Quantentechnologie wird als transformative Technologie mit dem Potenzial angesehen, eine wichtige Rolle bei der Lösung komplexer Probleme zu spielen. Die Entwicklung der Hardware für Quantencomputing steht jedoch vor zahlreichen Herausforderungen wie Rauschen, Kalibrierung und Skalierbarkeit, was zu langsamen Fortschritten führt. Gleichzeitig hinkt die Software hinterher, da sie an verschiedene Plattformen angepasst werden muss, und die Branche benötigt dringend eine sichere und effiziente Testumgebung, um Hardware und Algorithmen zu validieren.
Die Quanten-Digital-Twin-Technologie, ein auf Physik basierendes Software-Replikat, entwickelt sich zu einem Schlüsselinstrument für die Quantencomputing-Entwicklung. Sie läuft auf Hochleistungs-Klassikcomputern und simuliert das Echtzeitverhalten spezifischer Quantengeräte, wodurch eine virtuelle Testumgebung bereitgestellt wird. Dies ermöglicht es Forschern und Entwicklern, Quantenalgorithmen, Steuerungsstrategien und Fehlerminderungstechniken zu erproben, ohne auf teure Quantenhardware angewiesen zu sein.
Die Quanten-Digital-Twin-Technologie kann auch Daten zur Schulung von Künstlicher Intelligenz (KI) generieren, um die Hardwarekonfiguration zu optimieren und die Leistung vorherzusagen. Sie stellt sicher, dass Modelle synchron mit der physischen Maschine aktualisiert werden, unterstützt Prototyping und virtuelle Experimente und reduziert so Kosten und Risiken. Beispielsweise demonstrierte ein Team von AWS, der University of Southern California, Harvard University und Quantum Elements einen hardwaregetreuen Digital Twin, der auf einem einzelnen AWS Hpc7a-Knoten einen 97-Qubit-Code simulierte und dabei Fehler erfasste, die von herkömmlichen Simulatoren übersehen wurden.
Diese Quanten-Digital-Twin-Technologie verkürzt den Hardware-Lernzyklus von Wochen auf Stunden, reduziert die experimentellen Kosten erheblich und fördert die interdisziplinäre Zusammenarbeit. Sie wird als wesentlicher Bestandteil der Quanteninfrastruktur angesehen und könnte den Übergang von der aktuellen NISQ-Phase zum fehlertoleranten Quantencomputing beschleunigen. Experten weisen darauf hin, dass kontinuierlich lernende KI-Digital-Twins bestehende Geräte optimieren und den Prozess der praktischen Anwendung von Quantencomputing vorantreiben werden.
