Googles Quantenchip ist 13.000 Mal schneller als Supercomputer.

Google hat einen bedeutenden Durchbruch im Quantencomputing erzielt. Der neue Willow-Prozessor führte den Quantum-Echoes-Algorithmus etwa 13.000 Mal schneller aus als die leistungsstärksten klassischen Supercomputer. Dies ist ein großer Fortschritt gegenüber dem Sycamore-Chip von 2019, der zwar Quantenüberlegenheit demonstrierte, aber keine direkten Anwendungen hatte. Willow birgt Potenzial in Bereichen wie künstlicher Intelligenz, chemischer Modellierung und Materialforschung, wie die Fachzeitschrift Nature berichtet.

Googles neuer Chip verwendet 105 supraleitende Qubits, die wie künstliche Atome funktionieren und mehrere Informationszustände gleichzeitig speichern können. Sind die Qubits verschränkt, tauschen sie Quanteninformationen in Echtzeit aus, wodurch viele Lösungen parallel verarbeitet werden können. Für optimale Stabilität arbeitet der Chip bei Temperaturen nahe dem absoluten Nullpunkt und ist vor Hitze und Vibrationen geschützt. Seine Architektur erreicht eine Genauigkeit von 99,97 % für Einzel-Qubit-Gatter und 99,88 % für verschränkte Gatter und eignet sich daher für umfangreiche Algorithmen.

Willows Spezialität ist die Überprüfbarkeit. Der Quantum-Echoes-Algorithmus ermöglicht die Validierung von Ergebnissen in verschiedenen Laboren und erfüllt damit die Anforderungen an die Quantenüberlegenheit. Der Algorithmus modelliert Molekülverhalten und chemische Bindungen präziser und wurde von Willow in einem Bruchteil der Zeit ausgeführt.

Der Forscher Tom O’Brien betonte die Wichtigkeit der Reproduzierbarkeit: „Wenn wir nicht beweisen können, dass die Daten korrekt sind, können wir damit nichts anfangen.“ Nobelpreisträger Michel H. Devoret fügte hinzu: „Wir haben gezeigt, dass sich elektrische Schaltkreise wie Atome verhalten können. Jetzt zeigen wir, was diese künstlichen Atome leisten können.“

Warum das wichtig ist: Willow könnte die Zeit für die Simulation biologischer Systeme, die Entwicklung neuer Materialien und das Training effizienter KI-Modelle drastisch verkürzen. Bei Bestätigung könnte Quantencomputing von der Theorie in die praktische industrielle Anwendung überführt werden.