#24 Einfach erklärt: Quantum Computing und Klimaziele - ein Game Changer? I Gast: Heike Riel

Heike Riel [00:00:05]:

Heike Riel [00:00:05]: Als ich Physik studiert habe, war Quantum Computing noch sehr weit weg. Und ich hätte eigentlich zum damaligen Zeitpunkt nicht gedacht, dass ich da mal dann so mittendrin stecke. Und wir in einer Phase sind, wo die Entwicklungen enorm schnell sind. Wir jeden Tag unheimlich viel dazulernen und auch jeden Tag Fortschritte machen. Wenn ich diese steile Kurve sozusagen, die wir weiterhin hoffentlich auch so weiter projizieren können, dann wird Quantum Computing in 20 Jahren bei jedem auf dem Tisch liegen und wir alle davon hoffentlich profitieren.

Heike Riel [00:00:05]:

Zackes Brustik [00:00:40]:

Zackes Brustik [00:00:40]: Gewinne Zukunft, der Podcast, der dich dabei unterstützt, dein Unternehmen erfolgreich klimakompatibel zu gestalten. Hier lernst du direkt von den Menschen, die die Nachhaltigkeitstransformation als Pioniere entscheidend vorantreiben. Mein Name ist Zakas und ich freue mich, dich mit an Bord zu haben. In der Folge heute geht es mal wieder ein Thema, das in Bezug auf Nachhaltigkeit unglaublich relevant ist für Unternehmen, von dem ich aber, seien wir ehrlich, auch noch überhaupt keine Ahnung habe und beim nächsten Smalltalk definitiv gnadenlos untergehen würde. Es geht Quantum Computing und Sustainability. Ein absolutes Zukunftsthema und gleichzeitig eins, was unglaublich relevant ist in Bezug auf die Catch-22, in der wir als Menschheit generell, aber speziell auch als Unternehmen gerade stecken. Denn einerseits brauchen wir Daten, wir brauchen KI-Modelle, wir brauchen IT generell, Nachhaltigkeit überhaupt erst zu ermöglichen in vielen Bereichen. Es gibt so viele Einsatzbereiche, wo wir ohne Daten nicht weiterkommen.

Zackes Brustik [00:00:40]:

Zackes Brustik [00:01:40]:

Zackes Brustik [00:01:40]: Gleichzeitig macht die globale IT jetzt schon je nach Berechnung bis zu 3,9 Prozent der globalen Emissionen aus. Und das ist so viel wie der Flugverkehr. Tendenz natürlich radikal steigend. Also das wird sich demnächst noch verdoppeln, wenn nicht sogar bis zu verdreifachen. Das heißt, die Frage ist, wie bekommen wir das in den Griff, dass wir einerseits die Emissionen auf einem manageablen Level halten, die Technologie aber wirklich gezielt einsetzen können, zu dekarbonisieren und grundsätzlich auch Wettermodelle durchzurechnen und so weiter. Das heißt, nach dieser Folge kannst du gleich bei zwei Zukunftsthemen mitreden. Zum einen beim Thema Quantum Computing werden viele Basisfakten klären und zum anderen, was das ganz konkret mit dem Thema Nachhaltigkeit und mit zukunftsfähiger IT zu tun hat. Die Antworten geht es natürlich wie immer nicht von irgendjemanden, sondern in diesem Fall von einer Forscherin, die es tatsächlich als, ich glaube, eine der wenigen deutschsprachigen und überhaupt internationalen Forscherin in die American National Academy of Engineering geschafft hat.

Zackes Brustik [00:01:40]:

Zackes Brustik [00:02:41]:

Zackes Brustik [00:02:41]: Sie hat darüber hinaus mittlerweile 27 Patente versammelt, wurde ausgezeichnet für ihre Grundlagenforschung in halbleitenden Nanodrähten für OLED-Bildschirme und steckt jetzt ganz tief im Quantumthema Heike Riehl, auch ein IBM Fellow. Und klar, IBM, da klingelt natürlich irgendwas. IBM ist gleichzeitig auch mein Werbepartner im Podcast, Missionspartner, schon seit Folge 4 mit dabei. Das heißt einmal in der Staffel schauen wir auch hier ein Thema rein. Aber dann muss IBM mir natürlich auch einen Menschen und ein Thema liefern, was absolut rockt und unglaublich relevant ist. Und das haben wir für diese Folge, glaube ich, wieder geschafft. Denn jemanden wie Heike im Podcast zu haben, ist extrem exklusiv und eine große Ehre. Herzlich willkommen, Heike Riehl.

Zackes Brustik [00:02:41]:

Heike Riel [00:03:22]:

Heike Riel [00:03:22]: Vielen Dank, freue mich sehr, heute dabei zu sein.

Heike Riel [00:03:22]:

Zackes Brustik [00:03:25]:

Zackes Brustik [00:03:25]: Liebe Heike, ich weiß, die Geschichte ist für dich nicht neu, aber ich wärme sie natürlich trotzdem noch mal auf. Denn deine Karriere hätte in eine ganz andere Richtung gehen können. Ich finde das extrem spannend zum Thema Karrierewege. Du hattest ursprünglich noch nicht mal ein Abi und wolltest eigentlich noch nicht mal, klingt jetzt so negativ, aber ich meine eigentlich wolltest du eine Tischlerausbildung machen, hast die sogar gemacht, weil dein Vater auch einen Tischlerbetrieb hatte und dann nur, weil du eigentlich Architektur studieren wolltest, hast du angefangen, das Abi nachzuholen, dann zu studieren und steckst jetzt in einem Thema, was ja wirklich eigentlich nicht mehr, Es gibt wenige Themen, die mehr Science Fiction sind in meinen Augen als Quantum Computing. Wenn die jetzige Heike, der damals vermutlich 16, 17-Jährigen Heike, die noch in der Tischlerlehre steckt, erzählen würde, wohin ihr Weg mal später führt, was hätte damals die junge Heike entgegnet?

Zackes Brustik [00:03:25]:

Heike Riel [00:04:16]:

Heike Riel [00:04:16]: Das hätte ich damals nicht für möglich gehalten und auch definitiv nicht auf meinem Horizont gehabt, dass ich studieren möchte, dass ich sozusagen Innenarchitektur studieren möchte und auch mich nicht mit der mittleren Reife zufriedengebe, das wusste ich zu dem Zeitpunkt. Aber dass ich sozusagen mein Abitur nachhole und dass ich dann auch Physik studiere und meine Doktorarbeit schreiben werde und so weiter und ja, mich mein Pfad dahin führt, wo ich jetzt bin, Das hätte ich zum damaligen Zeitpunkt definitiv nicht gedacht.

Heike Riel [00:04:16]:

Zackes Brustik [00:04:49]:

Zackes Brustik [00:04:49]: Was ich bemerkenswert daran auch finde, ist die Tischlerlehre ist ja auch schon ein Beruf, der für Frauen eher statistisch gesehen ungewöhnlich ist. Und dann auch als Forscherin bist du ja auch wieder in einer leider noch viel zu sehr Männerdominierten Domäne unterwegs. Das heißt, du hast eigentlich gleich zweimal Bereiche ausgesucht, wo du tatsächlich auch als Pionierin voranschreitest.

Zackes Brustik [00:04:49]:

Heike Riel [00:05:09]:

Heike Riel [00:05:09]: Ja, ich glaube, das hängt auch alles miteinander zusammen. Ich habe eigentlich schon immer Dinge getan, weil ich sie gerne tun möchte und nicht, weil vielleicht andere sie auch tun. Ich glaube, das ist schon so ein Pfad. Ich weiß, als Kind habe ich mich eben schon immer für Mathematik interessiert und damals, ich glaube, in der ersten Klasse schon, hat meine Lehrerin gesagt, ja, eigentlich machen Mädchen nicht so gerne Mathematik. Und ich fand es aber immer super. Und ich bin dann auch in der Realschule auf den Technischen Zweig gegangen, weil ich gerne eben Mathematik, Physik und mich mit diesen Themen beschäftigt habe. Und meine Eltern, der Scheinerbetrieb meines Vaters, will ich da auch was dazu gedanen hat. Aber eben Mathematik hat mich schon immer fasziniert und das war dann auch so, glaube ich, mein Leitfaden, an dem ich mich dann auch immer weiter leiten lassen habe, etwas zu tun, was mit Mathematik zu tun hat.

Heike Riel [00:05:09]:

Zackes Brustik [00:05:59]:

Zackes Brustik [00:05:59]: Wunderbar, dann Lass uns direkt in das Thema einsteigen. Heike, ich muss ehrlich sagen, ist ja eher ein Problem gerade, wenn wir an IT denken. Wir brauchen Daten, wie gesagt, für alles, was mit Nachhaltigkeit zu tun hat. Gleichzeitig werden sich die Emissionen verdoppeln, wenn nicht gar bis zu dreifachen. Und das, wo eigentlich alle anderen Branchen und Wirtschaftssektoren versuchen, radikal zu dekarbonisieren, Footprint zu senken, ist die IT-Branche gerade mit dem Hockeystick in die falsche Richtung unterwegs. Wie kommt es und lässt sich das überhaupt in den Griff bekommen?

Zackes Brustik [00:05:59]:

Heike Riel [00:06:26]:

Heike Riel [00:06:26]: Das ist ein schwieriges Thema, das stimmt. Und Es gibt hier verschiedene Aspekte, die man anschauen muss. Zum einen, wie viel Energie verbraucht die Elektronik, die wir entwickelt haben? Wie viel Elektronik wird eingesetzt und wo? Und wie kann ich natürlich auch den Strom generieren, den die Elektronik verbraucht? Und das sind die drei Themenbereiche, die man vielleicht heute auch kurz anschauen müssen. Denn auf der einen Seite wird natürlich die Elektronik, die wir verwenden, die Mikroprozessoren, die wir verwenden, die Sensoren, die wir verwenden, mit denen wir mehr Daten generieren, die uns natürlich auch nutzen, mehr zu kontrollieren und zu steuern und künstliche Intelligenz zu verwenden. Die wird immer mehr. Wenn wir vergleichen vor 10, 15 Jahren, es gab keine Mobildelefone in dem Ausmaß. Wir hatten nicht diese Anzahl von Apps. Wir hatten nicht diese Anzahl von Sensoren, sowohl am Körper, wenn man die Uhr anschaut, wenn man Headphones, die wir ständig aufhaben, anschaut und so weiter.

Heike Riel [00:06:26]:

Heike Riel [00:07:25]:

Heike Riel [00:07:25]: Wenn wir auch in den Haushalt schauen, wie viel Elektronik-Mikroprozessoren in all den Geräten stecken, auch die Vernetzung, die kommt, die uns natürlich alle möglichen Dinge weiter erleichtert, uns aber natürlich auch Möglichkeiten schafft, die wir vor 10, 15 Jahren nicht hatten. Also es gibt uns eben auch mehr Möglichkeiten und auch mehr Hilfen in der Alltagsstellung. Wir haben hier wesentlich mehr Möglichkeiten, mit der neuen Elektronik etwas zu tun. Und das heißt aber natürlich, die Elektronik verbraucht auch Energie. Das ist das eine. Wenn wir uns aber jetzt anschauen, die Technologie, die wirklich dahintersteckt, also die Transistoren und die Schaltkreise, die verwendet werden, dann sind die eigentlich, als wenn man den Transistor anschaut, der vor mehr als 75 Jahren jetzt erfunden wurde und den wir über die letzten 75 Jahre stetig verbessert und optimiert haben. Dessen Leistung, dessen Energieverbrauch ist enorm gesunken. Und zwar durch die Miniaturisierung, durch die Technologien, die wir entwickelt haben.

Heike Riel [00:07:25]:

Heike Riel [00:08:30]:

Heike Riel [00:08:30]: Also das heißt, auf einem Chip, der braucht immer noch gleich viel Energie, ein Chip, aber der hat statt 1000 Transistoren hat er jetzt 50 Milliarden Transistoren. Weil einfach die so viel kleiner gebortet sind und dadurch, dass wir mehr Transistoren haben, kann man natürlich auch viel mehr Dinge damit tun. Aber der Energieverbrauch wird natürlich auch größer, auch wenn das einzelne Bauteil, der einzelne Transistor im Energieverbrauch massiv nach unten gegangen ist. Und wir arbeiten daran, zum einen diese Transistoren auch in Zukunft weiter energieeffizienter zu gestalten, dass man noch mehr viele Dinge tun kann, auch mit der Elektronik, die wir bauen. Aber eben der Einsatz der Elektronik wird auch immer umfassender und immer durchdringender durch all unsere Lebensbereiche.

Heike Riel [00:08:30]:

Zackes Brustik [00:09:19]:

Zackes Brustik [00:09:19]: In der Regel ist das ja so einfach, dass in der Wirtschaft, wenn wir uns Energie einsparen, dann nutzen wir die, einen halt nicht nur einen Rechner, sondern zwei damit zu betreiben. Selten sparen wir uns dadurch dann die Hälfte der Rechenkapazität, nicht Kapazität, sondern des Footprints, genau. Und das ist ja auch so, ich habe irgendwo andere Zahlen gelesen, als zum Beispiel das durchschnittliche KI-Modell, wenn das trainiert wird, dann entspricht das so ungefähr dem Energieverbrauch von drei Autos über den kompletten Lebenszyklus hinweg. Ich glaube, KI-Modelle werden immer mehr trainiert, werden immer mehr trainiert, werden jetzt gerade erleben wir mit JET4, quasi nochmal einen Sprung, wo das Thema wirklich bei jedem auf dem Radar gelandet ist. Also wie kriegen wir das in den Griff? Und gleich auf das Thema überhaupt anzukommen, Quantum Computing, ist das da ein Paradigmenwechsel? Und wenn ja, warum?

Zackes Brustik [00:09:19]:

Heike Riel [00:10:09]:

Heike Riel [00:10:09]: Genau, künstliche Intelligenz ist auch ein gutes Thema, weil man natürlich hier auch, warum funktioniert im Augenblick künstliche Intelligenz? Also vielleicht ist es auch ganz wichtig, ganz gut das zu verstehen, denn es ist kein neues Thema. Es gab es in der Wissenschaft schon in den 50er Jahren, hat man schon über künstliche Intelligenz gesprochen. Man hat schon diese, die ersten künstlichen Neuronalen Netze gebaut, aber man hatte noch keine Daten zum Trainieren dieser Neuronalen Netze und man hatte auch noch nicht genügend Computerleistung zur Verfügung, damit man vernünftige Neuronale Netze rechnen kann, die wirklich dann auch eine gewisse Intelligenz bieten, einen gewissen Mehrwert bieten und den man so nutzen kann. Und vor ca. 11 Jahren kam Deep Learning auf, also diese künstlichen neuronalen Netze, die man trainieren kann. Und die Computerleistung war mittlerweile eben auch so gut angestiegen. Und auf der anderen Seite hat man durch viele Sensoren, durch Bilder, Videos, Aufnahmen hat man auch genügend Daten gehabt, dass all diese drei Technologie-Streams von genügend Daten, genügend Computerleistung und leistungsfähige Algorithmen für die Modelle, all die drei Dinge kamen zusammen, sodass man jetzt künstliche Intelligenz auch wirklich anwenden kann für vernünftige Dinge. Und man stellt eben fest, auch über die letzten zehn Jahre, dass diese künstliche Intelligenz immer besser wird.

Heike Riel [00:10:09]:

Heike Riel [00:11:44]:

Heike Riel [00:11:44]: Aber das setzt voraus, dass man diese neuronalen Netzwerke, also diese Modelle, diese Deep Learning Modelle, dass man die auch komplexer macht, dass man die tiefer gestaltet, also dass man mehr neuronale Ebenen hineinbaut, dass man mehr Parameter hat, dass man noch mehr Daten hat, mit denen man diese Netze trainiert und nur dann bietet sozusagen künstliche Intelligenz auch wirklich einen Mehrwert. Aber auch hier sieht man, das verbraucht noch mehr Leistung, noch mehr Energie und deshalb kommen auch bei dem JET-GPT3 oder 4 kommen eben da enorme Leistung, Energieverbrauch zusammen, diese Netze zu trainieren. Man braucht eben für diese neuronalen Netze, für dieses Jet GPT braucht man circa 1,2, 1,3 Gigawattstunden, dieses neuronale Netz zu trainieren. Das ist eine enorme Energie. Das ist im Endeffekt, man kann es vergleichen, man braucht ein großes Kernkraftwerk, das man dann für mindestens eine Stunde laufen lässt, nur für dieses Modell zu trainieren. Das ist ein enormer Energieverbrauch. Und man kann sich auch in Zukunft eben ausrechnen und vorhersehen, dass diese Netze, wenn wir künstliche Intelligenz noch besser bauen wollen, wenn wir sie noch schlauer machen wollen, dann wird es auch noch mehr Energie verbrauchen in Zukunft. Und deshalb müssen wir auch neue Arten von Computer bauen.

Heike Riel [00:11:44]:

Heike Riel [00:13:12]:

Heike Riel [00:13:12]: Und wir haben hier in der Forschung, arbeiten wir an neuen Rechnern, die wir speziell für künstliche Intelligenz bauen. Also je spezialisierter wir einen Rechner bauen, desto energieeffizienter können wir den Rechner auch bauen. Die sind auch ganz spannende Rechner, sind ganz neue Typen von Rechnern. Vielleicht ein Beispiel, das einen nennt sich approximate computing. Wenn du dir ein Bild vorstellst, was ganz pixeliert ist, und unser Gehirn, auch wenn da viele Fehler drauf sind, dunkle Stellen drauf sind, sind wir als Mensch, unser Gehirn relativ gut im Erkennen, was dieses Bild ist. Also zum Beispiel, stell dir vor, das ist Mona Lisa, aber da stehen schon viele Fetzen da drauf und ganz viele schwarze Stellen, aber trotzdem wirst du mit einem Blick erkennen, das ist die Mona Lisa, weil du es eben auch schon vorher so oft gesehen hast und dein Netzwerk im Gehirn so lange darauf trainiert ist. Und digitale Rechner sind aber nicht so schlau. Die müssen sich jeden Pixel einstellt anschauen und dann das vergleichen und das dauert lang und braucht viel Power.

Heike Riel [00:13:12]:

Heike Riel [00:14:14]:

Heike Riel [00:14:14]: Und die spezialisierten Rechner, die wir bauen, die funktionieren aber so ähnlich. Die können eben auch mit wenig Präzision dann immer noch vorhersagen, dass das die Mona Lisa ist und das mit einer guten Exaktheit tun, so wie das unser Gehirn kann. Und unser Gehirn, wenn man sich überlegt, braucht ja auch nur 20 Watt. Also wenn man es anschaut, unser Gehirn, es gibt in der Natur sozusagen Dinge, die mit ganz wenig Computerleistung sehr, sehr gut funktionieren. Und mit diesem Analogon überlegt sich jetzt eben die augenblickliche Wissenschaft, wie können wir solche Art von Rechner bauen, die dann auch energieeffizient arbeiten für bestimmte Problemstellungen. Wir müssen auch erkennen, dass unser Gehirn natürlich nicht so gut ist. Wenn ich dich jetzt frage, was ist die dritte Wurzel von einer von einer Million fünfhunderttausendsechsundneunzig, dann ist es relativ schwierig für unser Gehirn auszurechnen und braucht doch mehr Energie. Aber eben diese Bilderkennung funktioniert sehr gut.

Heike Riel [00:14:14]:

Zackes Brustik [00:15:11]:

Zackes Brustik [00:15:11]: Erst mal spannend zu hören, dass wir für KI-Modelle aktuell zum Beispiel noch gar nicht Quantenrechner brauchen, sondern es sind andere Rechner. Das heißt, wofür brauchen wir Quantenrechner?

Zackes Brustik [00:15:11]:

Heike Riel [00:15:20]:

Heike Riel [00:15:20]: Genau, Quantenrechner, die dienen dazu, sehr komplexe Aufgabenstellungen, zum Beispiel Optimierungsaufgaben, wo man extrem viele Parameter hat, wo die Problemstellung und die Leistungsfähigkeit, die man von dem Rechner braucht, exponentiell skaliert mit dem Problem. Für die brauchen wir Quantencomputer. Und ein Beispiel, weil es ist schwierig sich vorzustellen, was heißt das jetzt genau, Heike, wenn du das so erzählst. Ein einfaches Beispiel ist, nehmen wir das Molekül Koffein. Koffein ist relativ einfach. Es ist etwas komplexer wie Wasser. Hat Stickstoff, Sauerstoff, Kohlenstoff und Wasserstoff und hat ca. 99 Elektronen.

Heike Riel [00:15:20]:

Heike Riel [00:16:09]:

Heike Riel [00:16:09]: Ist kein großes Molekül. Und jetzt stellt man sich vor, diese 99 Elektronen, Jedes dieser 99 Elektronen wechselwirkt mit dem anderen. Das heißt, wenn man das hinschreibt als Gleichung, kommt eine Gleichung raus, die einem Informationsentspricht von 10 hoch 48 Bit. 10 hoch 48 Bit. Also eine enorm große Zahl.

Heike Riel [00:16:09]:

Zackes Brustik [00:16:34]:

Zackes Brustik [00:16:34]: Sehr, sehr viele Nullen.

Zackes Brustik [00:16:34]:

Heike Riel [00:16:35]:

Heike Riel [00:16:35]: Sehr, sehr viele Nullen, ja. Mit einem klassischen Rechner bräuchte man jetzt 10 hoch 48 Bit, das auszurechnen. Und so einen Rechner kann man gar nicht bauen, weil der viel zu groß wäre, den überhaupt bauen zu können. Also auch diese Hochleistungsrechner, von denen ich vorhin erzählt habe, können das nicht exakt lösen, dieses Problem. Wie diese Elektronen sozusagen miteinander interagieren und sich dann auch wieder, wie man dieses Problem des Moleküls dann lösen kann, wie man ausrechnen kann, auf was das Molekül reagiert, welche Energieniveaus das Molekül hat, mit welchen, wie es mit der Umgebung reagiert, wie die Bindungsenergien sind. Und all diese Dinge braucht man aber, in der Wissenschaft zum Beispiel Vorhersagen durchführen zu können, exakte Vorhersagen durchzuführen zu können, wie zum Beispiel dann ein Medikament mit jedem einzelnen Menschenkörper reagiert. Und das sind Dinge, die wir mit dem Quantenrechner dann in Zukunft ausrechnen wollen, was wir heute eben noch nicht können. Und auch mit den klassischen Rechnern, dadurch, dass sie eine andere Skalierung der Leistungsfähigkeit haben, in Zukunft auch nicht tun können werden.

Heike Riel [00:16:35]:

Zackes Brustik [00:17:47]:

Zackes Brustik [00:17:47]: Bevor wir da tiefer einsteigen, auch in die physikalischen Grundlagen des Quantenrechnens. Du hast jetzt auf den Kaffee bezogen, du hast es schon geteasert, dass es natürlich für die Medizin ganz neue Tore öffnet. Auf die Nachhaltigkeit bezogen. Wo ist da die Relevanz? Also kann das wirklich ein Game Changer sein oder ist das eher so ein Nice-to-have?

Zackes Brustik [00:17:47]:

Heike Riel [00:18:06]:

Heike Riel [00:18:06]: Also in der Nachhaltigkeit spielen ja viele verschiedene Dinge Rolle. Zum einen, wie viel Leistung verbraucht ein Rechner, Aber auch finden wir neue Materialien, die wir recyceln können, oder finden wir neue Materialien, die auch CO2 helfen, absorbieren zu können und umwandeln zu können. Zum Beispiel ist jetzt auch mit der Energieverbrauch, wenn wir Düngemittel anschauen. Düngemittel ist, denke ich, ein ganz gutes Beispiel, wo man auch sehr stark jetzt den Energieverbrauch in den letzten Monaten gemerkt hat, dass eigentlich Düngemittel sehr viel Energieverbrauch herzustellen. Und Düngemittel sind aber natürlich auch für die Welt Ernährung extrem wichtig. Für unsere Zukunft, wie ernähren wir die Menschen auf dieser Erde? Und Düngemittel, dazu brauchen wir Ammoniak. Ammoniak wird hergestellt mit dem sogenannten Haber-Bosch-Verfahren, das vor über 100 Jahren entdeckt wurde von Haber & Bosch und sich immer noch heute das gleiche Verfahren verwendet wird. Und es braucht sehr hohe Temperaturen und auch sehr hohe Drücke, aus Stickstoff dann Ammoniak herstellen zu können, was dann weiter verarbeitet wird zu den Düngemitteln.

Heike Riel [00:18:06]:

Heike Riel [00:19:24]:

Heike Riel [00:19:24]: Und heutzutage sind es ungefähr zwei bis drei Prozent des Weltenergieverbrauchs, was für die Herstellung von Ammoniak verwendet wird. Und wenn man hier Einsparungen durchführen könnte, wäre das natürlich enorme Energieeinsparungen, die uns helfen würden, eben auch dann den CO2-Verbrauch zu reduzieren und so weiter. Also wir haben in der Chemie und in der Physik bisher noch keine alternative Methode gefunden, aber wir wissen, in der Natur gibt es Nitrogenase. Das ist ein Enzym, das diese Umwandlung von Stickstoffen in Ammoniak bei Raumtemperatur durchführen kann und in der Natur durchführen kann, aber wir wissen nicht, wie es funktioniert. Obwohl wir das schon natürlich länger untersuchen, aber man weiß heute noch nicht genau, wie das funktioniert. Und die Idee ist jetzt, dass man über Quantumcomputer, die diese enorme Leistungsfähigkeit haben und genau eben auch für diese Art von Problemen gestaltet sind, dass man die ja nehmen kann, dann zu verstehen, wie Nitrogenase, welche Prozesse es durchgeht, wirklich dann Stickstoffe in Ammoniak bei wesentlich weniger Energieverbrauch umzuwandeln. Das ist ein Beispiel.

Heike Riel [00:19:24]:

Zackes Brustik [00:20:41]:

Zackes Brustik [00:20:41]: Gleich tauchen wir richtig tief in die Materie ein und Haik erklärt mir im Detail, wie ein Quantencomputer funktioniert. Vorher allerdings wie immer der Shoutout ins Ökosystem. Diesmal möchte ich auf das Regenerative Business Network DACH aufmerksam machen. Ein Netzwerk, das perfekt zum Geiste von Gewinn der Zukunft passt. Denn Mein Ansatz ist ja immer nicht nur zu schauen, wie wir zum Thema Nachhaltigkeit kommen, sondern wie wir dann im besten Fall noch einen positiven Impact erzielen. Und genau darum geht es im regenerative Business Network. Dach nämlich die Frage, wie schaffen wir es, über Nachhaltigkeit hinaus zu gehen und zum Beispiel Ökosysteme oder Biodiversität zu restaurieren, zu renaturieren und grundsätzlich wieder einen positiven Fußabdruck zu erzielen. Das klingt natürlich erstmal extrem anspruchsvoll, aber wenn wir uns anschauen, wo wir aktuell stehen mit der Welt, ist auch klar, dass das unser Ziel sein muss.

Zackes Brustik [00:20:41]:

Zackes Brustik [00:21:35]:

Zackes Brustik [00:21:35]: Ganz konkrete Impulse und Anregungen dazu gibt es schon beim nächsten Meetup vom Regenerative Business Network DACH am 26. Mai von 10.30 bis 12.30 Uhr als Online-Meeting. Stefan Hankammer, Professor für Nachhaltigkeitsmanagement, Innovation und Entrepreneurship an der Alanus University und gleichzeitig auch der wissenschaftliche Leiter des Instituts für regenerative Wirtschaft wird dort ganz konkret das Thema erläutern. Der Event ist natürlich wie alles in meinen Shoutouts kostenfrei, also am besten einfach vernetzen. Mehr Infos gibt es über den Link in den Show Notes oder direkt von Jan Schmiermund auf LinkedIn, dem Initiator. Falls ihr den Termin schon verpasst habt, meldet euch auf jeden Fall an für das folgende Meetup. Und jetzt zurück zu Heike. Wenn es so Technologien geht, dann ist natürlich schnell die Begeisterung, da auch noch die große Verheißung.

Zackes Brustik [00:21:35]:

Zackes Brustik [00:22:29]:

Zackes Brustik [00:22:29]: Jetzt in Deutschland haben wir gerade die AKWs abgeschaltet, aber trotzdem hoffen ja noch immer drauf, viele drauf, dass endlich bei Fusionskernkraftwerken der große Durchbruch gelingt, dass wir dann einen wirklichen Game Changer hätten, was die Energieversorgung angeht. Aber das ist so ein Ding, da reden wir glaube ich schon seit Jahrzehnten drüber und immer seit Jahrzehnten ist es immer in zehn Jahren soweit. In 25 Jahren, genau, und dann 25 Jahre später nochmal in 25 Jahren. Wie ist das jetzt beim Quantum Computing? Also wann sagst du, könnte tatsächlich ein Chemiekonzern oder ein Startup einen Quantencomputer so einsetzen, dass tatsächlich ein komplett neues Verfahren zu der Herstellung von Düngemitteln bei rauskommt. Also wie greifbar ist das? A, der Quantencomputer, den es dafür braucht und dann tatsächlich die Forschung mit dem Quantencomputer, das in Realität zu bringen?

Zackes Brustik [00:22:29]:

Heike Riel [00:23:18]:

Heike Riel [00:23:18]: Genau, ich glaube, da fangen wir am besten gleich am besten mit dem Quantencomputer erst an, damit man vielleicht auch noch kurz reden. Was ist denn ein Quantencomputer? Und Quantencomputer hört man schon, da steckt das Wort Quantum drin, und zwar, weil er anders funktioniert, als wir das mit den klassischen Rechnern gewohnt sind. Die Bits haben 0 und 1 und mit diesen Bits rechnen können. Und zu jedem Zeitpunkt weiß man, welches Bit sozusagen eine 0 und eine 1 hat und damit kann man dann die Berechnungen durchführen. Und Quantencomputer, die funktionieren mit sogenannten Quantumbits oder gekürzt Qubits. Und Quantenrechner benutzt eben nicht die klassische Physik, zu rechnen, sondern wirklich die Quantenphysik. Und die Quantenphysik, die es uns typischerweise als Menschen nicht so, ja, wir kennen das typischerweise nicht so sehr, die Mechanismen dessen, weil die eben nur auf der Quantenebene, auf der Nanoebene auftauchen und wir damit in unserem täglichen Leben typischerweise nicht so viel zu tun haben. Aber eben Moleküle basieren auch auf den Elektronen, die eben quantenmechanisch auch agieren und der Quantenphysik unterliegen.

Heike Riel [00:23:18]:

Heike Riel [00:24:26]:

Heike Riel [00:24:26]: Und mit den Quantencomputern können wir eben damit dann relativ einfach diese entsprechende Physik auch auf die Quantencomputer mappen und dann auch die entsprechenden Eigenschaften ausrechnen. Das ist die Idee dahinter, die grundsätzliche Idee.

Heike Riel [00:24:26]:

Zackes Brustik [00:24:42]:

Zackes Brustik [00:24:42]: Okay, da werden wir jetzt so ein paar Schlagwörter, Basswörter oder ich glaube eher wirkliche Begriffe mal ganz schnell abhaken. Das, was du gesagt hast, nennt man, glaube ich, die Superposition, oder? Dass ein Molekül in zwei Zuständen gleichzeitig sein kann.

Zackes Brustik [00:24:42]:

Heike Riel [00:24:54]:

Heike Riel [00:24:54]: Genau, ein Quantum Bit kann sozusagen in zwei Zuständen gleichzeitig sein. Ein Quantum Bit kann nicht nur in der Null und nicht nur in der Eins sein, sondern in der Null und der Eins gleichzeitig. Und zwar, wie du gesagt hast, nennt man das Superposition. Man hat hier dann eine Superposition von der 0 und der 1 und es ist aber nicht ein binäres System, sondern man hat im Prinzip kann man sich eine Kugel vorstellen und man kann mit einem Qubit alle Zustände auf dieser Kugel darstellen, so dass ich wirklich mehr Informationen in einem Qubit gespeichert habe als in einem normalen Bit, wo ich nur 0 oder 1 habe.

Heike Riel [00:24:54]:

Zackes Brustik [00:25:31]:

Zackes Brustik [00:25:31]: Das Problem allerdings ist, wenn ich das richtig verstanden habe, dass der Quantencomputer nur eine Wahrscheinlichkeit dafür herausgibt. Also es ist jetzt nicht wie handfest schwarz-weiß 0, 1, sondern es ist vielleicht, keine Ahnung, 7, vielleicht 8, in meinen Leihenworten oder wie funktioniert das?

Zackes Brustik [00:25:31]:

Heike Riel [00:25:48]:

Heike Riel [00:25:48]: Genau, man kann alle die Zustände, mit der Null und mit dem Qubit kann man all die Zustände auf dieser Kugel sozusagen darstellen. Und dann ist natürlich die Algorithmen, die dahinter stecken, wirklich die Rechnung durchzuführen. Die muss man so gestalten, dass sie dann auch aus den weiteren Eigenschaften der Quantenmechanik wie der Verschränkung, von der man es ja auch schon gehört hat, und der Interferenz sich zu nutzen machen, dann die Wahrscheinlichkeit, die höchste Wahrscheinlichkeit eben auf das richtige Ergebnis zu lenken. Da ist dann auch der Trick in der Algorithmenforschung, dass man da auch wirklich die quantenmechanischen Phänomene wie die Verschränkung und die Interferenz dann entsprechend nutzt, dann die Wahrscheinlichkeit für das richtige Ergebnis nach oben zu schrauben und nicht so, ach ich kann das oder das haben. Also so ist es Quantenrechnen nicht.

Heike Riel [00:25:48]:

Zackes Brustik [00:26:45]:

Zackes Brustik [00:26:45]: Und dafür braucht es aber ganz spezielle Zustände. Ich habe gehört, im Quantenrechner ist es kälter als im Weltraum.

Zackes Brustik [00:26:45]:

Heike Riel [00:26:50]:

Heike Riel [00:26:50]: Ja, genau, es ist kälter als im Weltraum. Und zwar laufen diese Qubits, die sind diese Quanteninformation, wie wir das nennen, die ist eben sehr fragil. Die kann durch Licht oder auch durch Temperatur kann diese Quanteninformation zerstört werden. Und deshalb gibt es auch noch keine Quantenrechner, die bei Raumtemperatur funktionieren, sondern die Rechner funktionieren typischerweise bei sehr tiefen Temperaturen, nämlich bei circa 10 Millikelvin. Und das ist eben, wie du sagtest, kälter als das Space. Und aber mittlerweile dadurch, dass wir über die letzten 20 Jahre oder auch über viele, viele Jahre schon gelernt haben, mit tiefen Temperaturen umzugehen, ist es mittlerweile eigentlich keine große Sache mehr, diese Temperaturen im Labor oder auch nicht nur im Labor, sondern in diesen Quantenrechnern herzustellen.

Heike Riel [00:26:50]:

Zackes Brustik [00:27:43]:

Zackes Brustik [00:27:43]: Fiese Leihenfrage auch wieder, du redest jetzt mit hier im Bannhausen, deswegen musst du dir das leider alles antun. Du hast ja gerade gesagt, das Problem bei Haberbosch ist, dass es dafür sehr hohe Temperaturen und Drücken gebraucht. Jetzt sagst du, beim Wanden brauchst du besonders tiefe Temperaturen. Klingt für mich auch wieder energieintensiv. Also ist das dann nicht wieder ein Schuss, der ins Knie geht?

Zackes Brustik [00:27:43]:

Heike Riel [00:28:00]:

Heike Riel [00:28:00]: Ne, sag jetzt, das ist eine sehr, sehr gute Frage, weil du hast das gut erkannt. Und der Unterschied ist jedoch, dass wir die Rechner kühlen müssen, damit wir die Bauelemente, also diese Cubits, das sind sogenannte, die bestehen aus sogenannten supraleitenden Materialien. Und wenn die unter einer bestimmten Temperatur sind, dann verschwindet der Widerstand in diesen Materialien. Und dann läuft sozusagen der Strom ohne Widerstand in diesen Bauelementen. Das heißt, es wird eigentlich kaum Energie verbraucht während der Berechnung in diesen Qubits. Also man nennt es auch dissipationless. Also es wird wirklich kaum Energie verbraucht in diesen. Es ist eigentlich nur, man muss die Devices runterkühlen, das verbraucht Energie.

Heike Riel [00:28:00]:

Heike Riel [00:28:48]:

Heike Riel [00:28:48]: Aber während der Operation, also während des Rechnens, entsteht keine Energie, die dann weiter gekühlt werden muss. Und ansonsten wird es nicht funktionieren. Genau, es gibt in dem Sinne keine Reibung beim Rechnen.

Heike Riel [00:28:48]:

Zackes Brustik [00:29:00]:

Zackes Brustik [00:29:00]: In Anführungszeichen, genau, gibt es keine Reibung. Jetzt es auch wieder in eine Welt zu übersetzen, die ich verstehe. Das heißt, es entfällt die Reibung und ich kann dann plötzlich Modelle und Probleme durchrechnen, bei denen ich sonst, Du hast es vorhin gesagt, sehr, sehr, sehr viele unrealistisch viele Bits bräuchte, die mit sehr, sehr viel in Anführungszeichen Reibung, also aka Energieverbrauch einhergehen würden. Das heißt, dadurch, also das Kühlen braucht ein bisschen Energie, dadurch spare ich dann aber wieder exponentiell viel Energie.

Zackes Brustik [00:29:00]:

Heike Riel [00:29:32]:

Heike Riel [00:29:32]: Man spart Energie, weil man den Rechner eben abkühlt und der Rechner eben auch ganz anders funktioniert. Und dass wirklich dieser Quantenrechner eben diese Quantenphänomene ausnützt und die Quantenphänomene eben auch die Moleküle dirigieren, ist sozusagen wirklich der Quantencomputer ein wesentlich besserer Rechner, die Komplexität eines Moleküls auszurechnen und ein klassischer Rechner nicht gut dafür geeignet.

Heike Riel [00:29:32]:

Zackes Brustik [00:29:57]:

Zackes Brustik [00:29:57]: Wie viel Qubit hat der durchschnittliche Quantenrechner gerade und wie viel qubit braucht der quantenrechner damit er dann tatsächlich jetzt zum beispiel für einen absoluten durchbruch beim düngemittel herstellen verwendbar ist oder du hattest jetzt auch im vorgespräch gesagt zum beispiel in anderer bereich der quantenrechner ist logistik der normale rechner schafft zum paar logistik notenpunkte beim quantenrechner kann man aber 500 Knotenpunkte durchrechnen oder die globale Schifffahrt optimieren. Und wenn man weiß, wie viel Emissionen in der durchschnittlichen Frachtschifffahrt stecken oder auch in der Kreuzschifffahrt, dann weiß man, was das für ein Riesenhebel wäre. Also genau, wie viel Qubit haben wir? Wie zuverlässig sind die Rechner, die wir gerade haben? Und wo müssen wir hin?

Zackes Brustik [00:29:57]:

Heike Riel [00:30:38]:

Heike Riel [00:30:38]: Genau, die Anzahl der Qubits, die wächst sozusagen jeden Tag, jedes Jahr. Und da tut sich, was ich damit sagen will, es tut sich unheimlich viel. Die ersten Quantenrechner hatten wir vor sieben Jahren in der IBM Cloud. Das erste Mal für jeden zugänglich gemacht. Und damals hatten wir fünf Qubits, mittlerweile haben wir schon 433 Qubits. Und Ende dieses Jahres wollen wir einen Rechner bauen, der dann über 1000 Qubits hat. Und da gibt es auch, auch hier, es ist kein so einfaches Thema, denn ein Qubit hat zum Teil auch noch Fehler, die auftreten. Und diese Fehler müssen wir natürlich unter Kontrolle bringen.

Heike Riel [00:30:38]:

Zackes Brustik [00:31:19]:

Zackes Brustik [00:31:19]: Sind diese Fehler diese Wahrscheinlichkeit, die wir vorhin angesprochen hatten?

Zackes Brustik [00:31:19]:

Heike Riel [00:31:22]:

Heike Riel [00:31:22]: Nein, die Wahrscheinlichkeit ist nicht der Fehler, sondern das ist die Natürlichkeit, die wir bei den Algorithmen auch ausnutzen. Also die Wahrscheinlichkeit ist wirklich kein Fehler, sondern die wird dann innerhalb der Algorithmen, wird diese Wahrscheinlichkeit eben auch für die Berechnung mit ausgenutzt und so, dass man das richtige Ergebnis bekommt. Man muss sich das so vorstellen, wenn ich jetzt durch ein Labyrinth gehen möchte, dann fange ich an, da durchzugehen, im klassischen Sinn, ich als Person und komme in ein Dead End. Dann muss ich wieder zurückgehen, versuche den nächsten Weg, muss wieder zurückgehen, bis ich sozusagen alle Wege durch habe, den richtigen gefunden habe. Das ist ein sehr iterativer und serieller Prozess. Und wenn ich jetzt aber das mir als Krankencomputer vorstelle, dann habe ich sozusagen, meine ich, habe da eine gewisse Wahrscheinlichkeit, mit der ich diese Wege durchschreite und zwar dann parallel und weiß zum Schluss, welcher Weg eben der erfolgreiche war. Das ist der, der mich mit der höchsten Wahrscheinlichkeit eben an das Ende bringt. Deshalb ist die Wahrscheinlichkeit wirklich kein Fehler, sondern eigentlich Teil des Rechnens.

Heike Riel [00:31:22]:

Zackes Brustik [00:32:27]:

Zackes Brustik [00:32:27]: Das heißt, ich bin ein kleines bisschen wie Zackes in der Matrix. Anstatt einmal gibt es mich dann 10.000, 10 Milliarden Mal und ich weiß aber, welches ich die höchste und die spannendste Wahrscheinlichkeit hat.

Zackes Brustik [00:32:27]:

Heike Riel [00:32:39]:

Heike Riel [00:32:39]: Genau, so ungefähr, jetzt nicht sehr wissenschaftlich ausgedrückt, korrekt wissenschaftlich ausgedrückt, Aber vielleicht sieht man konzeptionell, dass es wirklich ein ganz anderes Konzept ist als beim klassischen Rechner.

Heike Riel [00:32:39]:

Zackes Brustik [00:32:53]:

Zackes Brustik [00:32:53]: Also es ist ein bisschen komplexer. Aber nochmal, dich quasi jetzt auch festzunageln. Wann kannst du sagen, keine Ahnung, die Kolleginnen, die anderen ForscherInnen jetzt aus der Chemiebranche und wir haben gleich noch ein paar andere Beispiele, haben wirklich was in der Hand, wo sie grundlegende Herausforderungen mitlösen können?

Zackes Brustik [00:32:53]:

Heike Riel [00:33:11]:

Heike Riel [00:33:11]: Das ist Teil der Forschung im Augenblick. Da kann ich dir keine konkrete Antwort geben. Aber was sehr wichtig ist, die Leistungsfähigkeit der Quantenrechner wird jedes Jahr besser und wir messen die Leistungsfähigkeit der Quantenrechner in der Anzahl der Qubits und der Qualität der Qubits und der Geschwindigkeit, mit der wir dann das Ergebnis auch als Nutzer zurückbekommen. Und hier arbeiten wir gerade dran. Wir nennen das die sogenannte 100 x 100 Challenge. Und zwar haben wir Anfang nächsten Jahres eine Rechenkapazität, die wir zur Verfügung stellen, die 100 qubits entspricht, mit einer Tiefe von 100 Gates, die wir dann ohne Fehler rechnen können. Und jetzt, wenn wir ein Problem finden, was wir mit dieser Rechenkapazität lösen können, was man klassisch nicht lösen kann, dann haben wir Quantum Advantage gezeigt, den Quantenvorteil. Das ist jetzt sozusagen die Arbeit, an der die Forscher arbeiten, herauszufinden, welches Problem kann ich auf diese Rechenkapazität mappen, weil da wollen wir dann nächstes Jahr sozusagen diese Rechenkapazität haben ohne Fehler.

Heike Riel [00:33:11]:

Zackes Brustik [00:34:30]:

Zackes Brustik [00:34:30]: Das heißt, es ist so eine Mischung. Das Werkzeug wird entwickelt und es gilt auch noch zu gucken, welche Probleme wir damit wirklich lösen können. Gleichzeitig ist das Potenzial dafür wirklich ganz grundlegend in allen Bereichen, also wirklich bisher noch unvorstellbare Fortschritte zu machen, riesig. Du hast es schon gesagt, zum Beispiel in der Chemiebranche, wie sich das jetzt bei der Dekarbonisierung von Düngemitteln auswirken kann. Die anderen großen Baustellen, sagen wir Landnutzung, sagen wir Wasser, sagen wir Biodiversity, der Nachhaltigkeit. Welche anderen Durchbrüche, sagen wir mal, sind zumindest nicht nur theoretisch, sondern vermutlich bald greifbar und relevant?

Zackes Brustik [00:34:30]:

Heike Riel [00:35:08]:

Heike Riel [00:35:08]: Also die Themen, die wir jetzt im Augenblick anschauen, sind die Themen, die man eben speziell auch mit den Quantencomputern wesentlich besser lösen kann in Zukunft als mit den klassischen Rechnern. Und das sind zum einen Optimierungsprobleme. Wir hatten ja die Materialien schon angeschaut, wo man eben durch die Quantencomputer wirkliche Beiträge liefern kann in verschiedenen Ebenen, aber auch in der Logistik, in allen verschiedenen Optimierungsbereichen. Und Logistik ist eine große Problematik. Es wird viele, viele Waren werden versendet. Es wird enorm viel Energie dadurch verbraucht. Und diesen Energieverbrauch, den kann man, den möchte man natürlich reduzieren. Nicht nur, dass man bezüglich Sustainability den Energieverbrauch mit anderen Mitteln herstellen kann, sondern eben auch, dass man den enorm reduzieren kann, indem man bessere, indem man die Routen optimiert, indem man sozusagen wirklich besser die entsprechenden Transportwege optimieren kann, als wir das heute mit den klassischen Methodiken tun können.

Heike Riel [00:35:08]:

Heike Riel [00:36:14]:

Heike Riel [00:36:14]: Da können sich dann auch, wenn man nur ein paar Prozent von dem enormen Energieverbrauch sparen könnte, ob das über die Schiffe ist, ob das über auch den privaten und den öffentlichen Verkehr hat, den LKW-Verkehr Und es werden ja immer mehr Waren auch transportiert, da Einsparungen zu tun. Oder auch wenn man sich anschaut, die Optimierungsprobleme, die wir heute anschauen, halten wir im Endeffekt auch sehr klein. Wir vermischen nicht verschiedene Dinge. Wenn wir sozusagen die optimale Route uns anschauen mit dem Auto, dann wird die gut angegeben, stimmt auch sehr gut. Aber wenn man jetzt eingeben würde, okay, ich möchte am meisten Energie einsparen und ich habe verschiedene Mittel wie den öffentlichen Verkehr, das Fahrrad, den Roller, das Auto. Ich kann mir hier einen Mietwagen nehmen, ich kann von hier aus die Bahn nehmen, ich kann von hier aus zu Fuß laufen. Wenn man all diese Dinge miteinander kombinieren möchte und dann auf den geringsten Energieverbrauch optimieren möchte, dann ist das ein Problem, was man heute und auch in Zukunft mit einem klassischen Rechner nicht lösen kann, weil da einfach zu viele verschiedenste Parameter mit einfließen müssten, das zu optimieren. Und das ist ein Teil, der auch für die zukünftige Stadtplanung zum Beispiel sehr, sehr relevant ist.

Heike Riel [00:36:14]:

Zackes Brustik [00:37:38]:

Zackes Brustik [00:37:38]: Jetzt ist es ein Bereich, wo sich, wie gesagt, das Werkzeug an sich wird gerade noch erforscht. Dann müssen die Unternehmen, die Branchen, für die das relevant ist, sich auch drauf einstellen und müssen überhaupt erst das Werkzeug verstehen und dann wieder ihrerseits anfangen, damit zu forschen. Das heißt, das klingt so, als ob das Ganze wiederum nur wirklich als ein gemeinsames Ökosystem vorankommt. Das haben wir noch nicht angesprochen, aber jetzt auch die Algorithmen, mit denen man Quantencomputer, die man dort einsetzt, sagen wir mal so, ich wollte gerade kodiert sagen, wahrscheinlich wäre das falsch gewesen, sind auch spezielle Algorithmen, das heißt, man hat auch eine eigene Programmiersprache bei Quantencomputern, das heißt, all das wird ja parallel gemeinsam entwickelt. Wie wichtig ist das, dass da Unternehmen von vornherein mit an Bord sind? Ich weiß jetzt hier in Deutschland, Bosch mischt direkt mit, auch was die Sensoren angeht. Fraunhofer als Forschungsinstitut ist involviert, was jetzt den Quantencomputer in Deutschland angeht. Wer muss da noch mitspielen? Also wie relevant ist das? Klar, die großen, ne? Bayer, die Chemiehersteller, Evonik, die müssen wahrscheinlich an Bord sein. Aber wie relevant ist das für einen Mittelständler, für einen Zulieferer oder für ein, ja, für, keine Ahnung, für ein Logistik-Startup oder eine App wie Waze zum Beispiel.

Zackes Brustik [00:37:38]:

Heike Riel [00:38:53]:

Heike Riel [00:38:53]: Längerfristig ist es wichtig, dass alle mitspielen, weil wir wollen ja alle das unheimliche Potenzial, was Quantencomputer bieten können, in Zukunft dann auch ausnutzen können. Und da auch früh dabei zu sein, ist sehr wichtig, weil es eben fundamental unterschiedlich ist. Es ist nicht eine Weiterentwicklung des klassischen Rechnens, des klassischen digitalen Computers, sondern es ist eine komplett neue Art von Computer. Und wie du auch richtig gesagt hast, wir entwickeln neue Algorithmen, weil eben die Algorithmen von klassischen Computern ja nicht Puffer, sondern wir müssen ja die Quanteneffekte mit ausnützen. Wir entwickeln die Algorithmen, wir entwickeln die Software, damit man aber auch einfach diese Algorithmen anwenden kann. Das heißt, im Endeffekt muss natürlich in Zukunft nicht jeder, der ein Optimierungsproblem lösen möchte, jetzt der Quantencomputing oder der Quantenexperte sein und genau wissen, wie ein Quantencomputer funktioniert. Das ist definitiv dann nicht der Fall. In den Anfängen ist es aber natürlich jetzt noch gut, auch wenn man etwas mehr darüber weiß, weil dann kann man sozusagen auch schneller mit dabei sein und sich überlegen, welche Probleme in meiner Firma, in meiner Industrie, in meiner Umgebung wären denn relevant, auf einem Quantencomputer gelöst zu werden, denn es sind nicht alle.

Heike Riel [00:38:53]:

Heike Riel [00:40:12]:

Heike Riel [00:40:12]: Und welche löse ich aber lieber mit dem klassischen Rechner. Es reicht eigentlich aus, dass man Python kennt, mit einem Quantencomputer zu interagieren. Mehr muss man eigentlich gar nicht können. Und dann kann man sich auch schon direkt einloggen und das ausprobieren, wie Quantencomputing funktioniert. Und wir entwickeln eben Beispiele oder auch die ganzen Libraries, damit man Optimierungsprobleme, Molekülprobleme und so weiter dann direkt mit den Libraries dann auch lösen kann. Man kann da den Algorithmen auswählen und das wird dann sofort oder man kann sein Optimierungsproblem, was man lösen möchte, eben auswählen und das kann man dann direkt lösen. Am besten, wo wir auch dran arbeiten, es ist jetzt noch nicht so weit fortgeschritten, aber dass die Leute die Optimierungsprobleme lösen und bestimmte Software dafür auch verwenden, dass da einfach dann drunter noch sozusagen ein Endschin für Quantencomputer steckt und das Ganze dann auch automatisch gemacht wird und man eigentlich selber als User gar nicht viel über Quantencomputer wissen muss.

Heike Riel [00:40:12]:

Zackes Brustik [00:41:15]:

Zackes Brustik [00:41:15]: Auch da noch kurz ein bisschen Basiswissen. Quantencomputer ist nicht gleich Quantencomputer. Weil ich habe gehört, ich glaube in China gibt es Hersteller, die verkaufen demnächst glaube ich Quantencomputer in ganz normaler Druckergröße, die man sich hinstellen kann. Ich glaube VW hat auch einen Quantencomputer schon irgendwo auf dem Campus stehen, das ist aber nicht das Gleiche, wie ihr in Eningen habt. Das heißt, ich glaube, es gibt so universelle Quantencomputer und dann gibt es, und da musst du jetzt mir bei der Aussprache helfen, sind das Quanten-annihiler, also auf Englisch und was ist da der Unterschied?

Zackes Brustik [00:41:15]:

Heike Riel [00:41:47]:

Heike Riel [00:41:47]: Wie du richtig gesagt hast, sind Quantenannihler und die Gatable Quantum Computer komplett unterschiedliche Spezies. Überall steckt das Wort Quanten drin, aber die Eigenschaften sind anders. Bei Quantenannihlern geht man im Augenblick Optimierungsprobleme an und es ist aber eine sehr spezielle Art von Quantum Computing, die nicht ein universeller Quantencomputer ist. Das heißt, ich kann nur ein spezifisches Problem damit lösen. Und da ist auch noch nicht bewiesen, ob dieses spezifische Optimierungsproblem besser gelöst werden kann, als mit einem optimierten, klassischen Computer. Bei den anderen Quantenrechnern, die, man nennt die auch gateable quantum computing, ich weiß jetzt nicht, wie man das richtig übersetzen würde in Deutsch. Die haben sogenannte Gates. Mit diesen Gates, Das ist ähnlich wie beim Transistor, kann man dann auch universelle Quantencomputer bauen, mit denen man alle Aufgabenstellungen dann lösen kann.

Heike Riel [00:41:47]:

Heike Riel [00:42:55]:

Heike Riel [00:42:55]: Und bei denen ist auch nachgewiesen, dass sie sozusagen einen Quantenvorteil bieten können. Also sprich, wirklich die Quantenphysik so nutzen können, dass man einen Mehrwert hat gegenüber dem klassischen Computer.

Heike Riel [00:42:55]:

Zackes Brustik [00:43:08]:

Zackes Brustik [00:43:08]: Wow, wir haben glaube ich sehr sehr viele Basics schon abgefrühstückt und ich glaube, wenn wir hier langsam jetzt die Einflugschneise zum Ende hin eintreten, Kurze Frage noch zu Deutschland als Standort. Wir haben ja eigentlich zum Beispiel, auch wenn es KI angeht, haben wir eine exzellente, eigentlich glaube ich sogar weltführende Grundlagenforschung. Trotzdem machen das Business andere Innovationen damit, weil die einfach besser drin sind, Unternehmen zu gründen, hochzuziehen und global relevant zu machen. Wie stehen da die Chancen im Bereich Quantum Computing für Deutschland als Forschungsstandort und dann aber viel wichtiger als Wirtschaftsstandort? Also meinst du, dass wir da auf eine global relevante Art und Weise mitmischen werden oder sind wir da eher am passiven Ende, dass Unternehmen mit dem Standort hier das einfach einsetzen werden, so wie sie jetzt auch die Cloud-Strukturen von anderen Nationen nutzen?

Zackes Brustik [00:43:08]:

Heike Riel [00:43:56]:

Heike Riel [00:43:56]: Deutschland ist definitiv an der vordersten Spitze. Sie haben ja auch, also Deutschland hat auch viel Geld investiert und hat aber nicht nur jetzt durch diese Investitionen schon eigentlich über die Jahrzehnte hinweg immer sehr, sehr extrem gute und exzellente Forschung im Bereich von Quantentechnologien durchgeführt. Quantensensing, auch in der Photonik, was ja auch sozusagen schon eine Vorstufe ist, also Quantumphysik und so weiter, war Deutschland immer vorne dran. Und über die größeren Investitionen, die jetzt getätigt wurden, wurden ja auch viele Cluster strukturiert, gegründet und auch viele Unternehmen, Start-up-Unternehmen und auch Unternehmen der IT-Branche, die jetzt in Quantum Computing sozusagen sich engagieren. Also Ich bin da sehr guter Hoffnung, dass diese Investitionen und auch die hohe wissenschaftliche Expertise und Know-how, was in Deutschland zur Verfügung steht, eben auch da gut zusammengebracht werden kann, dass man da auch einen ökonomischen Fortschritt sieht. Wenn man sich anschaut, wie sich Deutschland vergleicht, auch mit anderen Industrienationen, In den USA werden viele Investitionen getätigt, aber auch in China werden viele getätigt. UK hat vor Kurzem auch noch mal eine starke Investition angekündigt. Die hatten ja schon, waren eigentlich die ersten, die angefangen haben, vor zehn Jahren wirklich spezifisch in Quantentechnologien zu investieren.

Heike Riel [00:43:56]:

Heike Riel [00:45:22]:

Heike Riel [00:45:22]: Da steht Deutschland sehr gut da, aber die Competition ist natürlich auch da und man muss immer dran bleiben.

Heike Riel [00:45:22]:

Zackes Brustik [00:45:30]:

Zackes Brustik [00:45:30]: Man kann sich die Wurst schnell vom Teller ziehen lassen. Genau, also mega spannend zu hören, dass a wir tatsächlich noch mitspielen können, wenn wir dranbleiben, b, dass es eigentlich perfekt zu einer anderen Kernkompetenz von Deutschland passt und das war ja auch die Synergie in dieser Folge, nämlich der Bereich Sustainability und Green Tech. Das heißt, das ergänzt sich eigentlich hervorragend. Dafür müssen wir dranbleiben und dafür müssen natürlich auch unsere UnternehmerInnen verstehen, wo und wann es für sie relevant wird. Das heißt, wenn ich das auch richtig herausgehört habe, ist das jetzt ein Thema, das man als EntscheiderIn auf dem Schirm haben sollte, zumindest in dem Bereich, wo man mitreden kann, wo man vielleicht hier und da auch schon mal über einen Piloten nachdenkt, einfach nur zu experimentieren und an der Entwicklung teilzuhaben und dann, wenn sie reif und mature ist, tatsächlich das auch ausrollen zu können. Wow, Heike, das war ein Deep Dive und vielen Dank, dass du dich darauf eingelassen hast, von deinem sehr wissenschaftlichen Bereich in den populärwissenschaftlichen und auf meiner Seite banausigen Bereich auch rüber zu kommen und das so zu erklären, dass ich selbst als Physikferner-Mensch das dir folgen konnte bei dem extrem spannenden und extrem anspruchsvollen Thema. Jetzt hast du ja noch viele, viele Jahre exzellenter Forschung vor dir. Was denkst du, würde jetzt die Heike in 20 Jahren der jetzigen Heike erzählen oder was hoffst du, was sie dir jetzt erzählen würde?

Zackes Brustik [00:45:30]:

Heike Riel [00:46:53]:

Heike Riel [00:46:53]: Also was mir da spontan mir jetzt erstmal dazu einfällt, ist, als ich Physik studiert habe, war Quantum Computing noch sehr weit weg. Und ich hätte eigentlich zum damaligen Zeitpunkt nicht gedacht, dass ich da mal dann so mittendrin stecke und wir in einem Bereich sind, in einer Phase sind, wo die Entwicklungen enorm schnell sind, wir jeden Tag unheimlich viel dazulernen und auch jeden Tag Fortschritte machen. Wenn ich diese steile Kurve sozusagen, wir die weiterhin hoffentlich auch so weiter projizieren können, dann wird Quantum Computing in 20 Jahren bei jedem auf dem Tisch liegen und wir alle davon hoffentlich profitieren. Also da, natürlich ist es neue Technologie, wir können es nicht vorhersagen, aber wenn ich sehe, wo wir vor 20 Jahren waren und ist sozusagen die Perspektive, wo wir in 20 Jahren sein können, enorm groß.

Heike Riel [00:46:53]:

Zackes Brustik [00:47:50]:

Zackes Brustik [00:47:50]: Vielen Dank dir Heike, dass du dir hier wirklich die Zeit genommen hast, mir das exklusiv Schrittchen für Schrittchen zu erklären. Es war mir ein inneres Fest.

Zackes Brustik [00:47:50]:

Heike Riel [00:47:58]:

Heike Riel [00:47:58]: Sehr gerne, Takis. Es war mir eine Freude.

Heike Riel [00:47:58]:

Zackes Brustik [00:48:01]:

Zackes Brustik [00:48:01]: Das war die Folge zum Thema Quantum Computing. In der nächsten Folge werde ich wieder einen absoluten Pionier zu Gast haben, nämlich Jan Predak, der Gründer der allerersten deutschen und europäischen Supermarktkette für vegane Lebensmittel. Mittlerweile hat er daraus den ersten Multikategorie-Anbieter für vegane Lebensmittel gebaut und wird mir im Detail erklären, warum es gerade die Lebensmittelbranche so relevant, die Nachhaltigkeitskrise zu bewältigen, wie schafft man es, von Grund auf nachhaltige Produkte zu konzeptionieren und dann vor allem die KonsumentInnen dafür zu begeistern und sich im Markt damit durchzusetzen. Alles strategische Themen, die weit über das Thema von veganen Lebensmitteln hinaus auch ganz konkret für euch relevant sein werden. Also klickt den Abo-Button in eurer Podcast-App, hinterlasst noch eine kurze Bewertung, wie euch die Folge gefallen hat und dann freue ich mich euch schon in der nächsten wieder mit an Bord zu haben.

Zackes Brustik [00:48:01]:

Heike Riel [00:49:00]:

Heike Riel [00:49:00]: Untertitel im Auftrag des ZDF für funk, 2017