Kompetenzaufbau für Quantencomputing

Quantencomputer haben das Potenzial, Informationen schneller zu verarbeiten und komplexere Probleme zu bewältigen als klassische digitale Computer. Quantenbasierte Rechner können Berechnungen deutlich schneller als herkömmliche durchführen; das liegt daran, dass sie quantenmechanisch verschränkte Elementarteilchen wie Elektronen oder Photonen als Informationseinheit nutzen: Qubits.

Qubits können nicht nur – wie klassische Bits – die Werte 0 oder 1 annehmen, sondern gleichzeitig auch alle dazwischen. So können komplexe Aufgaben parallel statt linear bearbeitet werden. Quantenrechner sollen so künftig Probleme in Sekunden lösen, für die bisherige Computer Jahre brauchen.

Neben der Schnelligkeit haben Quantencomputer das Potenzial, Fragestellungen zu bearbeiten, für die es bisher keine Lösungsansätze gab. Vor allem Simulationen und die Lösung von Optimierungsproblemen sind vielversprechende Anwendungsgebiete. Mithilfe von Simulationen lassen sich etwa die Eigenschaften von Molekülen und Materialien vorhersagen. Optimierungsprobleme stellen sich zum Beispiel in der Logistik, wenn es darum geht, den optimalen Verkehrsfluss zu ermitteln, um Straßen zu entlasten.

Weiterhin ist beispielsweise im  Bereich der  IT-Sicherheit bereits nachgewiesen, dass ein Quantencomputer die klassischen Verschlüsselungsalgorithmen sehr schnell brechen kann und somit neue Verfahren, die nicht auf rein rechnerisch schwierigen mathematischen Problemen basieren, zu entwickeln sind. Insbesondere wichtig ist hier, dass in gewissen Bereichen, wie der sicheren Infrastruktur, die sichere Kommunikation heute auch in Zukunft nicht entschlüsselt werden sollte. 

„An Quantencomputing faszinieren mich die vielen unentdeckten Potentiale und Möglichkeiten für die Anwendung in der Industrie und in unserem Alltag.“ sagt Dr.-Ing. Nikolay Tcholtchev (PhD), wissenschaftlicher Mitarbeiter und u.a. Projektleiter im Bereich Quality Engineering für Quantencomputing am Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS). Dort betreut er die Bereiche Quantum Computing und Quantum Programmierung, Qualitätssicherungsprozesse für Quantum Computing, Quantum DevOps, Benchmarking und Einbettung von Quantum Algorithmen in bestehende Prozesse und Schnittstellen.

Nutzen Sie unseren ersten kostenlosen Online Kurs „Quantencomputing – Funktionsweise und Anwendungsfälle“. In diesem Selbstlernkurs lernen Sie im ersten Modul die Grundlagen und Funktionsweisen des Quantencomputing kennen. Dabei werden die Besonderheiten von Quantensystemen ebenso wie der technologische Nutzen dieser Kenntnisse erläutert.

Das zweite Modul bietet darauf aufbauend eine Auswahl konkreter Anwendungsfälle, in denen diese Technologie bisher ungeahnte Möglichkeiten und Verbesserungen bieten soll. Neben dem Verständnis der technischen Hintergründe wird so ein Bezug zur Praxis geschaffen. Ziel des Kurses ist es, einen Einstieg in das Thema Quantencomputing mit Relation zu möglichen Anwendungsbereichen zu erreichen.

Planen Sie für die beiden Selbstlernmodule jeweils ca. 20 Minuten ein.

Zielgruppe sind Führungskräfte, Ingenieurinnen und Ingenieure, Technik-Pioniere und alle, die gerne in das Thema Quantencomputing eintauchen möchten 

Tauchen Sie spielerisch in das Thema "Quantencomputing" ein!  

Das Fraunhofer AISEC hat im Rahmen des Lernlabor Cybersicherheit mit “Charlie und die Quantenfabrik” ein Serious Game entwickelt. In der Rolle der Forscherin Charlie lernen Sie Grundbegriffe und Funktionsweise der Quantencomputer kennen und machen zudem Bekanntschaft mit Katzen und Robotern, die Ihnen auf Ihrem Weg durch das Spiel  begegnen. Die Spieldauer beträgt in etwa 30 Minuten.

Sie können direkt mit dem Spielen los legen, da keine Installation nötig ist. 
Viel Spaß beim Spielen! 

Zum Spiel!

Neben Serious Games bietet das Lernlabor Cybersicherheit auch maßgeschneiderte Schulungen und individuelle Trainingskonzepte in unterschiedlichen Formaten an - von Trainings zu Grundlagen bis hin zu Weiterbildungen für Expert*innen.
Melden Sie sich mit Ihren Wünschen einfach bei uns!

Das Munich Quantum Valley verbindet mehr als 40 universitäre Einrichtungen, Forschungsinstitute und Unternehmen mit dem Ziel, in Bayern ein Zentrum für Quantentechnologien aufzubauen.

Die Wissenschaftler*innen des Munich Quantum Valley geben ihr Wissen auch im Weiterbildungsprogramm unter dem Dach der Fraunhofer Academy weiter.

Hier gelangen Sie zur Pressemitteilung

Wissen Sie, wie Quantencomputing Ihr Unternehmen verändern wird? Lernen Sie in diesem Video mehr über unser Weiterbildungsprogramm.

Ziel von Fraunhofer ist es, mit Quantencomputing eine entscheidende Zukunftstechnologie erfolgreich zu gestalten. Wichtige Voraussetzung dafür ist der frühzeitige Aufbau von Fachkompetenzen in Deutschland. Nur dann kann Deutschland von der Wertschöpfung dieser neuen Technologie profitieren.

In den drei Bereichen Technologie, Innovation und Unternehmen stellt sie zielgruppengerechte Lernpfade bereit:

• Quantum Technology Expert
(Zielgruppe: Data Scientists, Software Engineers, Forscher:innen)

• Quantum Innovation Expert
(Zielgruppe: Technologie-Scouts, Gründer:innen sowie Unternehmer:innen aus Start-ups)

• Quantum Business Professional
(Zielgruppe: Vertreter:innen aus dem C-Level)

"Wer glaubt die Quantentheorie verstanden zu haben, hat sie nicht verstanden" dieser Ausspruch, den man Richard Feynman zuschreibt, stimmt auch heute noch. Dennoch arbeiten Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen täglich daran der Lüftung dieses Geheimnisses näher zu kommen. So auch Barbora Hrdá (M.Sc.), wissenschaftliche Mitarbeiterin und Projektleiterin am Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit (AISEC) in Garching bei München. Der Fokus ihrer Arbeit im Bayerischen Kompetenzzentrum Quanten Security und Data Science (BayQS) umfasst Sicherheit durch, mit und trotz Quantencomputing. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt dabei auf Methoden, die die Vertraulichkeit und Integrität der Datenverarbeitung auf Quantencomputern (QC) und QC Plattformen sicherstellen.

Die wichtigsten Fragen, auf die die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Antworten finden wollen, sind: Wie müssen Probleme beschaffen sein, um sie mit Quantencomputern effizient lösen zu können? Wie müssen die Algorithmen dafür aufgebaut sein? Und wie formuliert man Rechenmethoden auf diesen Computern, damit sie ihr Potenzial entfalten können? 

Dies erfolgt mit dem ersten Quantencomputer Europas, dem IBM Q System One, der seit Januar 2021 durch IBM am Standort Ehningen (Baden-Württemberg) betrieben wird und auf den die Fraunhofer-Gesellschaft exklusiven Zugriff hat.

Um die anwendungsnahe Forschung voranzutreiben, hat die Fraunhofer-Gesellschaft das nationale Kompetenznetzwerk Quantencomputing, auf Basis von regionalen Kompetenzzentren mit jeweils eigenen Forschungsschwerpunkten, gegründet. Es ist die erste Anlaufstelle für alle, die am und mit dem Quantencomputer forschen wollen.

„Als ich Mitte der 80er „Operations Research“ studiert habe, hätte ich nie gedacht, dass ich die Lineare Algebra für Optimierung als Informatiker für Quantencomputing verwenden werde.“ Ingolf Wittmann (M.Sc.) war maßgeblich an dem Kooperationsprojekt zwischen IBM und Fraunhofer mit dem IBM Quantum System als Mitarbeiter auf beiden Seiten beteiligt. Für das Fraunhofer IAF leitet er Ausbildungsinitiative für das Baden-Württembergische Förderprojekt und die Integration von hybriden Ansätzen zwischen dem HPC System in Freiburg und den Quantenrechner in Ehningen.
Daneben ist er der Vorsitzende des Bitkom Arbeitskreises HPC & Quantencomputing und berät deutsche Ministerien und die europäische Kommission zu den Themen HPC und Quantencomputing.

„Am Quantencomputing fasziniert mich das neuartige Berechnungsmodell und dessen Einsatzmöglichkeiten in der Forschung und der Industrie.“

Daniel Müssig (M.Sc.) ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Projektleiter am Institutsteil Angewandte Systemtechnik (AST) des Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) am Standort Görlitz. Der Fokus seiner Arbeit liegt auf der Anwendung, sowie der Weiter- und Neuentwicklung von Quantenalgorithmen in den Bereichen Optimierung, Simulation und Maschinellem Lernen.