Wird Quantencomputing jemals von der Stange erhältlich sein?

Es versteht sich von selbst, dass Quantencomputing komplex ist. Aber Menschen kaufen jeden Tag außerordentlich komplexe Dinge durch einfache Prozesse. Schließlich wissen die wenigsten Smartphone-Käufer, wie ihre Geräte funktionieren. Selbst ein bescheidenes Stück Seife kommt erst ins Regal, nachdem die Rohstoffe extrahiert, raffiniert, hergestellt, verpackt, versandt und gelagert wurden.

Die Frage ist: Wird die Komplexität von Quantencomputern jemals so weit eingedämmt werden, dass Endbenutzer sie „von der Stange“ kaufen können? Die Antwort lautet: Das kommt darauf an, was Sie unter „off-the-shelf“ verstehen.

Wenn Sie sich so etwas wie ein MacBook Quantum vorstellen, das Sie bei Best Buy in den Regalen finden könnten, ist dies wahrscheinlich nie der Fall. Für die meisten Benutzer lohnt es sich möglicherweise nie, einen eigenen Quantencomputer vor Ort zu haben. Sofern Sie keine große, kapitalkräftige Organisation sind, die einzigartig positioniert ist, um vom exklusiven Zugriff auf ein Quantengerät zu profitieren, wie z. B. eine Regierungsbehörde oder ein großes Finanzinstitut, ist der Zugriff auf Quantencomputerressourcen immer praktischer über die Cloud.

Wenn Sie sich andererseits einen digitalen Marktplatz für quantenbetriebene Anwendungen vorstellen, könnte dieser innerhalb der nächsten zwei bis fünf Jahre sehr wohl Früchte tragen. Aber nur weil Sie einige Quantensoftware herunterladen können, bedeutet das nicht, dass sie sofort einen Vorteil gegenüber rein klassischem Computing bietet – oder überhaupt nützlich ist.

Einige Leser haben dies möglicherweise bereits bei KI-Lösungen „von der Stange“ gesehen. Obwohl auf dem Markt viele kommerzielle KI-Lösungen erhältlich sind, bieten diese Lösungen ohne ein gewisses Maß an Anpassung keinen Vorteil. Betrachten Sie zum Beispiel die Gleichheit aller automatisierten Chat-Bots, denen Sie beim Surfen im Internet begegnen. Diese Chatbots sind zu Tischeinsätzen geworden, nicht zu Vorteilen.

Im Allgemeinen gilt: Je weniger Anpassungen erforderlich sind, damit eine Standardlösung funktioniert, desto unwahrscheinlicher ist es, dass sie einen Vorteil bietet, den ein Wettbewerber nicht genauso einfach installieren könnte. Jedes Unternehmen hat eine einzigartige Kombination aus Daten, IT-Infrastruktur, Teams und zu lösenden Problemen. Jeder nützliche Algorithmus muss auf diese einzigartige Umgebung zugeschnitten sein, um Wirkung zu erzielen. Das gilt für KI und noch mehr für Quantencomputing.

Quantenanwendungen erfordern dediziertes Fachwissen

Nun werden sich einige Quanten-Anwendungsfälle leichter für Standardanwendungen eignen als andere. Es gibt bereits einige klassische Optimierungslösungen von der Stange, wie z Gurobi und CPlex, und es ist nicht schwer, sich in Zukunft quantenbetriebene Versionen vorzustellen. Obwohl die Anwendungsfälle der Optimierung sehr unterschiedlich sind, können sie alle auf bekannte mathematische Formulierungen abgebildet werden, wie z. B. ein gemischt-ganzzahliges Programmierproblem. Es bedarf jedoch immer noch eines Domänenexperten, um zu verstehen, welche Variablen oder Einschränkungen priorisiert werden müssen. Es braucht auch einen technischen Experten, um Unternehmensprobleme in mathematische Probleme abzubilden, die eine Softwarelösung lösen kann, und dann die Software zu optimieren, um die beste Leistung zu erzielen.

Jeder Vorteil einer handelsüblichen Quantensoftware hängt von einem spezialisierten Team ab, das die Software an die einzigartigen Probleme eines Unternehmens anpassen kann. Dazu gehören beide Quantencomputing-Experten und Experten, die die Geschäftsprobleme tief verstehen. Es mag den Anschein haben, als könnten Sie warten, bis die Software vollständig realisiert ist, um mit der Einstellung von Quantentalenten zu beginnen, aber leider schwindet der Talentpool rapide. In unserer aktuelle Umfrage Zur Quanteneinführung in Unternehmen haben wir festgestellt, dass 69 Prozent der Unternehmen den Weg zur Quanteneinführung begonnen haben und 51 Prozent dieser Organisationen bereits damit begonnen haben, ihre Quantenteams zusammenzustellen. Wenn Sie zu lange warten, sind die klügsten Köpfe schon lange weg.

Sie möchten auch Beziehungen zu externen Beratern pflegen. Die von uns befragten Führungskräfte stimmten zu: 96 Prozent gaben an, dass sie Quantencomputing ohne externe Hilfe nicht erfolgreich einführen könnten. Externe Berater können Ihnen Zeit und Energie sparen, indem sie Ihnen helfen, Anwendungsfälle zu identifizieren, Hürden zu antizipieren und die Softwareinfrastruktur aufzubauen, die Sie benötigen, um Quantencomputer effektiv zu nutzen.

Aufbau der Infrastruktur für Quantencomputing

Quantencomputing wird niemals in einem Vakuum existieren, und um einen Mehrwert zu schaffen, müssen Quantencomputing-Komponenten nahtlos in den Rest des Unternehmenstechnologie-Stacks integriert werden. Dazu gehören HPC-Cluster, ETL-Prozesse, Data Warehouses, S3-Buckets, Sicherheitsrichtlinien usw. Daten müssen von klassischen Computern verarbeitet werden, bevor und nachdem sie die Quantenalgorithmen durchlaufen.

Diese Infrastruktur ist wichtig: Jede Beschleunigung durch Quantencomputer kann leicht durch alltägliche Probleme wie unorganisiertes Data Warehousing und suboptimale ETL-Prozesse ausgeglichen werden. Zu erwarten, dass ein Quantenalgorithmus einen Vorteil mit einer schäbigen klassischen Infrastruktur liefert, ist wie die Erwartung, dass ein Flug Zeit spart, wenn Sie kein Auto haben, das Sie zum und vom Flughafen bringt.

Dieselben Infrastrukturprobleme treten häufig in vielen heutigen Anwendungsfällen für maschinelles Lernen (ML) auf. Es mag viele Standard-Tools geben, aber jede nützliche ML-Anwendung wird letztendlich einzigartig für das Ziel des Modells und die Daten sein, die verwendet werden, um es zu trainieren. Sie benötigen einen optimierten Prozess, um die Daten vorzubereiten und zu bereinigen, sicherzustellen, dass die Daten den Datenschutz- und Governance-Richtlinien entsprechen, Abweichungen im Modell zu verfolgen und zu korrigieren und natürlich sicherzustellen, dass das Modell das tut, was Sie wollen.

Wie Unternehmens-ML-Benutzer wissen, ist die Wartung dieser Anwendungen ein fortlaufender Prozess. Idealerweise verfügen Sie über eine Entwicklungsumgebung für das Prototyping, eine Staging-Umgebung zum Testen und dann über eine Produktionsumgebung, um das Modell für den Einsatz im Unternehmen zu skalieren und dabei HPC- und Cloud-Ressourcen zu nutzen. Die Komplexität, die mit dem Erstellen und Bereitstellen von ML-Anwendungen in der Produktion verbunden ist, erforderte die Schaffung des Bereichs MLOps (auch als AIOps bezeichnet), um diese Komplexität zu bewältigen.

Die Komplexität vervielfacht sich nur, wenn Sie Quantencomputer hinzufügen, was einen ähnlichen „QuantumOps“-Prozess erfordert, um die Komplexität zu verwalten und in der Produktion nutzbar zu machen. Quantenhardware entwickelt sich schnell, und um Schritt zu halten, möchten Sie eine Möglichkeit haben, die Leistung neuer Quantenhardware-Backends zu bewerten, wenn sie herauskommen, um sicherzustellen, dass Sie die beste Konfiguration für Ihr Problem haben. Das Letzte, was Sie wollen, ist, Millionen in die Entwicklung einer Quantenanwendung zu investieren, nur damit ein neues Gerät oder eine Softwarekomponente Ihre Arbeit obsolet macht. Es ist entscheidend, eine Umgebung zu haben, die Ihnen die Flexibilität gibt, Ihre Modelle zu optimieren, verschiedene Konfigurationen auszuprobieren, Änderungen zu verfolgen und zu vergleichen und schnell zu iterieren.

Eine Zukunft von der Stange?

In Zukunft könnte Quantencomputer so unsichtbar sein wie der Prozessor, auf dem das Gerät läuft, auf dem Sie dies gerade lesen. Auf Quantum-Anwendungen kann so einfach zugegriffen werden wie auf Ihre Internetbrowser-App oder E-Mail-App.

Aber zugänglich ist nicht dasselbe wie nützlich.

Um einen sinnvollen Vorteil aus dem Quantencomputing zu ziehen, müssen Sie die Grundlagen schaffen, indem Sie das erforderliche Team und die erforderliche Infrastruktur aufbauen. Obwohl fehlertolerante Quantengeräte noch Jahre entfernt sind, können Unternehmen ihre Workflows weit im Voraus aufbauen und diese leistungsstärkeren Backend-Geräte austauschen, sobald sie online gehen.

Letztendlich wird jedes Unternehmen einzigartige Herausforderungen haben, die einzigartige Quantenanwendungen erfordern. Anwendungen zwischen Unternehmen können ähnlich sein, aber jeder Quantenvorteil hängt davon ab, ob die Quantenanwendung auf die Bedürfnisse und Fähigkeiten des Unternehmens zugeschnitten ist. Dies steht im direkten Gegensatz zur Idee einer Quantenanwendung von der Stange, so verlockend das auch klingen mag.

Bildnachweis: Plotplot/Shutterstock

Jhonathan Romero Fontalvo ist Gründer und Direktor von Professional Services bei Zapata-Computing.

Leave a Comment

Your email address will not be published.