenen Gesundheitsdaten, mein Kontostand, ich glaube, das stört mich in zehn Jahren nicht mehr. Aber jedes Unternehmen hat Daten, wo man wirklich Stand heute sich Gedanken machen muss, wie verschlüssele ich die, damit sie quantensicher abgelegt sind. Und die gute Nachricht ist, diese quantensichere Verschlüsselung ist mit klassischen Rechnern möglich. Also ich brauche nicht einen Quantencomputer, um mich gegen Quantencomputer zu schützen.

Speaker1:[22:39] Das heißt, deine Passwörter sind vermutlich von sehr hoher Qualität, wenn man sich dessen bewusst ist. Und ich habe noch eine Frage an dich. Und zwar, du hast ja den Weg aus der Forschung in das Business in den Schaderrollen der Geschäftswelt begangen. Das heißt, du kannst dich da vielleicht ein bisschen reinversetzen. Stellen wir uns vor, du wärst heute nochmal 20 und du hast dieses Phänomen des Quantum Computings vor dir und hast das erkannt und denkst, Mensch, das wäre doch vielleicht mal eine Wette, in die Richtung zu gehen, weil ich das spannend finde. Was würdest du heute jemandem empfehlen, einem 20-Jährigen, was der tun soll, um in dem Bereich vielleicht wirklich dann auch mal erfolgreich zu sein und mitmischen zu können?

Speaker2:[23:13] Ich würde anfangen mit so Grundlagen Philosophie oder Theorie. Schrödinger als Katze kann ich jedem nur empfehlen. Das wirkt zumindest dann vom Gedankenmodell und wie die klassische Welt durch Quantenmechanik und Quantenphysik zerlegt wird. Das ist schon mal ein heiteres Modell, um die Welt zu verstehen. Und dann die zweite Thematik ist, neben das, was Jan eben gesagt hat, Python ist ja doch schon eine sehr verbreitete Sprache, die gerade vor allem Data Scientists unter uns kennen. Damit würde ich mich auseinandersetzen. Und das andere Thema ist, ich würde Hypothesen aufbauen, die ich mit dem schönen Cloud SDK von der IBM verproben kann. Weil jedes gute Experiment und jede gute Erfahrung beginnt genau mit so einer Hypothese und einer Aufgabenstellung, mit der ich mich auseinandersetze. Und ganz offen die Leidenschaft dafür zu wecken. Und das geht nur übers Ausprobieren. Also so würde ich rangehen.

Speaker1:[24:06] Jan, lass uns mal in die Glaskugel schauen. Wann denkst du, wird sich das Thema durchsetzen? Wie ist dein Ausblick hierzu?

Speaker0:[24:14] Bei den verschiedenen Aspekten. Also einmal das Thema Verschlüsselung, das hat man gerade schon besprochen. Bis man es real, den TRO-Algorithmus auf Quantencomputern wird auswählen können, werden noch viele Jahre vergehen. Es ist trotzdem, glaube ich, Handlungsbedarf da, sich mit dem Thema zu beschäftigen. Für die anderen Anwendungen von Quantencomputern. Wir hatten, glaube ich, noch nicht das Stichwort Quantum Advantage thematisiert. Das ist also das, wo wir sagen, das ist der Zeitpunkt, wo man für einen praktisch relevanten Anwendungsfall Vorteile hat mit einem Quantencomputer. Sei es größere Probleme lösen, schneller, billiger. Der Punkt des Quantum Advantage ist Stand heute noch nicht erreicht. Das wird einige jetzt erstmal enttäuschen, aber das sind einfach die Fakten.

Speaker0:[24:58] Das heißt also Stand heute gibt es keinen einzigen praktisch relevanten Anwendungsfall, der mit einem Quantencomputer sich besser, schneller, billiger lösen lassen würde als mit einem klassischen Rechner. Und jetzt ist eben genau die Frage, Markus, die du dir auch stellst, wann wird es denn soweit sein? Von IBM-Seite, wir haben dort eine Roadmap veröffentlicht für die Hardwareentwicklung, was wir dort erwarten oder rausbringen werden in den nächsten Jahren. Es gibt noch andere Kenngrößen, die enorm wichtig sind, aber wir machen es vielleicht einfach mal an der Anzahl der Quantenbits fest. Die größten Systeme im Augenblick haben 127 Quantenbits, Qubits. Ende diesen Jahres werden wir Systeme mit gut 400 Qubits herausbringen. Zumindest theoretisch ist es so, dass jedes einzelne Qubit, was dazu kommt, die Leistungsfähigkeit des Systems verdoppelt. Das heißt also von 127 auf gut 400 Kubits ist ein enormer Leistungssprung. Und Ende nächsten Jahres, Ende 2023, wollen wir Systeme ankündigen mit über 1100 Kubits. So, und da kommen wir jetzt auch zu der Antwort auf deine Frage. Wir gehen davon aus, dass mit den Systemen, die Ende nächsten Jahres kommen, also die 1100 Kubits-Systeme, dass es damit dann möglich sein wird, für erste Anwendungsfälle tatsächlich so einen Quantum Advantage zu erreichen. Ja, nicht am ersten Tag, wenn die Systeme rauskommen, man muss auch erst mal lernen, damit umzugehen und so weiter. Aber das wird die Generation sein, wo wir wirklich große Hoffnung haben auf einen echten, praktischen Nutzen.

Speaker1:[26:22] Vielen Dank, dass du uns auf diese Reise zum Thema Quantum ein wenig mitgenommen hast. Ich glaube, das war für unsere Hörer auch insofern sehr spannend, als dass man vielleicht mal viele Dinge, die man so nicht sich so einfach erschließen kann, ein bisschen besser verstehen konnte und mal einen Einstieg für das Thema hatte. Und ja, zum Abschluss hier in unserem Podcast ist das so, dass wir ganz traditionell unserem Gast immer eine ganz besondere Frage stellen, die vor allem auch in Bezug ist zu seiner persönlichen Laufbahn. Und zwar stell dir bitte vor, du könntest eine ganze Plakatwand direkt vor deiner alten Uni freigestalten. Das heißt da, wo eigentlich jeden Tag ja die Studenten rein und raus kommen. Was würdest du den heutigen Studenten und Studentinnen mitgeben für Leben und Laufbahn? Was würde auf deinem Plakat stehen?

Speaker0:[27:05] Ja, das ist eine gute Frage und auf meinem Parkat würde wahrscheinlich gar nicht viel stehen. Also eine wichtige Erkenntnis für mich war, man soll das machen, was einem Freude macht. Weil da ist man am besten, am erfolgreichsten, guckt auch nicht auf die Stunden, die man damit verbringt. Ich selber habe immer das gemacht, was ich für richtig gehalten habe. Ich war dann aber doch aufgeschlossen für Hinweise von Mentoren und von meinem Management, was man denn für richtig halten könnte. Zwei Aspekte, die mir nach dem Studium oder nach der Uni-Zeit klar geworden sind, sind die Aspekte Skalierbarkeit und Komplexität. Und zwar das, was ich selber auch eben in meiner Promotionszeit erstellt habe. Das sind Dinge, die waren einerseits relativ komplex. Das ist was, wo ich gelernt habe, dass das in der Praxis selten funktioniert. Das ist als Prototyp gut, aber hinterher ist wichtig, dass die Dinge einfach sind. Und das Thema Skalierbarkeit, das heißt nicht mal einen einzelnen Lauf eines Programms zu machen, sondern was ist wirklich, wenn ich Transaktionsraten habe von mehreren Tausend pro Sekunde. Also das sind zwei Dinge, die mir völlig fremd waren in der Studienzeit und hinterher aber enorm wichtig wurden.

Speaker1:[28:12] Uli, hätte dich das als Student getriggert?

Speaker2:[28:15] Also definitiv, weil ich liebe Einfachheit und vor allen Dingen Leidenschaft. Das sind zwei Komponenten, die mir sehr liegen. Und Jan hat das schon ganz gut beschrieben. Also wenn man so jung ist als Mensch, denkt man über Modelle und über komplexe Darstellungen, erreicht man viele Leute, aber man erreicht gar keinen. Aber wenn das einfach darstellt und danach halt viele begreifen, kannst du auch gut skalieren. Und gerade dieses Think Big, das spricht mich natürlich massiv an.

Speaker1:[28:42] Jan, magst du noch unseren Zuhörerinnen und Zuhörern verraten, wo sie mehr von dir erfahren und wo sie mit dir in Kontakt treten können?

Speaker0:[28:48] Ja, der beste Weg ist, glaube ich, über LinkedIn. Also einfach auf LinkedIn meinen Namen suchen, Jan Lahmann und alles, was ich da post oder fast alles Das ist zum Thema Quantum Computing. Also gerne dort in Kontakt treten oder auch mir folgen.

Speaker1:[29:02] Ich danke euch beiden. Das war der Digital Pacemaker Podcast zum Thema Quantum Computing. Unser Gast heute war Dr. Jan Lahmann von IBM Deutschland. Wenn ihr weitere Informationen zur Folge haben möchtet, und da gab es ja heute wirklich eine ganze Menge, schaut bitte in unsere Shownotes. Und wenn ihr Fragen habt oder mit uns diskutieren möchtet, nutzt die Posts und Kommentarfunktionen auf LinkedIn. Da werden wir diese Folgen ja veröffentlichen auf unseren jeweiligen Profilen und nutzt die Chance, da mit uns in den Austausch zu treten. Wir freuen uns auf euren Input und euer Feedback. Der Digital Pacemaker Podcast erscheint alle 14 Tage am Dienstag bei Spotify, Apple und überall, wo du Podcasts bekommst. Und wenn du keine Folge verpassen möchtest, klicke jetzt auf den Follow- oder Abonnieren-Button. Euch eine gute Zeit und auf Wiederhören.

Speaker2:[29:47] Rock’n’Roll!

Music:[29:47] Music

Speaker1:[29:55] Der Digital Pacemaker Podcast ist eine Produktion von Maniac Studios.

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