00:00:00 Einführung in die Quantenphysik und ihre Rolle in bestehenden Technologien.
00:01:03 Olivier Ezrattys Weg in die Quanteninformatik und seine umfangreiche Forschung.
00:04:16 Start der Quantum Energy Initiative zur umweltbewussten Entwicklung von Quantentechnologie.
00:06:11 Unterschiede zwischen Quantenphysik in aktuellen Technologien und zukünftiger Quanteninformatik.
00:08:51 Das Nichtvorhandensein von Nichts und Vakuumfluktuationen in der Quantenphysik.
00:10:32 Vakuum und Äther in der Quantenphysik.
00:11:52 Unternehmenssoftware und mechanisches Mitgefühl.
00:14:16 Quantenvorteilsschwelle und unsicherer Fortschritt.
00:16:19 Bedeutung des Verständnisses von Quantentechnologien.
00:18:43 Potenzielle Anwendungen von Quantentechnologien.
00:20:24 Einführung in die Quantensensorik und ihre Anwendungen.
00:21:19 Quantenkommunikation für Sicherheit und Leistungsverbesserung.
00:24:01 Quantensensorik für präzise Messungen in verschiedenen Bereichen.
00:26:36 Positive Nutzung von Quantengravitationssensoren in Satelliten für geodätische Studien.
00:28:15 Bedeutung ganzheitlicher Perspektiven beim Verständnis von Quantentechnologie.
00:30:11 Diskussion der Quantenüberlegenheit und ihrer Grenzen.
00:32:02 Erklärung klassischer Bits und ihrer Rolle in der Informatik.
00:33:10 Einführung von Qubits und ihren Unterschieden zu klassischen Bits.
00:35:04 Vertiefung in die mathematischen Aspekte von Qubits.
00:37:33 Erklärung der Leistung von Qubits und ihrem exponentiellen Wachstum im Informationsraum.
00:40:01 Klärung von Missverständnissen über Quanteninformatik.
00:43:45 Quanteninformatik und Herausforderungen bei Big Data.
00:45:54 Umgang mit Rauschen in der Quanteninformatik: flache Algorithmen und Fehlerkorrektur.
00:47:46 Aktueller Stand der Quanteninformatik und das neueste 433-Qubit-System von IBM.
00:49:53 Erkundung der Fehlerkorrektur in der Quanteninformatik.
00:51:37 Diskussion der Möglichkeit, laute Operationen im maschinellen Lernen zu verwenden.
00:52:59 Überprüfung der Grenzen des quantenbasierten maschinellen Lernens.
00:57:25 Temperaturregelung bei supraleitenden Qubits und Silizium-Qubits.
00:59:49 Vergleich von Ionenfall-Qubits und topologischen Qubits.
01:00:53 Neutrale Atome, Laserkühlung und Magneto-Optische-Fallen-Technologie.
01:03:31 Envy-Zentren und potenzielle Quanteninformatik bei Raumtemperatur.
01:05:46 Diskussion der Komplexität im Bereich der Quantentechnologie.
01:07:58 Herangehensweise an Vertrauen und Identifizierung verlässlicher Quellen in der Quantentechnologie.
01:10:30 Diskussion von Beispielen einzigartiger Silizium-Qubit-Technologien.
01:12:35 Vergleich von Quanteninformatik mit der Supply Chain von Unternehmenssoftware.
01:14:37 Rolle des Zufalls bei Treffen mit Wissenschaftlern und dem Lernen von ihnen.
01:16:36 Tipps zum Navigieren und Entschlüsseln wissenschaftlicher Arbeiten.
01:22:47 Intrinsische Güte der Prognose und Schwierigkeit bei der Messung.
01:24:00 Komplexität wissenschaftlicher Veröffentlichungen und deren Verständnis.
01:25:17 Offenheit und Verschleierung im Ökosystem der Quanteninformatik.
01:28:01 Die Rolle von Marktanalysten und potenzielle Voreingenommenheit in diesem Bereich.
01:33:46 Diskussion einer guten Mischung in Forschungsteams für Innovation.
01:34:54 Quanteninformatik und ihr Zeitplan für die Entwicklung.
01:37:56 Herausforderungen bei der Vorhersage der Zukunft der Quanteninformatik.
01:39:41 Die Bedeutung, sich in dem sich schnell verändernden Bereich der Quanteninformatik weiterzubilden.
01:40:33 Persönliche Projekte in diesem Bereich.
01:43:15 Diskussion verschiedener Arbeitsweisen und Beiträge zum Ökosystem.
01:44:22 Der Wert von Schreibaufgaben für persönliches und organisatorisches Wachstum.
01:45:37 Techniken zur Organisation und Aktualisierung von Inhalten, einschließlich der Pflege von Datenbanken.
01:48:00 Vorschläge für CEOs und CTOs, um Quanteninformatik und ihre potenziellen Anwendungen zu verstehen.
01:50:28 Empfohlene Formate zum Erlernen von Quanteninformatik, wie Konferenzen und YouTube-Präsentationen.
Zusammenfassung
Olivier Ezratty, Experte für Quantentechnologie, diskutiert mit Joannes Vermorel das Potenzial der Quanteninformatik, -kommunikation und -sensorik. Die Quanteninformatik zielt darauf ab, Quantenphänomene wie Superposition und Verschränkung zu nutzen, um Aufgaben durchzuführen, die über die Fähigkeiten klassischer Computer hinausgehen. Die Quantenkommunikation hat Anwendungen jenseits der Sicherheit, wie das Quanteninternet und verteilte Quanteninformatik. Die Quantensensorik kann physikalische Eigenschaften mit beispielloser Präzision messen. Trotz Fortschritten auf dem Gebiet besteht immer noch eine erhebliche Kluft zwischen theoretischem Wissen und praktischer Umsetzung. Der Zeitplan für eine weit verbreitete Nutzung bleibt unsicher, wobei Experten schätzen, dass es 10-15 Jahre dauern wird, bis die Quantentechnologie ihr volles Potenzial erreicht.
Ausführliche Zusammenfassung
In diesem Interview diskutiert Gastgeber Joannes Vermorel, Gründer von Lokad, Quanteninformatik und Unternehmenssoftware mit Olivier Ezratty, einem Experten für Quantentechnologie. Ezratty arbeitet seit mehr als zwei Jahrzehnten in diesem Bereich und hat einen umfassenden Bericht (Understanding Quantum Technologies - mehr als 1000 Seiten) über Quantentechnologien verfasst.
Ezratty interessierte sich erstmals für Quanteninformatik, nachdem er von der Zusammenarbeit von Google, NASA und D-Wave an einem Computer erfahren hatte, der Aufgaben 100 Millionen Mal schneller als ein gewöhnlicher Laptop erledigen konnte. Ursprünglich plante er, eine einfache einstündige Konferenz zu dem Thema abzuhalten, aber seine Arbeit mündete schließlich in der Erstellung eines umfangreichen 1.100-seitigen Buches über Quantentechnologien. Seitdem ist Ezratty in verschiedenen Funktionen in diesem Bereich tätig, darunter Lehre, Regierungsarbeit, Beratung und die Gründung der “Quantum Energy Initiative”, um die Umweltauswirkungen von Quantentechnologien anzugehen.
Bei der Diskussion über die Entwicklung der Quanteninformatik betont Ezratty die Rolle der Quantenphysik in bestehenden Technologien. Während alle aktuellen Technologien auf der Quantenphysik basieren, zielt die Quanteninformatik darauf ab, verschiedene Phänomene aus diesem Bereich zu nutzen. Drei spezifische Mechanismen, die für die Quanteninformatik zentral sind, sind die Superposition von Quantenzuständen, die Verschränkung und die Fähigkeit, einzelne Nanopartikel zu kontrollieren. Diese Mechanismen wurden in früheren Technologien nicht in derselben Weise genutzt.
Das Interview berührt auch die Natur des “Nichts” im Zusammenhang mit der Quantenphysik. Vakuumfluktuationen, bei denen Teilchen erzeugt und zerstört werden, zeigen, dass das Nichts nicht existiert und Teilchen aufgrund dieser Fluktuationen immer in Bewegung sind.
Im Bereich der Unternehmenssoftware besteht ein allgemeines Desinteresse an Computing-Hardware, da erwartet wird, dass sie sich exponentiell verbessert, ohne dass Softwareanbieter Änderungen vornehmen müssen. Diese Haltung besteht trotz des langsameren Fortschritts der Quanteninformatik im Vergleich zur klassischen Informatik. Das ultimative Ziel der Quanteninformatik besteht darin, einen “Quantenvorteil” oder eine “Schwelle” zu erreichen, bei der Quantencomputer Aufgaben ausführen können, die klassische Computer nicht effizient erledigen können. Der Zeitplan für das Erreichen dieser Schwelle bleibt unsicher.
Quantentechnologien können in verschiedene Paradigmen eingeteilt werden, darunter Quanteninformatik, Quantenkommunikation und Quantensensorik. Jedes Paradigma hat seinen eigenen Zeitplan für eine potenzielle Umsetzung, wobei einige möglicherweise in weniger als fünf Jahren Auswirkungen haben, während andere 10 bis 20 Jahre dauern können. Es ist für Personen, die in Technologie und Industrie tätig sind, wichtig, über diese Entwicklungen informiert zu bleiben, um ihr potenzielles Auswirkungen zu verstehen.
Die Quanteninformatik zielt darauf ab, Berechnungen zu ermöglichen, die klassisch nicht durchgeführt werden können, potenziell schneller, besser und mit geringerem Energieverbrauch. Die Quantenkommunikation hat dagegen Anwendungen jenseits der Verbesserung der Sicherheit. Sie kann dazu beitragen, ein Quanteninternet zu schaffen und verteilte Quanteninformatik zu ermöglichen. Darüber hinaus kann die Quantenkommunikation zu präziseren Quantensensoren führen, die die Genauigkeit verschiedener Messungen erheblich verbessern können.
Die Quantensensorik kann verschiedene physikalische Eigenschaften wie Schwerkraft, Druck, Temperatur, Zeitfrequenz und Magnetismus mit wesentlich größerer Präzision messen als derzeit möglich. Obwohl Quantensensoren möglicherweise sperriger sind als vorhandene IoT-Sensoren, kann ihre erhöhte Präzision zahlreiche Anwendungen haben, wie die Erkennung dessen, was sich unter der Erde befindet, die Identifizierung von Tunneln, die Suche nach Wasserquellen und sogar militärische Anwendungen wie die Erkennung von Atom-U-Booten.
Es gibt auch positive Anwendungen für die Quantensensorik, wie z.B. die Platzierung eines Quantengravitationssensors auf einem Satelliten zur Untersuchung der Bewegung der Erde und der Auswirkungen des Klimawandels. Der wissenschaftliche Fortschritt wurde oft durch die Verfügbarkeit neuer Klassen von Sensoren vorangetrieben, und die Quantensensorik hat das Potenzial, neue Wege für Forschung und Verständnis zu eröffnen.
Ezratty erklärt dann das Konzept der “Quantenüberlegenheit”, ein von John Preskill im Jahr 2011 geprägter Begriff. Quantenüberlegenheit bezieht sich auf eine Situation, in der ein Quantencomputer eine Berechnung durchführen kann, die für klassische Computer in angemessener Zeit unmöglich ist. Die derzeitige Quantenüberlegenheit, die von Google und anderen erreicht wurde, führt jedoch keine Berechnungen durch, wie wir es von Unternehmenssoftware gewohnt sind. Stattdessen handelt es sich eher um einen Zufallszahlengenerator ohne echte Daten-Ein- oder -Ausgabe. Als Google versuchte, sein Quantensystem für nützliche Berechnungen zu nutzen, konnte es nur 15 seiner 53 Qubits nutzen. Diese 15 Qubits können effizienter auf einem persönlichen Laptop emuliert werden.
Die Diskussion wechselt dann zum grundlegenden Baustein der klassischen Rechenleistung: dem Bit. Ein Bit ist die kleinste Informationseinheit und wird entweder als 0 oder 1 dargestellt. Im Gegensatz dazu kann ein Qubit, die grundlegende Einheit der Quantenberechnung, sowohl als mathematisches als auch als physikalisches Objekt beschrieben werden. Physikalisch gesehen ist ein Qubit ein Zweizustandssystem (TLS), das dank der quantenmechanischen Eigenschaften der Superposition gleichzeitig in zwei Energieniveaus existieren kann. Mathematisch werden Qubits durch zwei komplexe Zahlen (Koeffizienten) dargestellt, die ihren überlagerten Zustand beschreiben.
Die Stärke der Quantenberechnung liegt darin, dass der von Qubits gehandhabte Informationsraum mit jedem zusätzlichen Qubit exponentiell wächst. Dies steht im Gegensatz zur klassischen Berechnung, bei der das Hinzufügen von Bits eine lineare Auswirkung auf die Speichergröße hat. Zum Beispiel kann ein System mit 100 Qubits einen Informationsraum von 2^100 komplexen Zahlen handhaben, was deutlich größer ist als das, was klassische Systeme bewältigen können.
Die Interviewpartner gehen auch auf die Schrödinger-Gleichung ein, die verwendet wird, um das wellenartige Verhalten von Quantenobjekten wie Qubits zu beschreiben. Wenn zwei Wellen, die den verschiedenen Energieniveaus eines Qubits entsprechen, kombiniert werden, entsteht eine dritte Welle. Dieses Phänomen ist zentral für das Konzept der Superposition in der Quantenmechanik.
Ezratty erklärt, dass es zwei Hauptvorteile der Quantenberechnung gibt: Geschwindigkeit und Raum. Quantencomputer können einen riesigen Berechnungsraum erkunden und komplexe Probleme lösen, die exponentiell mit der Anzahl der Variablen skalieren. Der Geschwindigkeitsvorteil ergibt sich jedoch aus den verwendeten Algorithmen und der Fähigkeit, die Anzahl der für die Berechnung erforderlichen Operationen im Vergleich zur klassischen Berechnung zu reduzieren.
Ein weiterer Diskussionspunkt ist die Schwierigkeit, Daten in einen Quantencomputer einzuspeisen. Dies liegt an der langsamen Natur der Quantengatteroperationen und den Einschränkungen der aktuellen Quantensysteme. Ezratty erwähnt, dass hybride Algorithmen, die klassische und Quantenberechnung kombinieren, verwendet werden, um dieses Problem anzugehen.
Rauschen ist eine weitere bedeutende Herausforderung in der Quantenberechnung. Aktuelle Qubits erzeugen eine beträchtliche Menge an Fehlern, und Fehlerkorrektur ist erforderlich, um die Berechnungen nützlich zu machen. Es gibt zwei Möglichkeiten, dies anzugehen: flache Algorithmen, die eine geringe Anzahl von Gattern und Operationen haben und Rauschen tolerieren können, und fehlerkorrigierende Codes, die Redundanz verwenden, um Fehler bei jeder Operation zu korrigieren.
Die Quantenfehlerminderung ist ein weiterer Ansatz, der erforscht wird und maschinelles Lernen verwendet, um das System zu trainieren, Fehler zu erkennen und zu korrigieren, nachdem die gesamte Berechnung abgeschlossen ist. Diese Methode soll die Kapazität von rauschenden Quantencomputersystemen erweitern, obwohl die Schwelle für nützliche Quantenberechnung für Unternehmensanwendungen noch nicht erreicht wurde.
Das Interview geht auch auf die Arten von Algorithmen ein, die in naher Zukunft in Quantensystemen implementiert werden können. Dazu gehören chemische Simulationen, Optimierungsalgorithmen und quantenbasiertes maschinelles Lernen. Jeder dieser Anwendungsbereiche hat jedoch seine eigenen Herausforderungen und Einschränkungen.
Ezratty betont, dass die Wissenschaft zur Erforschung von Quantenbeschleunigungen noch in den Anfängen steckt, da es eine erhebliche Kluft zwischen theoretischem Wissen und praktischer Umsetzung gibt. Obwohl Fortschritte gemacht werden, bleibt noch viel Arbeit zu tun, um wirklich nützliche Quantencomputer zu schaffen, die gegenüber klassischen Systemen echte Vorteile bieten können.
Das Gespräch wendet sich dann der Interaktion zwischen Qubits und klassischer Elektronik zu. Qubits, die grundlegenden Einheiten der Quantenberechnung, können von klassischer Elektronik gesteuert werden, wobei Photonen an das Qubit gesendet werden, um ihren Zustand zu ändern. Die Diskussion geht dann auf die Notwendigkeit extrem niedriger Temperaturen für die Quantenberechnung ein. Die meisten Quantencomputertechnologien erfordern kalte Umgebungen, wobei supraleitende Qubits etwa 15 Millikelvin benötigen. Der Kühlungsprozess kann komplex sein und erfordert einen mehrstufigen Ansatz.
Als Alternative werden Silizium-Qubits oder Silizium-Spin-Qubits erwähnt, die bei etwas höheren Temperaturen zwischen 100 Millikelvin und einem Kelvin arbeiten können. Eine weitere diskutierte Technologie ist die Kontrolle einzelner Photonen bei Raumtemperatur mithilfe von Wellenleitern. Obwohl eine Kühlung an beiden Enden des Systems immer noch erforderlich ist, ist sie dazwischen nicht erforderlich.
Das Thema wechselt dann zu neutralen Atomen, die mithilfe von Laserstrahlen in einer Technik namens Magneto-Optische Falle gekühlt und positioniert werden können. Dieser Prozess führt zu einer Temperatur im Nano-Kelvin-Bereich, obwohl eine Kühlung immer noch für die Pumpe erforderlich ist, die Atome aus der Kammer entfernt.
Eine weitere diskutierte Quantentechnologie sind NV-Zentren, die Anwendungen in der Berechnung und Sensorik haben. Ein australisches Unternehmen, Quantum Reliance, hat ein Fünf-Qubit-System entwickelt, das bei Raumtemperatur arbeitet, obwohl seine Skalierbarkeit unsicher ist.
Das Gespräch hebt die Komplexität und Vielfalt der Quantentechnologien hervor, mit vielen verschiedenen Arten von Qubits und Kühlungsanforderungen. Ezratty betont die Bedeutung, sich mit einer vielfältigen Gruppe von Wissenschaftlern, Ingenieuren und Informatikern zu treffen, um ein besseres Verständnis des Fachgebiets zu erlangen.
Ezratty betont die Bedeutung des Lesens wissenschaftlicher Arbeiten und des Einholens verschiedener Perspektiven von Experten in verschiedenen Teilbereichen der Quantentechnologie. Trotz der Komplexität und ständigen Weiterentwicklung des Fachgebiets ist es wichtig, das eigene Wissen kontinuierlich zu aktualisieren, um mit den Entwicklungen Schritt zu halten.
Ezratty teilt seine Erfahrungen beim Erlernen der Quantentechnologie und beim Treffen verschiedener Wissenschaftler und Experten auf dem Gebiet. Er betont die Bedeutung von Serendipität beim Knüpfen von Kontakten zu Personen, die wertvolle Einblicke und Informationen liefern können. Während er sich in der Landschaft der Quantentechnologie bewegt, sucht Ezratty nach Hinweisen in wissenschaftlichen Arbeiten und Kommunikationen von Anbietern, um den Stand der Technik zu verstehen.
In dem Interview zieht Vermorel Parallelen zwischen dem Bereich der Quantentechnologie und seinem eigenen Fachgebiet, dem Supply Chain Management. Beide Bereiche zeichnen sich durch eine Vielzahl von Nischenperspektiven, Anbietern und konkurrierenden Philosophien aus. Vermorel betont die Bedeutung einer adversarialen Denkweise bei der Bewertung von Behauptungen und der Suche nach unerzählten Kosten oder versteckten Nachteilen.
Ezratty weist darauf hin, dass das Verständnis der in der Quantentechnologie verwendeten Metriken entscheidend ist, um die Qualität der Qubits und die Leistung von Quantencomputern zu bewerten. Das Finden konsistenter Metriken kann jedoch aufgrund unterschiedlicher Messmethoden und Benchmarks in diesem Bereich herausfordernd sein. Er merkt auch an, dass die kürzliche Verfügbarkeit von Quantencomputern in der Cloud es Forschern erleichtert hat, verschiedene Systeme auf konsistente Weise zu benchmarken und zu vergleichen.
Trotz der Komplexität des Fachgebiets und der Schwierigkeiten beim Verständnis wissenschaftlicher Veröffentlichungen glaubt Ezratty, dass das Ökosystem der Quantentechnologie recht offen ist. Er erkennt an, dass Anbieter manchmal ihre Leistungen übertreiben können, ist jedoch der Meinung, dass das Fachgebiet im Allgemeinen für diejenigen zugänglich ist, die bereit sind, Zeit und Mühe in das Erlernen zu investieren.
Vermorel und Ezratty diskutieren die Auswirkungen großer Unternehmen auf das Fachgebiet und stellen fest, dass sie oft Risikokapital anziehen, aber auch anfällig für Unternehmensverzerrungen sein können. Sie gehen auch auf die Rolle von Marktanalysten ein, die aufgrund finanzieller Anreize von Anbietern oft voreingenommen werden und damit die Entwicklung der Branche möglicherweise verzerren.
Ezratty erklärt, wie einige Quantencomputertechnologien in den nächsten Jahren praktische Vorteile bieten könnten, wie z.B. analoge Quantencomputer. Der Zeitplan für eine weit verbreitete Nutzung bleibt jedoch unsicher, wobei viele Experten schätzen, dass es 10-15 Jahre dauern wird, bis die Technologie ihr volles Potenzial erreicht.
Eine der großen Herausforderungen bei der Skalierung der Quantencomputertechnologie besteht darin, von Hunderten von Qubits auf Millionen zu gelangen, was erhebliche technische und energetische Herausforderungen mit sich bringt. Das Feld zeichnet sich durch eine Vielzahl konkurrierender Technologien aus, was es schwierig macht, vorherzusagen, welche letztendlich erfolgreich sein werden.
Ezratty weist darauf hin, dass es derzeit eine große Kreativität und Innovation in diesem Bereich gibt, insbesondere bei Fehlerkorrekturtechniken. Trotz der Skepsis hinsichtlich der Machbarkeit von Millionen von verschränkten Qubits glaubt er, dass die Genialität von Ingenieuren und Wissenschaftlern letztendlich zu Durchbrüchen führen kann.
Das Interview behandelt die Bedeutung, über Entwicklungen in der Quantentechnologie auf dem Laufenden zu bleiben. Da sich das Fachgebiet ständig verändert, ist es entscheidend, sich fortlaufend zu informieren, um die Bedeutung neuer Ankündigungen und Durchbrüche zu verstehen. Ezratty teilt sein persönliches Interesse an dem Fachgebiet und seine Pläne für zukünftige Projekte und betont die intellektuelle Herausforderung und Aufregung, die die Quantentechnologie umgibt.
Olivier erwähnt, dass er derzeit an der sechsten Ausgabe seines Buches arbeitet, wissenschaftliche Artikel schreibt und sich an Aktivitäten beteiligt, die das französische und europäische Quantenökosystem stärken. Er ist auch in Lehre, Schulung und der Durchführung von zwei Podcast-Serien mit Fanny Piat involviert, die zu einer führenden Persönlichkeit im Bereich Quanten bei OVHcloud geworden ist. Oliviers ultimatives Ziel ist es, zum Erfolg des französischen und europäischen Quantenökosystems beizutragen.
Beide Sprecher betonen die Bedeutung des Schreibens als Möglichkeit, Gedanken zu strukturieren und zu teilen. Joannes glaubt, dass das Schreibtraining unglaublich vorteilhaft ist, auch wenn das Material nie veröffentlicht wird. Diese Überzeugung wird von Olivier geteilt, der einige seiner Organisationsmethoden teilt, wie z.B. die Verwendung eines Word-Dokuments mit dem gleichen Inhaltsverzeichnis wie sein Buch, um Aktualisierungen und neue Informationen im Blick zu behalten.
Olivier führt auch verschiedene Datenbanken, darunter eine Liste der Nobelpreisträger in der Quantenphysik, Quantenunternehmen und Qubit-Genauigkeiten. Er glaubt, dass es entscheidend ist, organisiert zu bleiben und Inhalte auf clevere Weise wiederzuverwenden, wenn man unabhängig arbeitet.
Was CEOs und CTOs von Unternehmen betrifft, die undurchsichtigen Bereichen wie der Quantencomputertechnologie gegenüberstehen, empfiehlt Olivier, sein Buch zu lesen, um eine Vorstellung davon zu bekommen, was Quantencomputing für ihr Unternehmen bringen könnte. Er betont die Bedeutung, sich nicht ausschließlich auf die Presse zu verlassen, sondern spezialisierte Meinungen zu suchen und Informationsquellen zu diversifizieren.
Der Besuch von Konferenzen, das Anschauen von Bildungsvideos auf YouTube und die Teilnahme an Veranstaltungen, die ein tiefes Verständnis der Quantentechnologie vermitteln, werden auch für diejenigen empfohlen, die sich für das Fachgebiet interessieren. Letztendlich glaubt Olivier, dass ein gutes Verständnis des aktuellen Standes und des Potenzials von Quantensystemen durch verschiedene Bildungsformate wie Vorträge oder Präsentationen von ein bis zwei Stunden erreicht werden kann.
Vollständiges Transkript
Joannes Vermorel: Willkommen bei Lokad TV. Ich bin Joannes Vermorel, CEO und Gründer von Lokad, und heute habe ich Olivier Ezratty als Gast. Olivier ist seit mehr als zwei Jahrzehnten Technologe und Futurist, soweit ich das beurteilen kann, und ich sage das als eine hohe Form des Lobes. Er hat eine sehr eigene Methodik, die darin besteht, ein sehr wichtiges und breites Thema auszuwählen und zu versuchen, Sinn darin zu finden. Das Thema des heutigen Tages für diese Episode wird Quantencomputing und Unternehmenssoftware sein. Es stellt sich heraus, dass Olivier in seinem ganz eigenen Stil vor ein paar Jahren einen absolut gigantischen Bericht von über 1100 Seiten über all diese Quantentechnologien verfasst hat.
Ich gestehe dem Publikum gleich zu Beginn, dass mein eigenes Wissen über Quantenmechanik etwa den ersten 200 Seiten eines Buches namens “Einführung in die Quantenmechanik” von Griffiths entspricht, das im Grunde ein Lehrbuch für Studenten ist. Also werde ich nicht behaupten, dass ich ein Experte bin, aber wir werden uns auf diese Reise begeben. Und um anzufangen, Olivier, könntest du uns vielleicht etwas mehr darüber erzählen, wie du, soweit ich verstehe, vor etwa fünf bis sechs Jahren in diese Reise in die Quantenwelt eingestiegen bist? Hast du eines Morgens beschlossen: “Ich werde ein Experte auf diesem Gebiet werden” und dann am Ende wahrscheinlich das größte Kompendium produziert, das ich je zu diesem Thema gesehen habe, was ein massiver Bericht ist, aber eigentlich eher wie ein massives Buch?
Olivier Ezratty: Nun, ich habe nicht geplant, was ich im Bereich der Quantenmechanik tun würde. Es begann vor etwa acht Jahren, im Jahr 2015, als ich entdeckte, dass Google, NASA und D-Wave über diesen seltsamen Computer kommunizierten, den D-Wave herstellte. Sie kommunizierten darüber, dass bestimmte Dinge 100 Millionen Mal schneller als ein normaler Laptop ausgeführt wurden, also hat mich das verwirrt. Was ich damals überraschend fand und was meiner Meinung nach heute immer noch zutrifft, ist, dass alle wissenschaftlichen Artikel, die diesen Computer und das, was Google damit gemacht hat, beschrieben haben, unglaublich komplex waren. Ich war sicher, dass all diese Leute, die über diesen Computer schrieben, nichts davon verstanden haben, also sagte ich mir: “Vielleicht werde ich das eines Tages verstehen.”
Also beschloss ich im Jahr 2016, im Jahr 2018 eine sehr einfache Konferenz abzuhalten. Ich schloss mich mit einem Freund namens Fran Ibuto zusammen, und ich werde später unsere Geschichte erzählen. Wir beschlossen, diese Konferenz im Jahr 2018 abzuhalten, und dann schrieb ich 18 Beiträge auf meinem Blog. Das wurde zur Grundlage meines Buches, das 300-350 Seiten umfasste. Dann wechselte ich für die erste Ausgabe, die vierte Ausgabe und schließlich die fünfte Ausgabe, die im September 2022 veröffentlicht wurde, ins Englische, und sie umfasst tatsächlich mehr als tausend Seiten.
In der Zwischenzeit habe ich viele Dinge in dieser Welt gemacht. Ich arbeite mit Forschern zusammen, ich bin Lehrer an verschiedenen Schulen, ich arbeite mit der Regierung an verschiedenen Aktivitäten, ich bin Trainer in Unternehmen, ich bin Berater in vielen Situationen und ich bin Experte für Bpifrance, unter anderem. Ich arbeite sogar mit der Regierung auf Ministerebene zusammen, um zukünftige Iterationen des französischen Plans zu entwerfen.
Das Wichtigste, was ich letztes Jahr auch gestartet habe, ist die sogenannte “Quantum Energy Initiative”. Es handelt sich um eine Forschungsinitiative, die ich mit einigen Freunden in der Forschung gestartet habe, insbesondere mit Alexis Feb, der jetzt ein lieber Freund in Singapur ist. Wir haben diese Initiative ins Leben gerufen, um sicherzustellen, dass diejenigen, die Quantencomputer und andere Quantentechnologien entwickeln, bereits in der Designphase auf die Umweltauswirkungen dieser Technologien achten. Wir möchten sicherstellen, dass ein skalierbarer Quantencomputer nicht mehr Energie verbraucht als ein Kernkraftwerk erzeugt. Und daran muss noch gearbeitet werden. Ich habe Ihre Berichte gelesen, übrigens habe ich die ersten 300 Seiten gelesen und den Rest überflogen. Ich bin zum letzten Abschnitt über die Quantensensorik gesprungen, was sehr interessant ist. Also entschuldige ich mich bei den Zuschauern, ich mache etwas, das viele Leute in Talkshows tun, nämlich über Bücher zu sprechen, die sie nicht gelesen haben. Also habe ich es teilweise gelesen. Eines der interessanten Dinge war, dass ich es intellektuell wusste, aber ich hatte nie die Verbindung hergestellt, dass Transistoren tatsächlich ein quanteneffekt sind. Das ist der Feld-Effekt, und das ist es, worüber Sie im allerersten Abschnitt Ihres Berichts argumentieren.
Joannes Vermorel: Obwohl Quantencomputing in letzter Zeit zu einem angesagten Schlagwort geworden ist, stellt sich heraus, dass herkömmliches Computing bereits in der ersten Quantenrevolution verwurzelt ist, die bis in die 1950er Jahre zurückreicht. Die Festplatten, die wir mit riesiger magnetoresistiver Wirkung haben, sind ebenfalls ein quanteneffekt. Das gilt für die Spin-Laufwerke, also die neueren, die Terabytes und mehr an Speicherplatz haben. Alle bestehenden Technologien basieren auf der Quantenphysik.
Olivier Ezratty: Ja, ich meine alles. Selbst die Astrophysik, wie das James Webb-Teleskop, nutzt Quantenphysik. Die Glasfasertechnologie für die Telekommunikation basiert auf Quantenphysik. Alles ist Quantenphysik auf der Ebene des Elektrons, Atoms oder Photons. Die Phänomene sind jedoch nicht dieselben. Die Phänomene der Quantenphysik, die wir in bestehenden Technologien nutzen, sind nicht dieselben, die wir im Quantencomputing nutzen wollen. Da gibt es einen kleinen Unterschied. In der heutigen Quantenphysik nutzen wir hauptsächlich die Tatsache, dass wir das Wechselwirken von Licht mit Materie gut verstehen. Wenn also ein Photon ein Elektron verschiebt und Strom erzeugt, erhalten Sie beispielsweise ein Solarpanel.
Olivier Ezratty: In der Transistortechnologie gibt es ein sehr starkes Verständnis für die Energielevel in halbleitenden Materialien wie Silizium. In den Quantentechnologien der zweiten Revolution, insbesondere im Quantencomputing, verwenden wir drei sehr spezifische Mechanismen, die wir bisher nicht genutzt haben. Einer davon ist die Überlagerung von Quantenzuständen, was ein echtes Phänomen mit einer mathematischen und einer physikalischen Interpretation ist, die übrigens ziemlich schwierig zu verstehen ist. Der zweite ist die Verschränkung, die Tatsache, dass einige Teilchen eine gemeinsame Vergangenheit und eine gemeinsame Zukunft haben können. Sie bilden sozusagen ein einziges Teilchen, und das ist die Quelle für viel Leistung in der Berechnung, Kommunikation und sogar Sensorik.
Olivier Ezratty: Dann haben wir die Tatsache, dass wir jetzt experimentell einzelne Nanopartikel kontrollieren können. Das konnten wir nicht in einem Transistor mit Milliarden von Elektronen, die ein- und ausströmen, oder in einem Laser mit Milliarden von Photonen tun. Jetzt sind wir in der Lage, ein einzelnes Elektron, ein einzelnes Photon und ein einzelnes Atom zu erzeugen, zu kontrollieren und zu messen. Wir können sogar ein Atom in einem Vakuum mit einem Laser kontrollieren. Das ist neu, und das ist es, was wir jetzt in den Quantentechnologien tun.
Joannes Vermorel: Ja, obwohl mein eigenes Verständnis ist, dass selbst wenn man versucht zu verstehen, was genau ein Atom ist, es ein wenig unscharf wird. Weißt du, was ist eins? Es kann an einer Position sein, aber es bewegt sich ein wenig. Es ist unmöglich, ein unbewegliches Teilchen zu haben, weil es immer ein wenig in Bewegung ist. Andernfalls würde das Heisenberg-Prinzip nicht funktionieren. Ich habe mir die Quantenphysik angesehen und festgestellt, dass es ein sehr breites Feld ist. Das Erstaunlichste, was ich entdeckt habe, ist, dass es kein Vakuum gibt.
Olivier Ezratty: Ja, das stimmt. Das bedeutet, dass es nirgendwo auf der Welt so etwas wie Nichts im Raum gibt. Wenn Sie zum Beispiel ein Experiment mit einer geschlossenen Box durchführen, verwenden Sie eine sogenannte Ultrahochvakuum-Pumpe und entfernen alle Atome. Dann kühlen Sie es auf eine sehr niedrige Temperatur, sagen wir ein paar Nano-Kelvin, um sicherzustellen, dass nichts drin ist - keine Mikrowellen, keine elektromagnetischen Wellen, nichts. Wenn Sie darin messen, werden Sie feststellen, dass einige Teilchen erzeugt und zerstört werden. Es wird Vakuumfluktuationen genannt. Und dieses Nichts existiert nicht, was so erstaunlich ist.
Joannes Vermorel: Das ist faszinierend. Eines meiner eigenen Interessen ist die Geschichte der Wissenschaft, und das Lustige ist, dass dies das Konzept des Äthers weitgehend rehabilitiert. Zu Beginn des 20. Jahrhunderts hat man sich von dieser Idee verabschiedet, um Platz für das Vakuum zu schaffen, weil es diese Vorstellung gab, dass die Natur kein Vakuum mag. Also haben die Menschen es geschafft, diese alte Schule loszuwerden und zu sagen: “Okay, wir haben jetzt ein tatsächliches Vakuum.” Und der Äther, der der alte Begriff war, wurde als im Grunde alte, veraltete Wissenschaft abgetan.
Das Interessante ist, dass wir von “Die Natur mag kein Vakuum, also brauchen wir diesen Äther” zu einer anderen Generation von Wissenschaftlern übergegangen sind, die sagen “nein, wir haben ein Vakuum, das tonnenweise Dinge erklärt.” Und das hat es auch getan. Und jetzt sind wir wieder zurück zu der Erkenntnis, dass sich herausstellt, dass das Vakuum tatsächlich ein besseres Verständnis war als das, was die Menschen vorher für den Äther hielten.
Olivier Ezratty: Genau, weil die Vakuumfluktuationen an einer sehr niedrigen, quantenmechanischen Grenze liegen. Es ist ein sehr niedriges Phänomen. Sie können auch ein Experiment mit dem Casimir-Effekt durchführen, bei dem zwei Goldplatten sehr eng beieinander liegen. Wenn Sie diese beiden Platten in einem Vakuum bei sehr niedriger Temperatur platzieren, werden sie sich gegenseitig anziehen, und das liegt an dieser Vakuumfluktuation. Aber es ist keine Art von spontaner Energie, denn wenn sie zusammenkleben, müssen Sie sie auseinanderziehen und Energie hinzufügen, um sie zu trennen. Das zweite Prinzip der Thermodynamik wird also immer bewahrt; es funktioniert immer noch. Aber dennoch haben Sie diese Art von permanenter Bewegung, und das erklärt, warum Sie kein Teilchen wie ein Atom oder ein Elektron haben können, das sich nicht bewegt. Es bewegt sich immer ein wenig.
Joannes Vermorel: Wenn wir also zu dieser Idee des Quantencomputings und der Unternehmenssoftware zurückkehren, fällt mir als Unternehmenssoftware-Unternehmer eine gewisse Gleichgültigkeit gegenüber der mechanischen Sympathie auf. Was ich mit mechanischer Sympathie meine - und ich spreche hier nicht von Menschen im Allgemeinen, sondern speziell von der Branche der Unternehmenssoftware - ist, dass aufgrund der Tatsache, dass die Rechenhardware seit Jahrzehnten so rasend schnell voranschreitet, ein allgemeines Desinteresse an der Rechenhardware besteht. Es war wirklich, würde ich sagen, Ursache und Wirkung. Wenn Sie Rechenhardware haben und erwarten, dass sie sich innerhalb eines Jahrzehnts um das Tausendfache verbessert, und Sie als Anbieter nichts an dem ändern müssen, was Sie tun, warum sollten Sie sich dann darum kümmern? Sie setzen sich einfach hin, genießen die Fahrt, lassen andere Leute ihre Magie wirken, und Ihre Software, egal wie ineffizient sie ist, löst das Problem für Sie. Das war meiner Meinung nach die vorherrschende Einstellung vieler Menschen, die Unternehmenssoftware und Ingenieure entwickeln.
Olivier Ezratty: Aus guten und schlechten Gründen ist es immer noch so. Die guten Gründe sind, dass die Idee eines Quantencomputers vor etwa 40 Jahren entstanden ist und der Fortschritt wichtig war, aber nicht mit der gleichen Geschwindigkeit wie bei der klassischen Rechenleistung. Wenn Sie den ersten Computer nehmen, der 1946, den ENIAC, entwickelt wurde, und 40 Jahre hinzufügen, ergibt das 1986. 1986 hatten wir Mikrocomputing und den Mac, also gab es eine Menge Fortschritt. Wir gingen vom Großrechner zum Minicomputer, dann zu Workstations und PCs, und das alles innerhalb von 40 Jahren. Im gleichen Zeitraum für die Quantenphysik haben wir immer noch Prototypen. Es ist träger und langsamer, aber wenn Sie mit einem Physiker sprechen, wird er Ihnen sagen, dass es in den letzten 10 Jahren enorme Fortschritte gegeben hat, nur nicht in einem Maßstab, der für die Branche transformative ist.
Die große Frage ist, wann wir den sogenannten Quantenvorteil oder die Schwelle erreichen werden, an der Quantencomputer Dinge tun können, die auf einem klassischen Computer nicht effizient möglich sind. Das wissen wir nicht wirklich. Einige Paradigmen könnten in weniger als fünf Jahren einen Mehrwert bringen, während andere mehr Zeit benötigen könnten, vielleicht 10 bis 20 Jahre. Es gibt viel Unsicherheit. Einer der Gründe, warum es sinnvoll ist, sich für Quantencomputing zu interessieren, ist, dass Sie nicht wissen, in welchem Tempo es Fortschritte machen oder Branchen transformieren wird. Wenn und wenn es funktioniert, kann es eine enorme Transformation bewirken und viele Branchen verändern, in denen komplexe Optimierungsprobleme verwaltet werden. Diese Probleme könnten effizienter mit Quantencomputern gelöst werden. Sie müssen also zumindest lernen und verstehen, wo wir stehen, auch wenn Sie skeptisch oder vorsichtig sind, was das Tempo des Fortschritts in dieser Branche betrifft.
Sie müssen in der Lage sein, Ankündigungen von IBM, Google und anderen zu entschlüsseln. Wenn Sie nicht über die intellektuellen Fähigkeiten verfügen, dies zu tun, können Sie etwas übersehen oder in dem Glauben irregeführt werden, dass es besser oder schlechter funktioniert, als es tatsächlich der Fall ist. Sie müssen über jeden neuen Trend informiert sein, genauso wie Sie über das Metaverse oder Kryptowährungen informiert sein müssen, auch wenn Sie sich nicht damit beschäftigen müssen.
Joannes Vermorel: Ich betrachte mich selbst als einen dieser Unternehmer mit einer tiefen mechanischen Sympathie. Ich kann nicht für jeden einzelnen Mitarbeiter bei Lokad sprechen, aber persönlich habe ich ein großes Interesse an allen physischen Schichten, die das, was wir tun, antreiben. Dieses Verständnis ist meiner Meinung nach wichtig und hat viele Auswirkungen auf die Art und Weise, wie wir Probleme angehen. Wenn ich etwas sehe, bei dem mein Bauchgefühl mir sagt, dass die Hardware in diesem Bereich fantastische Fortschritte machen wird, sage ich, dass wir uns einen Ansatz leisten können, der völlig anders ist als dieser. In anderen Bereichen könnten wir jedoch feststecken. Zum Beispiel wird die Lichtgeschwindigkeit höchstwahrscheinlich nicht so bald verbessert, vielleicht nie. Dies hat sehr reale Auswirkungen darauf, was Sie in Bezug auf verteiltes Computing tun können.
Wenn wir so viele Daten verarbeiten, gibt es Dinge, die höchstwahrscheinlich nie sehr rentabel sein werden, wie die Verteilung unserer Rechenressourcen über den Globus. Aus vielen Gründen ist es viel einfacher, all diese Dinge an einem Ort zu konzentrieren. Es gibt viele Gründe zu der Annahme, dass es einige harte Grenzen gibt, bei denen es niemals vorteilhaft sein wird, es auf andere Weise zu tun.
Jetzt ist interessant, und ich habe Ihren Bericht gelesen, dass mein erstes Missverständnis darin bestand, dass ich in Bezug auf Quantencomputing dachte, obwohl der richtige Begriff Quantentechnologien wäre. Es gibt mehrere Dinge, die für mich sehr interessant waren, wie zum Beispiel Quantenkommunikation, Telekommunikation und Quantensensorik. Können Sie uns einen kleinen Überblick darüber geben, was die großen Ambitionen sind, um diese Frontlinien zu verbessern? An welchen Fronten nutzen die Menschen dieses Verständnis der Quantenmechanik, um zu sagen, dass wir potenziell Dinge tun können, die vielleicht zuvor unmöglich waren oder vielleicht auch nicht, oder um es viel besser zu tun?
Olivier Ezratty: Die einfachste Art, Quantencomputing zu beschreiben, ist, dass es uns ermöglichen soll, Berechnungen durchzuführen, die klassisch nicht möglich sind, möglicherweise schneller oder besser zu einem bestimmten Zeitpunkt und möglicherweise auch mit weniger Energieverbrauch. Das ist einer der Vorteile des Quantencomputings.
Quantenkommunikation hingegen funktioniert in beide Richtungen. Es kann als Möglichkeit angesehen werden, die Sicherheit der Kommunikation zu verbessern, da eine der Technologien innerhalb der Quantenkommunikation die sogenannte QKD oder Quantenschlüsselverteilung ist. Es handelt sich um eine Methode zur Verteilung von Verschlüsselungsschlüsseln, die sicherer sind als klassische digitale Schlüssel, die wir mit RSA-Protokollen und ähnlichem im offenen Internet verwenden. Aber jenseits der Sicherheit ist die Quantenkommunikation viel anspruchsvoller. Sie wird in Zukunft helfen, ein sogenanntes Quanteninternet oder ein quantenbasiertes Netzwerk zu schaffen, das Quantencomputer miteinander verbindet, und es wird irgendwann verteiltes Quantencomputing ermöglichen.
Es kann auch die Entwicklung präziserer Quantensensoren ermöglichen, denn wenn Sie verschiedene Quantensensoren haben, die kontinuierlich über ein Quantennetzwerk verbunden sind, können Sie sie verbessern. Diese Sensoren ermöglichen die Verbesserung der Präzision bei der Messung beliebiger physikalischer Parameter, die Sie damit messen möchten. Es kann sich um Schwerkraft, Druck, Temperatur, Zeit, Frequenz, Magnetismus handeln - alles kann potenziell mit besserer Präzision gemessen werden, dank der Quantensensorik. Es gibt also viele Anwendungen dafür.
Joannes Vermorel: Das ist interessant, weil wir wiederum diese Technologiebereiche haben, die sehr unterschiedliche Ziele verfolgen. Ich meine, sehr unterschiedliche Ambitionen.
Olivier Ezratty: Ja, wir haben das Computing, das wirklich ein neues algorithmisches Paradigma ist. Wir möchten den physischen Unterbau für verschiedene Arten von Problemen haben. Aber wir haben auch die Quantenkommunikation, die völlig neue Sicherheitsmaßnahmen ermöglicht. Das ist interessant, weil es über die Sicherheit hinausgeht.
Joannes Vermorel: Oh ja, und es geht weit darüber hinaus.
Olivier Ezratty: Sicherheit ist nur ein Aspekt. Es gibt andere, klassischere Lösungen zur Verbesserung der Sicherheit, wie zum Beispiel post-quantum Kryptographie. Aber die Quantenkommunikation ist über die Quantensicherheit hinaus viel interessanter. Es ist weit hergeholt und liegt eher in der Zukunft, weil es viele Technologien gibt, die noch nicht existieren, wie zum Beispiel Quantenrepeater. Wenn das funktioniert, werden wir sehr mächtige Dinge tun können, wie die Kommunikation zwischen zwei Quantencomputern. Es kann alles zusammen ermöglichen.
Zunächst einmal können Sie die Leistung verbessern, wenn Sie zwei Quantencomputer mit einer Quantenverbindung verbinden. Es multipliziert die Leistung dieser beiden Systeme mehr als nur das Hinzufügen - es ist exponentieller, was völlig anders ist als das, was Sie mit klassischen Computern erhalten. Zweitens verbessern Sie die Sicherheit dieser Verbindung, wenn Sie zwei Quantencomputer mit einer Quantenverbindung verbinden. Wenn jemand die Glasfaserkabel abfängt, die diese Systeme verbinden, kann er nichts bekommen. Es ist das beste Verschleierungssystem, das sichere Kommunikation zwischen zwei Parteien ermöglichen kann.
Sie könnten einen leichteren Quantenclient haben, der mit einem großen Quantensystem am anderen Ende der Leitung verbunden ist, und das würde sehr sichere Kommunikation ermöglichen. Übrigens gibt es ein Protokoll namens “The Blind Quantum Computing”, das genau das tut. Es wurde von einigen Forschern erfunden, darunter einer, der in Frankreich lebt. Ihr Name ist Anne, und sie war vor mehr als 15 Jahren die Mitbegründerin dieses Protokolls.
Und Quantensensorik ist auch etwas, von dem ich nicht einmal wusste, dass es existiert.
Joannes Vermorel: Wenn Sie von präziseren Messungen sprechen, könnten Sie uns eine Vorstellung davon geben, welche üblichen Dinge wir messen möchten, wie Magnetismus oder Schwerkraft? Sehen Sie Potenzial in diesem Bereich in einem unglaublich kleinen Maßstab?
Olivier Ezratty: Was ich über Quantensensoren weiß, ist, dass sie sperriger sind als die vorhandenen IoT-Sensoren, die wir jetzt haben, aber sie fügen mehrere Größenordnungen der Präzision hinzu. In einigen Fällen ist es also sehr nützlich. Wenn Sie die Schwerkraft mit einer viel besseren Position messen möchten, kann es Ihnen helfen, das zu erkennen, was unter der Erde liegt. Es kann in vielen Situationen nützlich sein. Eine typische Situation ist, wie messen Sie, wie erkennen Sie Tunnel, wenn Sie Ihre Stadt umgestalten? Wie erkennen Sie Wasser? Es könnte auch verwendet werden, um Öl zu erkennen, obwohl ich nicht sicher bin, ob wir nach mehr Öl suchen sollten. Es gibt sogar militärische Anwendungen, denn wenn Sie hochpräzise magnetische Detektion und Schwerkraftdetektion koppeln können, führen Sie diese beiden Dinge zusammen aus; vielleicht könnten Sie ein Atom-U-Boot unter dem Meer erkennen. Das kann viele nukleare Abschreckungsstrategien für viele Länder verändern. Es gibt viele Implikationen. Magnetismus könnte auch auf nanoskaliger Ebene verwendet werden. Es gibt sogenannte NV-Zentren-Sensoren, die einen Defekt in einer Diamantstruktur verwenden, einen sehr kleinen Defekt, der gerade ein Kohlenstoffatom fehlt, ein anderes durch ein Stickstoffatom ersetzt und ein paar freie Elektronen, die ein- und aussteigen in das Loch. Das kann mit Lasern verwendet werden, um sehr kleine Änderungen im Magnetismus zu erkennen, und es kann zum Beispiel für MRT verwendet werden. Es kann verwendet werden, um Variationen des elektromagnetischen Feldes im Gehirn zu erkennen. Es könnte verwendet werden, um biologische Untersuchungen auf atomarer Ebene durchzuführen. Es gibt enorme Fortschritte sowohl im Nanomaßstab auf atomarer Ebene als auch im Makromaßstab mit der Schwerkraftsensierung.
Und als vielleicht ein kleiner Seitenstrang, wenn Sie darüber sprechen, habe ich intern gelächelt, als Sie sagen: “Oh, wir haben diese Technologie, und sie könnte U-Boote erkennen”, woran ich nie gedacht habe. Aber ja, wenn Sie einen Massendetektor oder etwas haben, das ein bisschen wie eine Infrarotkamera wirkt, Ihnen aber nur die Massendichte der Umgebung gibt, macht das perfekten Sinn. Übrigens gibt es noch positivere Anwendungen. Wenn Sie einen Quantengravitationssensor in einen Satelliten einbauen, der sich um die Erde bewegt, können Sie viele geodätische Studien durchführen. Sie können verstehen, wie sich die Erde bewegt. Sie können die Auswirkungen des Klimawandels auf die Erdoberfläche und das Wasser erkennen. Es kann viele sehr positive Anwendungsfälle geben, um zu verstehen, was auf der Erde passiert.
Joannes Vermorel: Genau. Ich meine, der Großteil des wissenschaftlichen Fortschritts wurde in hohem Maße durch die Verfügbarkeit neuer Sensorklassen vorangetrieben. Und das bringt mich auf einen kleinen Seitenstrang. Olivier Ezratty ist in Frankreich seit Jahrzehnten bekannt und hatte vor seinen Berichten über Quantentechnologie einen gigantischen Bericht über Start-ups und KI verfasst. Der Bericht über Start-ups hatte für mich eine sehr große Bedeutung, da er ein sehr einflussreiches Dokument für mich war, um Lokad tatsächlich zu gründen. Und ich denke, einer der Gründe, warum Ihre Dokumente so randständig, eigenartig und verdreht sind, ist, dass Sie einen super ganzheitlichen Ansatz haben, der die üblichen Grenzen völlig verwischt. Als ich zum Beispiel sagte, dass mein Wissen über Quantenmechanik auf dem Buch “Einführung in die Quantenmechanik” von Griffiths beruht, war ich beeindruckt. Es beginnt ab der ersten Seite mit der Schrödinger-Gleichung und leitet daraus tonnenweise Sachen ab. Es ist ein unglaublich schöner Ansatz, aber auch unglaublich engstirnig. Keine Beleidigung für die Professoren, die das tun, sie machen einen großartigen Job. Was sehr interessant an Ihren Berichten ist, dass Sie so viele verschiedene Perspektiven einbringen, als ob Sie versuchen würden, so viele Blickwinkel wie möglich zu sammeln, wie Geschichte, Wirtschaft, Anreize, Regulierung, Nachhaltigkeit, Mathematik und so weiter. Sie haben diese völlig vielfältige Struktur, und um eine Verbindung zur Unternehmenssoftware herzustellen, glaube ich, dass das sehr interessant ist.
In der Welt der Unternehmenssoftware, und der Großteil des Publikums dieses Kanals arbeitet in der Lieferkette, werden Lieferketten immer durch Schichten von Unternehmenssoftware betrieben. Sie interagieren nicht physisch mit der Lieferkette, sondern haben tonnenweise Schichten von Indirektionen, um Dinge zu erledigen. Eines der Probleme besteht darin, dass es alle Arten von Diskussionsebenen von allen Anbietern gibt, die alle ihre eigenen Dinge zu sagen haben. Ich interessiere mich schon lange für Quantencomputing und sehe, dass viele Behauptungen aufgestellt werden, manchmal großartige Behauptungen, wie zum Beispiel, dass Google die Quantenüberlegenheit erreicht hat. Allein der Begriff klingt beeindruckend. Überlegenheit, okay.
Olivier Ezratty: Sie haben das Wort übrigens nicht erfunden.
Joannes Vermorel: Oh, wirklich?
Olivier Ezratty: Ich habe vor etwa zwei Wochen mit dem Mann gesprochen, der das Wort erfunden hat. Sein Name ist John Preskill, er ist Lehrer und ein sehr berühmter Akademiker am Caltech in Kalifornien. Er hat das Wort, glaube ich, 2011 geprägt. Google hat diese Formulierung verwendet, aber sie beschreibt eine Situation, in der ein Quantencomputer eine Berechnung durchführen kann, die klassisch in vernünftiger Zeit nicht möglich ist, aber ob sie nützlich ist oder nicht. Es stellt sich heraus, dass die Quantenüberlegenheit von Google und anderen aus China keine Berechnung durchführt, wie wir es in der Unternehmenssoftware tun. Es gibt keine Daten als Eingabe, es gibt keine Daten als Ausgabe, es ist nur eine Art Zufallszahlengenerator, und Sie müssen überprüfen, ob die Stichprobe des Generators in der klassischen Emulation etwa gleich ist wie im Quantensystem. Aber es gibt keine echte Berechnung.
Interessanterweise konnte Google, als es sein eigenes System für eine nützliche Berechnung verwenden musste, nicht die 53 Qubits verwenden, die sie für das Überlegenheits-Experiment verwendet haben, das übrigens nur in 0,14% der Zeit ein gutes Ergebnis erzielt hat. Das ist die Chance auf ein gutes Ergebnis. Sie konnten nur bis zu 15 Qubits von 53 verwenden, und 15 Qubits können effizienter, also schneller, auf Ihrem eigenen Laptop emuliert werden. Das ist interessant. Irgendwann sagten sie, dass sie Dinge tun, die Tausende von Jahren dauern könnten, um auf einem klassischen Computer oder sogar dem größten Computer ausgeführt zu werden, und andererseits, wenn sie nützliche Dinge tun, ist es schlecht.
Joannes Vermorel: Vielleicht zur Erklärung für das Publikum: Ein Bit ist etwas, das die klassische Version ist, nur eine Null und eine Eins, und es ist im Grunde das grundlegende Bauelement für sehr niedrigstufige Informationen, die Sie auf der Erde erstellen können.
Olivier Ezratty: Genau.
Joannes Vermorel: Dies ist eine sehr diskrete, elegante Sichtweise, die auf grundlegenden mathematischen Prinzipien beruht. Ich denke, das Publikum hat ein sehr gutes Verständnis dafür, was ein Bit ist, aber vielleicht nicht. Die meisten Programmierer haben keine Ahnung, wie ein Prozessor funktioniert.
Olivier Ezratty: Ja, aber nehmen wir an, dass es im Publikum ein allgemeines Verständnis für ein Bit gibt, nur um die Konstitution dieser Episode willen.
Joannes Vermorel: Ich bin sicher, unser Publikum hat ein sehr gutes Verständnis dafür, was ein Bit ist, aber die meisten Programmierer haben keine Ahnung, wie ein Prozessor funktioniert. Nehmen wir an, dass es im Publikum ein allgemeines Verständnis für ein Bit gibt, nur um der Episode willen.
Olivier Ezratty: Genau, also haben wir die grundlegende Logik und so weiter. Wenn wir in den Bereich der Qubits gehen, gibt es so viel Verwirrung, weil ich online alles und das Gegenteil davon über diese Qubits gelesen habe. Vielleicht könnten Sie uns einen Überblick über die wesentlichen Erkenntnisse geben, was ein Qubit zu einem Qubit macht und wie es sich vollständig von dem klassischen Teil unterscheidet.
Joannes Vermorel: Interessanterweise kann ein Qubit als mathematisches Objekt oder als physikalisches Objekt beschrieben werden, aber sie sind miteinander verflochten. Das ist aus physikalischer Sicht dasselbe.
Olivier Ezratty: Fangen wir mit dem physikalischen Aspekt an. Ein Qubit ist ein sogenanntes TLS, ein Zweizustandssystem. Es handelt sich um ein quantenmechanisches Objekt, das zwei Zustände hat, wie ein Atom, das zwei Energiezustände hat: einen Grundzustand ohne Erregung und einen angeregten Zustand. In der realen Welt gibt es viele verschiedene angeregte Zustände in einem Atom. Sie können diese beiden Energieniveaus mit Hilfe von Laserstrahlen oder anderen Mitteln kontrollieren. Zum Beispiel können Sie den Spin eines Elektrons kontrollieren, der quantisiert ist und daher nur in einer gegebenen Richtung nach oben oder unten sein kann und Ihnen zwei Werte gibt. Wenn Sie ein Photon nehmen, kann es verschiedene Polarisationen haben.
Es gibt auch zusammengesetzte Objekte wie supraleitende Schleifen. Ein supraleitendes Qubit ist kein einzelnes Objekt; es handelt sich um Milliarden von Elektronen, die in einer Schleife zirkulieren. In dieser Schleife, die auf sehr niedriger Temperatur gehalten wird, gibt es eine Barriere namens Josephson-Übergang. Diese Barriere ermöglicht die Erzeugung eines Tunneleffekts, der zu einem seltsamen Phänomen führt, bei dem Sie eine Überlagerung von zwei verschiedenen Energieniveaus oder Phasen und Amplituden des in der Schleife zirkulierenden Stroms haben, was ein Zweizustandssystem erzeugt.
Als quantenmechanisches System kann ein Qubit in zwei verschiedenen Zuständen überlagert werden. Sie können gleichzeitig den Grundzustand und den angeregten Zustand eines Atoms haben, eine Überlagerung des Spin nach oben oder unten eines Elektrons oder eine Überlagerung verschiedener Polarisationen eines Photons.
Nun, wenn Sie sich den mathematischen Teil ansehen, kann die Überlagerung als Gewicht für die Null und die Eins ausgedrückt werden, die dem Grundzustand oder dem angeregten Zustand entsprechen. Diese Koeffizienten, die normalerweise als Alpha und Beta bezeichnet werden, sind komplexe Zahlen und müssen normalisiert werden. Sie könnten die Überlagerung dieser beiden Zustände in einem Qubit als zwei Zahlen beschreiben. Häufig werden sie auf der sogenannten Bloch-Kugel beschrieben, einer Kugel, bei der ein Vektor den Zustand Ihres Qubits beschreibt. Wenn der Vektor am Nordpol ist, bedeutet das, dass Sie null sind; wenn er am Südpol ist, ist es eins. Alle Zwischenpositionen anderswo, wie auf dem Äquator, entsprechen einem überlagerten Zustand eines Teils von null und einem Teil von eins. Wenn Sie sich auf der südlichen Hemisphäre befinden, bedeutet das, dass Sie mehr Einsen als Nullen haben; wenn Sie sich auf der nördlichen Hemisphäre befinden, bedeutet das, dass Sie mehr Nullen als Einsen haben. Wenn Sie sich um den Äquator drehen, bedeutet das, dass Sie eine andere Phase des Signals haben. Tatsächlich habe ich herausgefunden, dass es interessant war, einen Vergleich zwischen einem Qubit und nur einem elektronischen Signal anzustellen. Wenn Sie ein Netzwerksignal wie ein sinusförmiges Signal verwalten, haben Sie eine Phase und Amplitude, und ein Qubit ist mehr oder weniger so. Es ist eine Phase und Amplitude, und Sie messen diese beiden Werte mit den beiden Werten, die Ihr Qubit beschreiben.
Also, was ist diese Überlagerung? Die Überlagerung ergibt sich daraus, dass all diese quantenmechanischen Objekte, mit denen Sie in der Quantenphysik umgehen, sich je nachdem, wie Sie sie beobachten oder verwalten, als Teilchen oder als Welle verhalten können. Der beste Weg, um zu verstehen, was ein Qubit ist, besteht darin, das Wellenverhalten dieser quantenmechanischen Objekte zu betrachten. Es ist leicht zu verstehen, dass Sie, wenn Sie zwei Wellen haben, die einem Grundzustand und einem angeregten Zustand entsprechen, die beiden Wellen addieren können und eine dritte Welle entsteht. Das basiert übrigens auf der Schrödinger-Gleichung. Eine Lösung der Schrödinger-Gleichung für den Grundzustand ist eine Lösung, eine Lösung für den angeregten Zustand ist eine andere Lösung, und es stellt sich heraus, dass, da in der Schrödinger-Gleichung lineare Algebra verwendet wird, eine lineare Kombination dieser beiden Lösungen eine weitere Lösung ergibt.
Das ist also eine mathematische Sichtweise der Schrödinger-Gleichung. Eine lineare Kombination von zwei Wellen ergibt eine andere Welle, wie zwei Klaviernoten, ein C und ein D, ergeben eine andere Note. Aber das sagt Ihnen nicht, woher die Leistung kommt. Die Leistung kommt daher, dass, wenn Sie mehrere Qubits nebeneinander haben und sie verbinden können, der Datenraum, den Sie handhaben, mit der Anzahl der Qubits exponentiell wächst. Das bedeutet, dass Sie jedes Mal, wenn Sie ein Qubit hinzufügen, ein drittes Qubit, ein viertes Qubit, den Datenraum mit zwei multiplizieren. Angenommen, Sie haben 100 Qubits. Wenn Sie 100 Qubits haben, handhabt dieses zusammengesetzte quantenmechanische Objekt einen Informationsraum, dessen Größe 2 hoch 100 komplexe Zahlen beträgt. Es ist eine Menge Daten, aber es ist analog. Sie verwalten einen analogen Datenraum, aber es ist ein riesiger Raum, der viel schneller wächst als mit klassischen Bits.
Joannes Vermorel: Ich denke, dass sich hier wirklich etwas vom klassischen Paradigma unterscheidet. Wenn die Leute von einem Bit sprechen, denken sie an etwas, bei dem das Hinzufügen von Bits ein sehr additives Verfahren ist. Wenn Sie Bits Speicher hinzufügen, ist es linear. Sie haben doppelt so viel Speicher, das ist cool, also können Sie, wissen Sie, doppelt so viele Tabs von Slack auf Ihrem Computer geöffnet haben, oder so etwas. Aber es ist grundsätzlich komplett linear. Und hier sagen Sie, weil offensichtlich, oberflächlich betrachtet, haben wir Computersysteme, in denen die Leute nicht einmal in Bits sprechen, weil die Zahlen so gigantisch wären. Zuerst sprechen sie in Bytes, die aus acht Stücken bestehen, und dann sprechen die Leute nicht einmal in Bytes, normalerweise sprechen sie in Megabytes, Gigabytes oder Terabytes. Die Zahlen, an die wir gewöhnt sind, sind absolut gigantisch. Aber weil es gigantische Zahlen im klassischen Sinne braucht, um Dinge von echtem Interesse zu tun, sind Sie nicht beeindruckt, wenn Sie sagen: “Ich habe etwas, das 53 Bits wäre.” Die Leute würden sagen: “Nun, wissen Sie, das ist nicht wirklich viel. Ich meine, das ist zur Zeit des ENIAC, ja, aber heutzutage haben Sie mehr Speicher.”
Olivier Ezratty: Ja, genau. Das waren schon Tausende von Bits. Es fühlt sich also enttäuschend an, aber das verfehlt den Punkt. Der Punkt, wenn ich es richtig verstehe, ist, dass wenn die Leute sagen, sie haben 20, 50, 60 oder 100 Qubits, meinen sie, dass sie ein System haben, in dem sie alle vollständig verschränkt sind. Sie sind Teil eines Systems und können zusammenarbeiten. Zwei Systeme, die sagen wir mal 50 Qubits plus 50 Qubits haben, sind absolut nicht dasselbe wie 100 Qubits.
Joannes Vermorel: Genau. Aber es gibt viele Missverständnisse.
Olivier Ezratty: Zum Beispiel kann man leicht in die Irre geführt werden und denken, dass die Geschwindigkeit des Quantencomputings aus dem Rechenraum kommt. Das stimmt nicht. Es gibt einen Raumvorteil und einen Geschwindigkeitsvorteil, und sie sind miteinander verbunden, aber sie sind unterschiedlich. Tatsächlich haben Sie bei n Qubits einen Rechenraum von 2^n komplexen Zahlen. Wenn Sie präzise sind, ergibt das 2^(n+1) reale Zahlen oder Gleitkommazahlen, wenn Sie in einem Rechensinn sprechen würden. Aber das erklärt nicht, warum Sie schneller rechnen können.
Schneller rechnen bedeutet, dass Sie eine Anzahl von Operationen haben, die Quantengatter genannt werden und die nicht so schnell wachsen wie beim klassischen Computing. Beim klassischen Computing sind die Arten von Problemen, an denen wir mit Quantencomputing interessiert sind, Probleme, die exponentiell skalieren. Es gibt viele kombinatorische Probleme, die exponentiell mit der Anzahl der Variablen skalieren, und wir möchten, dass diese Probleme auf dem Quantencomputer nicht exponentiell in der Rechenzeit skalieren. Das bedeutet, dass Sie eine geringere Anzahl von Operationen haben müssen, die linear, logarithmisch oder sogar polynomial skalieren und nicht exponentiell auf dem Quantencomputer, während sie auf dem klassischen Computer exponentiell skalieren. Und dann gibt es Konstanten, die den Vergleich vielleicht erschweren, aber trotzdem.
Die Länge des Algorithmus bestimmt die Geschwindigkeit des Quantencomputers. Der Algorithmus verwendet viele Verschränkungen, also die Verbindungen zwischen den Qubits. Sie müssen einen Weg finden, um einen effizienten Algorithmus zusammenzustellen, und das ist der Bereich, in dem die Wissenschaft des Quantencomputings liegt, und er ergänzt die Größe.
Und es gibt noch einen weiteren Aspekt, der nicht wirklich bekannt ist, aber auch kein Missverständnis ist. Wenn Sie das Ergebnis Ihres Algorithmus am Ende messen, erhalten Sie n Bits, nicht n Qubits. Sie erhalten eine 0 oder eine 1 für jedes der 100 Qubits, die Sie haben. Sie erhalten also am Ende eine geringe Menge an Informationen. Sie verwalten also eine Fülle von Informationen, 2^100 komplexe Zahlen während Ihrer Berechnung, und am Ende erhalten Sie nur 100 Bits, klassische Bits.
Sie fragen sich also, warum all diese Mühe? Das bedeutet, dass die Leistung des Quantencomputings darin besteht, einen großen Raum an Informationen zu erkunden, aber letztendlich ein kleineres Ergebnis zu liefern. Angenommen, Sie möchten eine große Zahl faktorisieren. Die Faktorisierung verwendet einen komplizierten Algorithmus, der den Raum mithilfe des Shor-Algorithmus erkundet, der eine der Lösungen dafür ist. Am Ende erhalten Sie eine kleine Zahl, eine Zahl, die aus Bits besteht.
Das erklärt die Sache und auch bei vielen Algorithmen berechnen Sie Ihren Algorithmus mehrmals und nehmen den Durchschnitt der Ergebnisse, um eine Gleitkommazahl für jedes der Qubits zu erhalten, die Sie haben. Ein weiteres Missverständnis besteht darin, dass Quantencomputing gut für Big Data ist.
Joannes Vermorel: Ja, deshalb habe ich das angesprochen, weil es offensichtlich nicht funktioniert. So wie ich das verstehe, sieht es für mich so aus, als ob wir, es sei denn, wir können irgendwie Qubit-Systeme entwickeln, die in der Lage wären, wie Tera-Qubits oder so etwas zu haben, was ziemlich verrückt wäre. Ich meine, Milliarden und Abermilliarden von Qubits zu haben, ja, aber bis wir dorthin kommen, sehen wir, dass wir sogar Schwierigkeiten haben, Daten in das System einzuspeisen.
Das Einbringen von Daten in einen Quantencomputer ist ein großes Problem. Es ist immer noch ein Forschungsbereich, weil ein Quantengatter, das einige Daten in ein Qubit einbringt, einige Zeit dauert. Es ist übrigens sehr langsam. Ich habe etwas von etwa 10 Kilohertz oder so gelesen, wissen Sie, so in etwa, IBM liegt derzeit zwischen 2 Kilohertz und 10 Kilohertz, was die Anzahl der Operationen pro Sekunde betrifft. Es ist nicht sehr schnell.
Olivier Ezratty: Ja, selbst bei gefangenen Ionen, einem alkalischen System von IonQ oder Honeywell in den USA, ist es noch langsamer. Es ist also nicht sehr schnell, Informationen dort einzufügen. Die meiste Zeit verwenden wir sogenannte hybride Algorithmen, bei denen der komplizierte Datenpfad von klassischen Algorithmen durchgeführt wird und dann der Quantenalgorithmus mit den reinen Bitweisen, den komprimierten Daten, gefüttert wird, die nicht viele Kontrollgatter erfordern. Dann erkundet die Berechnung diesen riesigen Informationsraum und liefert ein kleines Ergebnis.
Aber es gibt noch etwas anderes, was uns gerade Sorgen bereitet. Wenn wir einen Quantenalgorithmus entwerfen, denken wir die meiste Zeit an ein perfektes mathematisches Objekt, dieses mathematische Qubit, das lineare Algebra betreibt. Es multipliziert Vektoren mit Matrizen und erhält einen Vektor, der nur Matrix- und Vektor-Multiplikation ist und kontrolliert, wann Sie die Mathematik erhalten. Das Problem ist, dass die Qubits, die wir heute haben und in Zukunft haben werden, fehlerhaft sind. Sie erzeugen einen signifikanten Fehler bei jeder Berechnung. Daher müssen Sie die Daten im Durchschnitt erhalten.
In bestehenden Quantensystemen erzeugt jede Operation einen Fehler von 1 %. Das bedeutet, dass Sie einfach eine Operation am Ende berechnen sollten, null gutes Ergebnis. Es ist ziemlich vereinfacht, aber es gibt Ihnen eine Vorstellung. Viele Algorithmen, die eine exponentielle Beschleunigung bringen sollen, benötigen etwa 10 hoch 9 oder 10 hoch 14 Operationen. Es funktioniert also nicht, wenn Sie zu viel Rauschen haben. Wir befinden uns in einer Situation, in der wir einen Ausweg aus diesem Rauschen finden müssen.
Es werden zwei Möglichkeiten erforscht. Eine Möglichkeit besteht darin, Algorithmen zu finden, die dieses Rauschen unterstützen können. Diese werden als flache Algorithmen bezeichnet. Dies sind Algorithmen, die eine geringe Anzahl von Gattern und Operationen haben, sodass sie nicht das Niveau erreichen, an dem alles zusammenbricht. Der andere Weg besteht darin, sogenannte kontrollierte Operationen zu verwenden. Kontrollierte Operationen sind eine Möglichkeit, soziologische Qubits zu erzeugen. Das sind Qubits, die von außen betrachtet eine gute Qualität haben. Das ist das, was wir für einen bestimmten Algorithmus benötigen, aber um dieses Ergebnis zu erzielen, bestehen diese logischen Bits aus vielen redundanten physischen Qubits, und die Redundanz ist enorm.
Die aktuellen Pläne besagen, dass wir 10.000 Qubits benötigen, um ein Qubit von sehr guter Qualität zu haben. Um einen quantenmechanischen Vorteil aus rein mathematischer Sicht zu erzielen, sollten Sie mindestens 50 Qubits haben, eher 100. Übrigens liegt es zwischen 50 und 100. Also 100 logische Qubits mal 10.000 Qubits ergibt 1 Million Qubits. Sie benötigen also 1 Million physische Qubits von sehr guter Qualität, um einen wirklich nützlichen Quantencomputer zu schaffen, der einen quantenmechanischen Vorteil bietet. Derzeitiger Rekordhalter ist IBM. Sie haben im letzten November angekündigt und werden in ein paar Wochen online ein System veröffentlichen, das 433 Qubits hat. Aber diese Qubits haben eine sehr geringe Treue, wahrscheinlich weniger als 99% Treue. Das bedeutet also mehr als 1% Fehler für jede Operation, sodass es derzeit nicht geeignet ist, irgendetwas zu tun oder etwas sehr Nützliches zu tun. Es ist ein Schritt in einem langen Roadmap von IBM, der viel Sinn macht, aber es ist ein Zwischenschritt. Es gibt einen großen Unterschied zwischen 433 Qubits und 1 Million Qubits von sehr hoher Qualität, die Fehlerkorrektur implementieren könnten, um diesen echten quantenmechanischen Vorteil zu erzielen. Es gibt noch viel Arbeit zu tun.
Es gibt eine weitere Lösung, die existiert; sie stammt übrigens von IBM, Google und anderen. Sie verwenden eine neue Methode, die vor ein paar Jahren entwickelt wurde und als Quantenfehlerminderung bezeichnet wird. Minderung ist etwas anderes als Korrektur. Korrektur bedeutet, dass Sie Fehler bei jeder Operation durch Redundanz korrigieren. Minderung ist etwas anders; es ist eine Möglichkeit, übrigens KI zu verwenden, also verwendet es viel maschinelles Lernen. Sie trainieren Ihr System, um das Phänomen des Fehlers in Ihrem System zu verstehen, und führen eine Art Nachauswahlkorrektur durch. Sie berechnen Ihre Ergebnisse mehrmals, und nach einigem Training sind Sie in der Lage, die Ergebnisse zu korrigieren, aber nachdem die gesamte Berechnung abgeschlossen ist. Es soll die Kapazität der sogenannten rauschenden Quantencomputersysteme erweitern. Derselbe Mann, der den Spitznamen “Quantenüberlegenheit” erfunden hat, hat vor genau fünf Jahren 2018 einen anderen Spitznamen namens “NISQ” erfunden, was Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer bedeutet. Er hat diesen Namen also vor genau fünf Jahren erfunden, John Preskill wieder. Und sogenannte rauschende Systeme mit Quantenfehlerminderung sollen nützliches Quantencomputing für Unternehmen ermöglichen. Aber wir haben diese Schwelle noch nicht erreicht; es könnte in ein paar Jahren sein, aber es gibt einige Unsicherheiten.
Joannes Vermorel: Es hat meine Neugier geweckt. Und nochmal, das ist sehr spekulativ. Für mich geht es um flache Algorithmen, was wahrscheinlich die kurzfristige Perspektive ist, um es einfach zum Laufen zu bringen. Die langfristige Sichtweise der Fehlerkorrektur könnte auch andere Ansätze beinhalten, die sagen: “Ich habe ein Substrat, ein physisches Substrat, das Operationen ausführt, die fehlerhaft sind. Vielleicht spiele ich einfach mit dem Rauschen, mit Dingen, bei denen Fehler nicht so sehr ein Problem sind.” Und vielleicht sehe ich in der maschinellen Lernphase, dass es viele Schritte gibt, bei denen zum Beispiel in Papieren gezeigt wird, dass einer der Engpässe von, würde ich sagen, einer der modernen Varianten der KI, nämlich Deep Learning, darin besteht, dass man am Ende mit Matrixmultiplikationen arbeitet, die viele Ressourcen verbrauchen. Es gab einige sehr interessante Arbeiten, die gezeigt haben, dass Matrixmultiplikation das ist, was wir aus mathematischer Sicht wollen, aber brauchen wir das wirklich operativ? Ich meine, die Präzision in dieser Präzision oder sogar, es hat sich einfach so ergeben, dass es diese Art von Dingen sind, die im Deep Learning funktionieren, aber vielleicht liegt der Grund, warum sie funktionieren, komplett nur am Rande damit zusammen, dass wir in einigen Fällen eine reine lineare Version machen, wir reduzieren den Stromverbrauch, indem wir die Präzision von 16 Bit auf 8 Bit reduzieren, sogar auf 1 Bit in einigen Fällen, für begrenzte Systeme. Sehen Sie Bereiche, in denen Menschen einfach mit Operatoren spielen, die auf ihre eigene Weise sehr leistungsstark sind, auch wenn sie fehlerhaft sind, um Dinge zu tun, die vielleicht spekulativ sind? Also, diese Dinge werden wahrscheinlich nicht einmal gemacht, aber sehen Sie Bereiche, in denen Menschen tatsächlich Probleme mit Quantencomputern lösen würden, die nicht einmal besonders interessant waren? Es ist sehr häufig die Tatsache, dass man die Mittel hat, es zu tun, die es interessant macht.
Olivier Ezratty: Ich würde sagen, die Antwort ist größtenteils nein, und ich werde es erklären. Es gibt hauptsächlich drei Arten von Algorithmen, die Sie in nahen Systemen implementieren könnten. Die erste Art ist die chemische Simulation, bei der Sie die Schrödinger-Gleichung simulieren, die Orbitale der Elektronen in einem Molekül betrachten und versuchen, die Struktur eines Moleküls zu verstehen. Sie müssen seinen Grundzustand finden, das niedrigste Energieniveau und alle Moleküle. Das erfordert tatsächlich eine hohe Präzision. Es funktioniert also nicht gut und erfordert eine hohe Präzision, insbesondere wenn Sie besser als klassische Computer sein wollen. Es gibt bereits Systeme auf Basis von Tensor-Netzwerken und verschiedenen Techniken für die chemische Simulation auf klassischen Systemen, die gut funktionieren, aber sie sind begrenzt. Wenn Sie ein komplizierteres Molekül auf einem Quantensystem simulieren möchten, benötigen Sie eine sehr gute Präzision.
Die zweite Art von Algorithmus sind Optimierungsalgorithmen, mehr oder weniger binäre Optimierung, wie das SAT-Problem, Max Cut und viele verschiedene Suchalgorithmen oder das berühmte Traveling Salesman Problem. Diese Systeme mögen auch keine Fehler.
Der letzte ist das Quantenmaschinenlernen (QML). Das sind die Arten von Systemen, bei denen Sie möglicherweise tolerant gegenüber einer gewissen Form von Rauschen sind. Aber soweit ich weiß, gibt es einige Einschränkungen, was Sie mit dem Quantenmaschinenlernen tun können. Eine davon ist, dass all diese Algorithmen einen sehr großen klassischen Teil und einen sehr kleinen quantenmechanischen Teil haben. Die zweite ist, dass das Einspeisen der Daten in das System sehr kostspielig ist. Bisher gibt es im Quantenmaschinenlernen eine der Bereiche, in denen es in nahen Systemen nicht viele Beweise für eine tatsächliche Beschleunigung der Rechenzeit gibt. Es ist immer noch ein offenes Forschungsgebiet.
Das gilt für alles in der Quanteninformatik, aber zu verstehen, wo die wirklichen Beschleunigungen für jede der von mir beschriebenen Kategorien liegen, und selbst für die Kategorien, die für logische Qubits gemacht sind, die jemals erstellt wurden, ist noch in Arbeit. Sie haben viel Theorie, aber die Theorie muss mit der Realität der Hardware, der Realität aller Overheads der Quantenfehlerkorrektur und aller anderen Overheads konfrontiert werden. Selbst die Länge der Gates ist eine Überlegung, denn je nach Art des verwendeten Qubits ist das Gate nicht die gleiche Länge.
Zum Beispiel beträgt die Gate-Länge für eine einzelne Qubit-Operation bei einem supraleitenden Qubit, das heute vorherrschend ist, etwa 20 Nanosekunden, was ziemlich kurz ist. Die Gate-Länge für ein Zwei-Qubit-Gate beträgt in der Regel jedoch einige hundert Nanosekunden. Und dann haben Sie die Elektronik, die das Gate steuert, denn das Gate ist nicht quantenmechanisch. Das Gate stammt aus der Emission eines Signals, das von einem klassischen elektronischen Gerät stammt. Das Signal wird als Art Mikrowellenimpuls erzeugt, der eine bestimmte Dauer hat, und es wird von klassischer Elektronik erzeugt, entweder bei Raumtemperatur oder manchmal bei sehr niedriger Temperatur. Dieses System hat eine Verzögerung, es dauert einige Zeit, um die Daten zu generieren, und dann muss dieses System von einem klassischen System gesteuert werden, da ein Quantencomputer in den meisten Fällen immer ein klassischer Computer ist, der klassische Elektronik steuert und dabei eine Art Photon erzeugt. Das Photon kann sich im Mikrowellenbereich befinden, sagen wir fünf Gigahertz, oder im optischen Bereich, im sichtbaren oder infraroten Bereich, normalerweise nicht im UV-Bereich. Und diese Photonen werden zum Qubit gesendet, sie ändern ihren Zustand, und dann senden wir andere Arten von Photonen oder Frequenzen an das Qubit. Sie sehen, was vom Qubit emittiert wird, Sie betrachten das Signal, Sie wandeln das Signal von analog zu digital um, Sie betrachten das Signal und dann bekommen Sie eine Vorstellung davon, ob es eine Null oder Eins ist. Also haben Sie diese Art von Schleife zwischen klassischer Berechnung, klassischer Elektronik und dem Qubit in eine Richtung und umgekehrt.
Joannes Vermorel: Das bringt mich zu einer Frage, die wiederum nur dazu dient, mein Verständnis ein wenig zu testen. Das bedeutet auch, dass mir nicht bewusst war, dass Quantencomputer auf Gate-Ebene so stark von Elektronik gesteuert werden. Aber soweit ich verstehe, müssen Sie, um einige dieser schönen emergenten Eigenschaften der Quantenmechanik zu haben, eine extrem niedrige Temperatur haben, oder?
Olivier Ezratty: Es kommt darauf an. Meistens ist das wahr, aber es gibt viele Unterschiede zwischen den Arten von Qubits. Die Qubits, bei denen die Temperatur am strengsten ist, sind supraleitende Qubits, für die Sie etwa 15 Millikelvin benötigen. Und das bedeutet, dass jedes Mal, wenn Sie ein klassisches elektronisches System haben, das dies steuert, Energie hinzugefügt wird und es vielleicht ein wenig erwärmt. Deshalb müssen Sie den Energieverbrauch auf jeder der Ebenen kontrollieren, da Sie nicht sofort auf 15 Millikelvin kommen. Es handelt sich in der Regel um einen großen Zylinder, bei dem Sie bei 50 Kelvin beginnen, dann auf 4 Kelvin, dann 1 Kelvin, dann 100 Millikelvin und schließlich 50 Millikelvin heruntergehen. Es gibt also viele Stufen, um diese Temperatur zu erreichen, und Sie stellen sicher, dass jedes Mal, wenn Sie ein elektronisches Signal in diese Schleife bringen, die Anzahl der Photonen reduziert wird. Sie haben eine Dämpfung des Signals, um die zusätzlichen Photonen auf dem richtigen Niveau zu beseitigen, um sicherzustellen, dass die Erwärmung auf dem Niveau von 15 Millikelvin auf ein Minimum reduziert wird. Und Sie haben Verstärker in die andere Richtung, Sie haben einen Verstärker in dieser Stufe, der zur Verstärkung des Systems für das Qubit-Readout verwendet wird. Aber das sind supraleitende Qubits. Dann haben Sie sogenannte Silizium-Qubits oder Silizium-Spin-Qubits. Diese verwenden Halbleitersysteme, sie nutzen den Spin des Elektrons und können bei höheren Temperaturen betrieben werden. Aber wenn ich von höheren Temperaturen spreche, meine ich im Bereich zwischen 100 Millikelvin und 1 Kelvin. Es ist immer noch sehr kalt. Es liegt weit unterhalb des Siedepunkts von flüssigem Stickstoff, der bei 77K liegt. Es liegt sogar unterhalb des Siedepunkts von Wasserstoff. Es ist Helium, ja. Helium liegt über einem Kelvin, und es gibt zwei Isotope von Helium, Helium-3 und Helium-4, die unterschiedliche Temperaturen haben, um dorthin zu gelangen. Also im Grunde genommen ist es nicht Ihr heimischer Gefrierschrank.
Joannes Vermorel: Ja, der Gefrierschrank kostet mehr als eine Million Euro, also ist er ziemlich teuer. Aber es gibt auch andere Technologien, die anders sind. Nehmen wir zum Beispiel Photonen.
Olivier Ezratty: Wenn Sie Photonen in einem Prozessor kontrollieren möchten, kann es Raumtemperatur haben, aber Sie benötigen dennoch Kryogenik, da Sie die Quelle des Photons kühlen müssen, die meistens auf einem Halbleitereffekt basiert, der gekühlt werden muss. Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel aus Frankreich geben. Wir haben ein Startup namens Candela. Sie haben ihre eigene Photonquelle, die auf einem sogenannten Drei-Fünf-Halbleitersystem basiert, das auf Galliumarsenid und Aluminium basiert und viele Schichten und Bragg-Spiegel sowie sogenannte Quantenpunkte enthält. Dieses winzige Ding muss auf etwa 4 Kelvin gekühlt werden, um einen Strom einzelner Photonen zu erzeugen, die dann in der Berechnung verwendet werden. Dann gelangen die einzelnen Photonen in einen Schaltkreis mit Wellenleitern, die Raumtemperatur haben, und am Ende müssen die Photonen einzeln erkannt werden. Bei Raumtemperatur können Sie also ein System haben, in dem einzelne Photonen individuell kontrolliert werden.
Joannes Vermorel: Oh, das ist interessant. Ich wusste nicht, dass die Wellenleiter miteinander interagieren können.
Olivier Ezratty: Ja, und am Ende müssen Sie die Anzahl der Photonen zählen, die Sie auf jedem Wellenleiter haben. Der Photonendetektor selbst muss gekühlt werden, da die vielversprechendste Technologie zur Erkennung einzelner Photonen auf einem supraleitenden Effekt basiert und diese Systeme ebenfalls auf etwa 4 Kelvin gekühlt werden. Sie benötigen also Kühlung an beiden Enden des Systems, aber nicht dazwischen. Nun nehmen wir neutrale Atome; das ist ein ganz anderes Tier.
Joannes Vermorel: Auf dem Datenblatt dieser Anbieter steht, dass keine Kühlung erforderlich ist, aber das stimmt nicht.
Olivier Ezratty: Was sie tun, ist, die Atome zu kontrollieren, um sie an einem bestimmten Ort in einem Vakuum zu platzieren. Dazu verwenden sie Laser in drei Richtungen und verwenden eine sogenannte Magneto-Optical Trap-Technologie, die von Jean Dalibard erfunden wurde, einem der Doktoranden von Alain Aspect. Diese Technik wird verwendet, um die Position des Atoms zu kontrollieren, aber nicht um das System zu kühlen. Sie verwenden ein anderes System mit einem anderen Laser und einer anderen Art von speziellem Gerät, das die Position des Atoms einzeln kontrolliert. Wenn die Atome gekühlt und sehr gut positioniert sind, liegt ihre Temperatur im Nano-Kelvin-Bereich. Überraschenderweise haben Sie keinen Kühlschrank verwendet; Sie haben nur eine Pumpe verwendet, um Atome aus dem System zu entfernen, und Laser. Es handelt sich also um eine laserbasierte Kühlung.
Joannes Vermorel: Aber es fühlt sich immer noch gegen-intuitiv an, weil Sie scheinbar Energie hinzufügen, indem Sie Photonen werfen, aber tatsächlich ist der Nettoeffekt eine Kühlung.
Olivier Ezratty: Ja, unter Verwendung des Doppler-Effekts. Der Doppler-Effekt ist eine Möglichkeit, wenn ein Atom auf Sie zukommt und Sie ihm mit einem Photon Energie senden, dass das Photon wie ein Ball ist, der das Atom in die andere Richtung stößt. Es wird langsamer. Und die Atome, die sich in die andere Richtung bewegten, erhalten aufgrund des Doppler-Effekts keine Energie. Es wird eine geringere Energie sein, sodass es sie nicht beeinflusst. Im Durchschnitt werden alle auf Sie zukommenden Atome verlangsamt; die anderen nicht so sehr. Wenn Sie das in sechs Generationen tun, wird die Bewegung aller Atome allmählich verlangsamt. Und Sie verwenden keinen mechanischen Effekt; es ist nur Licht, das die Atome verlangsamt. Aber dennoch kühlt es das System, denn was ist Temperatur? Die Temperatur ist ein Maß für die Bewegung der Atome in einem bestimmten Medium, also kühlt es immer noch.
Und was interessant ist, ist das, was sie entdeckt haben, zum Beispiel bei Pasqal, dem französischen Unternehmen, oder bei Q-CTRL, dem in Harvard ansässigen Konkurrenten in den USA. Sie haben festgestellt, dass sie, wenn sie mehr als ein paar hundert Atome in diese Vakuumkammer geben, um sicherzustellen, dass sie ein sehr hochwertiges Vakuum erzeugen, etwas Kühlung in die Pumpe geben müssen. Jetzt befindet sich die Kühlung nicht an den Qubits selbst, sondern an der Pumpe, die die Atome aus der Kammer entfernt. Diese Art von Ingenieurskunst liebe ich. Das ist echte Ingenieurskunst.
Und das letzte, was ich erwähnen könnte, ist die Technologie namens NV-Zentren. Wir haben das für Sensoren erwähnt, aber es kann auch für Berechnungen verwendet werden. Es gibt ein in Australien ansässiges Unternehmen namens Quantum Brilliance, und tatsächlich handelt es sich um ein deutsch-australisches Unternehmen. Und dieses Unternehmen hat bereits ein Fünf-Qubit-System entwickelt, das bei Raumtemperatur funktioniert. Ich bin mir nicht sicher, ob es sich gut skalieren lässt, ich bin mir nicht sicher, aber diese Technologie könnte potenziell bei Raumtemperatur funktionieren.
Joannes Vermorel: Was mir an dieser Diskussion wirklich gefällt, ist, dass sie zeigt, dass immer dann, wenn es Anbieter gibt, Anreize bestehen, sich zu präsentieren. Und für mich als jemanden, der eine gewisse Neugierde dafür hat, sehe ich, dass im Bereich der Quantentechnologie eine endlose Reihe unglaublicher Behauptungen aufgestellt wird. Und was ich interessant finde, ist, dass es nicht darum geht, dass die Leute lügen. Das ist das Interessante daran; es kann viele verschiedene Dinge bedeuten oder es können viele Einschränkungen unter vielen verschiedenen Bedingungen oder was auch immer auftreten.
Olivier Ezratty: Genau. Und das ist in Ordnung. Ich meine, auch wenn Sie selbst ein Anbieter sind, können Sie nicht jedes Mal alles sagen. Sie müssen Entscheidungen treffen; Sie müssen Dinge vereinfachen.
Joannes Vermorel: Genau, ich meine, ich kann nicht sagen, dass ich alles über alles weiß, was wir tun. Und hier ist übrigens eine Kopie des Quellcodes und eine Kopie aller Experimente, die wir gemacht haben. Theoretisch könnte man das möglicherweise konzipieren. In der Praxis ist es schlimmer, weil es so viel mehr Lärm wäre.
Also, wie, und meine Wahrnehmung ist, dass dieses Feld der Quantentechnologie ziemlich undurchsichtig ist, zumindest für Außenstehende. Ihr Bericht bringt viel Licht ins Dunkel, und das Interessante ist, dass mich am meisten interessiert, obwohl das ein wenig vom Thema abweicht, wie Sie vorgehen, wenn Sie mit Dingen umgehen, die zweifellos sehr kompliziert sind? Ich denke, wir können uns darauf einigen, dass es nicht einfach ist. Es gibt viele Behauptungen, viel Lärm, und weil Unternehmenssoftware im Grunde genommen dasselbe ist, behauptet jemand, dass er etwas Fantastisches tut. Ja, in gewisser Weise, aber es geht mit Anpassungen einher, und es gibt Abhängigkeiten und Kosten. Sie arbeiten in einem Bereich, der in gewisser Weise sehr komplex ist. Wir können argumentieren, dass in der Supply Chain die Komplexität nur zufällig ist, wissen Sie, es sind nur Menschen, die Dinge auf eine wahrscheinlich viel kompliziertere Weise tun, als sie es müssten. Das reduziert tatsächlich die Komplexität in der Quantenberechnung. Sie haben es mit dem Universum zu tun, das ist einfach so, wie es ist. Es ist also weniger zufällig, aber es geht nicht wirklich darauf ein, dass die Dinge trotzdem sehr schwierig werden.
Olivier Ezratty: Wie machen Sie Fortschritte in diesem Bereich verständlich?
Joannes Vermorel: Ich meine, Sie haben gesagt, dass Sie mit Leuten sprechen, aber eine der Dinge, die die meisten meiner potenziellen Kunden verwirren, ist, dass jeder in solchen Spielen irgendwie ein Anbieter ist. Wie identifizieren Sie also, wem Sie vertrauen können? Denn zum Beispiel gibt es so viele Leute, dass wenn ich in diesen Bereich der Quantenphysik einsteigen würde, so viel auf mich zukommen würde. Wie sortieren Sie den Betrug von den Nicht-Betrug aus? Ja, Sie haben mir gesagt, dass es eine Lösung gibt, nämlich mit einem Nobelpreisträger für Physik zu sprechen, aber sie sind nicht allwissend. Das ist also eine Möglichkeit, das Problem zu lösen, aber wie identifizieren Sie die Menschen, die als Vermittler fungieren können, um ein Verständnis zu erlangen, denn es gibt so viele mögliche Betrügereien, offensichtliche Behauptungen, und Sie haben auch nur so viel Zeit, um sich damit auseinanderzusetzen.
Olivier Ezratty: Wie navigieren Sie?
Joannes Vermorel: Im Grunde versuche ich, so viele Wissenschaftler wie möglich zu treffen, hauptsächlich in der Grundlagenforschung. Ich versuche, die Vielfalt der Menschen, mit denen ich mich treffe, zu verbessern. Es ist wichtig, sowohl Treffen mit Physikern und Ingenieuren als auch mit Personen zu haben, die mehr im Bereich der Algorithmen und Informatik tätig sind. Obwohl ich mehr Menschen in diesem Bereich treffen sollte, glaube ich, dass ich derzeit mehr Physiker als Informatiker treffe. In Ihrem früheren Leben haben Sie mehr Menschen im Bereich des Hochleistungsrechnens oder der Supercomputing getroffen, was eine andere Zone im klassischen Computing ist.
Ich versuche, so viele wissenschaftliche Artikel wie möglich zu lesen und die Sprache zu verstehen. Das ist das erste, was man tun sollte, wenn man einen neuen Artikel liest. Aber es ist ein fortlaufendes Spiel. Es ist eine tägliche Herausforderung. Einer der Gründe, warum es kompliziert ist, würde ich sagen, und das ist derzeit ein Pluspunkt für die Branche, ist die Vielfalt. Wenn ich Vielfalt meine, gibt es derzeit mindestens 20 bis 30 verschiedene Arten von Qubits. Bei Transistoren und klassischen Chipsätzen gibt es nur einen CMOS-Transistortyp. Es gibt einige Variationen, aber der Unterschied zwischen dem Transistor in Ihrem iPhone, Ihrem Mac, Ihrem PC oder Ihrem Server beträgt ein Prozent. Es ist mehr oder weniger die gleiche Technologie. Es ist die gleiche Technik; es handelt sich immer um Silizium-NP-Dotierung und Gates. Das ist immer die gleiche Art von Sache in der Quantencomputertechnologie. Es gibt eine Reihe von verschiedenen Technologien. Das ist erstaunlich. Und manchmal gibt es zu einer bestimmten Technologie nur, sagen wir, 50 Personen auf der Welt, die darüber Bescheid wissen. Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel geben. Vor zwei Wochen war ich in Las Vegas, nicht für die CES, das habe ich vor drei Jahren aufgegeben. Ich war in Las Vegas für das APS-Treffen, die American Physics Society. Das ist die größte Gruppe von Physikern weltweit, 13.000 Physiker an einem Ort.
Olivier Ezratty: Und ich habe mich mit einem Unternehmen getroffen, sie kamen zu mir. Der Name des Unternehmens ist Iroquo, niemand kennt sie sehr gut. Sie haben ihren Sitz in den USA, in der Region Chicago, und sie stellen ein Silizium-Qubit her, kein Spin-Qubit. Sie kontrollieren also den Spin eines Elektrons, aber dieses Elektron liegt auf einem Heliumsubstrat, einem kalten flüssigen Helium, auf dem sich Elektronenspins befinden. Es ist seltsam, ich meine, es ist sehr seltsam. Und warum benutzen sie das? Weil das Helium die Spins von den umgebenden Schaltkreisen isoliert. Es ist eine von vielen, vielen seltsamen Technologien, die es gibt. Und für jede dieser Technologien gibt es nur wenige Wissenschaftler, die Ihnen sagen können, worum es geht und was die Vor- und Nachteile sind.
Damit müssen Sie leben, also müssen Sie mit Unsicherheit leben. Sie müssen mit teilweisen Informationen leben. Sie müssen ein Bauchgefühl haben und auch ein breites Ingenieurwissen in allen Dimensionen haben. Zum Beispiel habe ich kürzlich herausgefunden, teilweise durch meine Arbeit als Mitbegründer der Quantum Energy Initiative mit Alexa und anderen Forschern, dass es sehr wichtig ist, sich die Elektronik anzusehen. Allein die Qualität der Elektronik, die die Laser oder die Mikrowellen steuert, die an das Qubit gesendet werden, ist genauso wichtig wie die Qubits selbst.
Und Elektronik ist nicht alltäglich. Ich meine, wenn Sie Informatiker sind, wissen Sie nichts über die Gleichung. Also musste ich mich mit Fourier-Transformationen und dem Verständnis der Signaltheorie auseinandersetzen, dem Verständnis dessen, was Jitter ist, also den Variationen, die Sie in der Phase, der Amplitude oder der Frequenz eines Signals haben, das von klassischer Elektronik erzeugt wird. Das Verständnis der Leistung, die benötigt wird, um eine Mikrowelle zu erzeugen, das Verständnis der Dämpfung, der Filterung, all das, und die Elektronik beeinflusst das Engineering des Quantencomputersystems.
Joannes Vermorel: Und für mich ist die sehr interessante Lektion, dass es, sehen Sie, ich würde argumentieren, dass es in meinem eigenen Bereich, Unternehmenssoftware, Supply Chain Interesse, auch eine verwirrende Vielzahl von Nischenperspektiven, Nischenanbietern und dergleichen gibt. Nur um zum Beispiel das Problem der Supply Chain zu betrachten, gibt es wahrscheinlich 20 konkurrierende Philosophien, wie man ein Problem angehen kann. Es gibt die Mainstream-Methode, Flussprognose, DDMRP, SNOP. Ich meine, das sind buchstäblich unterschiedliche Standpunkte, und es gibt Dutzende davon. Und dann gibt es jede Menge Anbieter.
Was mich wirklich interessiert, ist, dass Sie in dem, was Sie beschreiben, die Möglichkeit haben, eine relativ fundierte Meinung, eine relativ genaue Meinung darüber zu bilden, ob diese Dinge funktionieren, während Sie selbst kein direktes Kontrollexperiment durchführen. Also, sehen Sie, Sie haben kein Labor eingerichtet, um zu sagen: “Wird dieses Papier repliziert?” Sie wissen, weil es diese Art von naivem Denken gibt, dass der einzige Weg, um herauszufinden, ob das, was dieser Anbieter sagt, wahr ist, darin besteht, das Experiment durchzuführen und es zu testen. Ja, Sie können Ihre Software online testen. Aber bei Unternehmenssoftware ist das Problem manchmal, dass selbst wenn Sie einen Test machen wollen, müssen Sie sie gleichzeitig an vielen Orten einsetzen. Ich meine, das ist super unpraktisch. Deshalb bieten die meisten Anbieter nicht einmal eine kostenlose Testversion an, weil es nicht einmal sinnvoll ist. Sie müssten das Ding an 20 verschiedenen Orten einsetzen, um überhaupt anzufangen.
Olivier Ezratty: Das Interessante, und ich denke, das ist etwas, woran ich sehr glaube, ist, zu einer Person zu gehen, die eine Behauptung aufstellt, sie verteidigen zu lassen, und dann zu einer anderen zu gehen, idealerweise jemandem, der eine sehr vielfältige Perspektive und Konflikte hat, und dadurch etwas anderes zu lernen. In meinem Fall treffe ich regelmäßig viele Wissenschaftler, und es gibt viel Serendipität dabei. Manchmal treffe ich Leute, die sagen: “Oh, du solltest diesen Kerl oder diese Dame treffen”, und dann treffe ich sie und sie bringen mir etwas bei. Zum Beispiel war ich im November letzten Jahres in Grenoble und habe an einem Tag wahrscheinlich 15 Wissenschaftler getroffen. Ich war verwirrt, weil ich einige Leute getroffen habe, die an sogenannten topologischen Qubits arbeiten, einem Bereich, in dem Microsoft dafür bekannt ist, der einzige Anbieter zu sein, der auf solche Qubits setzt. Ich habe diese vier Personen in Grenoble gefunden und gesagt: “Okay, aber mit wem arbeitet ihr zusammen?” Und sie sagten: “Oh, wir arbeiten mit diesem Kerl in den USA zusammen.” Ich kannte den Namen dieses Kerls, weil ich wusste, dass er ein Kerl war, der es geschafft hat, dass ein Artikel in Nature von Leuten von Microsoft zurückgezogen wurde. Er ist an der Universität Pittsburgh ansässig. Also habe ich viel gelernt, indem ich diese Leute getroffen habe.
Joannes Vermorel: Zurück zu Ihrem Bericht, ich stehle etwas, das ich in Ihrem Bericht gefunden habe, sehen Sie, in Ihrem Bericht geben Sie zum Beispiel im allerersten Abschnitt Hinweise, wie man wissenschaftliche Artikel liest. Und das ist sehr interessant, weil diese Artikel mit 20 Autoren kommen, und dann wissen Sie nicht, ob all diese Leute relevant sind. Und dann sagen Sie, okay, der Name der ersten Person ist ein Doktorand, der tatsächlich die Arbeit gemacht hat, alle anderen Leute sind im Grunde genommen Leute, die die Arbeit auf ihre eigene Weise unterstützt haben, aber tangential, und dann ist der letzte Kerl tatsächlich der Betreuer oder der Labordirektor, der vielleicht wirklich nicht versteht, was in dem Artikel vor sich geht.
Olivier Ezratty: Das Interessante ist, dass Sie etwas sehr Interessantes aufgedeckt haben, nämlich wie man Hinweise findet und wie man navigiert. Und es ist keine Magie; es gibt Dinge, bei denen man, wenn man solche Hinweise hat, das Feld navigieren kann, und sie sind sehr einfach. Ich weiß nicht, ob ich das in diesem Teil meines Buches beschrieben habe, aber wenn Sie zum Beispiel ein Labor haben, das sagt: “Ah, ich habe eine neue Art von Qubit entdeckt, das besser ist.” Okay, besser in welcher Hinsicht? Also versuchen Sie, die veröffentlichten Zahlen zu finden, und die meiste Zeit werden sie nicht alle anderen Zahlen veröffentlichen. Nehmen wir an, sie sagen, es ist stabilisiert für eine sogenannte T1 von einer Anzahl von Mikrosekunden, aber überraschenderweise geben sie keine Zahl für die Qubitilities an. Vielleicht sind sie dort nicht so gut. Und manchmal haben Sie nicht einmal die Anzahl der Qubits des Experiments, was bedeutet, dass sie nicht viele Qubits haben. Manchmal kann man eine Art Hinweis mit den fehlenden Informationen finden.
Das ist typisch in der Quantencomputing-Branche, meistens teilweise mit der Kommunikation der Anbieter. Ich kenne ein Unternehmen, ich werde es nicht beim Namen nennen, mit Sitz in Nordamerika. Sie präsentieren die Qualität ihrer Qubits, aber sie geben keine Zahl an. Und das ist interessant, denn wenn sie keine Zahl angeben, bedeutet das zwei Dinge: Es bedeutet, dass die Zahl sehr niedrig ist, und es bedeutet auch, dass die Fidelitäten, die sie mit ihren Qubits haben, irreführend sind. Denn normalerweise ist es schwieriger, eine gute Fidelität der Qubits zu haben, wenn man eine große Anzahl von Qubits hat, und mit einer kleinen Anzahl, also wenn man eine gute Fidelität angibt, aber nicht sagt, dass es nur drei oder vier oder fünf Qubits sind, führt man die Leute in die Irre. Das ist ein sehr interessantes Beispiel.
Joannes Vermorel: Ja, denn sehen Sie, ich denke, im Kern haben wir es mit intelligenten Menschen zu tun, die die gleichen Neigungen haben wie andere Menschen in anderen Bereichen. Wenn ich mich mit Supply-Chain-Software beschäftige, was ein spezielles Interesse von mir ist, sehe ich, dass es zwar nicht die gleichen Hinweise sind, aber sie existieren genauso gut. Sie sind anders, zum Beispiel, wenn ein Anbieter keine Screenshots hat, besteht eine nahezu sichere Gewissheit, dass ihre Benutzeroberfläche schrecklich aussieht. Denn wenn die Benutzeroberfläche großartig aussähe, hätten sie Unmengen von Screenshots. Wenn die Algorithmen, die sie haben, nur eine glorifizierte Version des gleitenden Durchschnitts sind, sprechen sie nicht darüber. Sie sagen einfach: “Wir haben super fortschrittliche KI”, was nur gleitender Durchschnitt ist, um die Prognose zu machen. Aber dann würden sie das einfach sagen. Im Gegenteil, wenn Leute etwas haben, hätten sie endlose Abschnitte auf ihrer Website darüber. Umgekehrt, wenn ihre Software super langsam ist, sprechen sie überhaupt nicht über Geschwindigkeit. Sie betonen, dass sie das Denken dieser Branche vollständig verstehen, aber dann sprechen sie überhaupt nicht darüber, dass ihre Software langsam ist. Also, ich mag diese Idee, nach diesen meta-Aspekten zu suchen. Im Grunde bedeutet das, dass man diese Art von adversarialer Denkweise haben muss. Wenn mir jemand etwas sagt, das auf eine bemerkenswerte Weise bemerkenswert ist, ist Ihr erster Filter zu entscheiden, ob diese Sache bemerkenswert genug ist, um diesem Menschen nachzugehen. Aber das bedeutet, dass Ihr Instrument dann sagen würde: “Was ist der wahrscheinlichste Preis für diese Behauptung? Was ist der ungenannte Preis?”
Olivier Ezratty: Nun, es gibt noch etwas, das die Quantencomputing kompliziert macht. Man muss sich mit den Arten von Metriken, die existieren, der Art und Weise, wie sie gemessen werden, und auch der Vielfalt der Benchmark-Techniken vertraut machen. Im Quantencomputing gibt es viele solcher Dinge. Es gibt starke Bemühungen von Standardisierungsorganisationen wie ISO und anderen, und wir als Frankreich beteiligen uns an diesen Bemühungen. Aber man braucht auch viel Bildung, um zu verstehen, wie diese Dinge gemessen werden. Zum Beispiel habe ich herausgefunden, dass die Messung der Qualität der Qubits für Festkörper-Qubits, wie halbleiterbasierte oder supraleitende Qubits, und diejenigen, die gefangene Ionen verwalten, nicht wirklich gleich ist. Sie verwenden unterschiedliche Metriken, und man muss verstehen, warum es unterschiedlich ist. Man muss also die Zahlen verstehen. Es ist sehr wichtig, eine Ahnung von den Zahlen zu bekommen, die verwendet werden. Ich habe kürzlich versucht, einen Graphen zu erstellen, einen Graphen im logarithmisch-logarithmischen Maßstab zur Qualität der Qubits. Es war schwierig, die richtige Zahl auf konsistente Weise zu bekommen. Wenn man zum Beispiel die Qualität der Qubits misst, muss man sicherstellen, dass die Qualität mit sogenanntem Randomized Benchmarking gemessen wird, was eine mehr oder weniger standardisierte Methode zur Berechnung der Qualität der Qubits ist. Man muss sehr vorsichtig sein; man kann von den Zahlen in die Irre geführt werden.
Joannes Vermorel: Absolut. Ich meine, in der Supply Chain ist das überall. Ich meine, bei Dingen, die sehr banal sind, zum Beispiel eine der Fragen, die die Leute stellen, ist, wie genau ist Ihr Prognosesystem? Das Problem ist, dass es unglaublich von der Genauigkeit der Daten abhängt, die Sie als Eingabe haben. Es gibt also keine Zahlen, die so Sinn ergeben, weil die Antwort lautet: Nun, es hängt von Ihren Daten ab. Die einzige Möglichkeit, wie die Community eine Vorstellung davon bekommen hat, wer genauer ist, besteht darin, tatsächlich etwas wie einen Kaggle-Wettbewerb zu haben, und dann treten die Leute gegeneinander an. Aber grundsätzlich haben wir Probleme damit, wie wir etwas definieren könnten, das wie eine intrinsische Messung der Prognosefähigkeiten wäre.
Olivier Ezratty: Was sich jedoch kürzlich geändert hat, ist, dass wir mehr Quantencomputer und vorhandene Informationen in der Cloud haben. Manchmal ist der Zugang kostspielig, aber egal. Sie haben diese Systeme bei IBM, Amazon, Microsoft, und sogar Google hat ein IonQ-System. Also, weltweit gibt es etwa 60 Computer in der Cloud verfügbar. Das bedeutet, dass die Leute sie benchmarken können, und man fängt an, sehr interessante wissenschaftliche Arbeiten zu haben, die Vergleiche innerhalb dieser verschiedenen Systeme durch Benchmarking zeigen, das auf konsistente Weise durchgeführt wurde. Man fängt an, einige fundierte Vermutungen darüber anzustellen, wo sie wirklich stehen. Das ist interessant, und es ist positiv. Es ist ein offenes Ökosystem.
Joannes Vermorel: Aber es ist offen und auch kompliziert. Man muss viel wissenschaftlichen Hintergrund haben, um den wissenschaftlichen Inhalt beurteilen zu können. Es gibt viele wissenschaftliche Veröffentlichungen, sogar Anbieter veröffentlichen Artikel, aber das Lesen eines Artikels ist eine Qual. Manchmal ist es so kompliziert. Ich erinnere mich, vor vier Jahren, als ich die 70 Seiten des Google-Quantenüberlegenheitspapiers entdeckt habe, habe ich gelacht. Der Grund, warum ich gelacht habe, war, wer kann eine Vorstellung davon bekommen, was in diesem Papier steht, angesichts der Anzahl der Dinge, die in dem Papier stehen? Man hat Quantenphysik, Algorithmen, Vergleiche mit der Berechnung, Elektronik, Kryogenik und so viele verschiedene Dinge in 70 Seiten und sehr schwer verständliche Grafiken.
Olivier Ezratty: Ich erinnere mich, vor vier Jahren konnte ich wahrscheinlich 5 bis 10 Prozent des Papiers nicht verstehen. Jetzt denke ich, dass ich über 50 Prozent hinausgehe. Nicht das ganze Papier, aber es dauert eine Weile. Jedes Mal, wenn ich das Papier erneut lese, bekomme ich etwas Neues, weil ich anderswo etwas anderes gelesen oder eine Schulung gemacht oder Videos angesehen habe. Es ist immer noch offen, aber man kann gleichzeitig offen und geschlossen sein, weil Komplexität Verschleierung ist. Der Mangel an Vergleichen kann auch eine Form der Verschleierung sein. Wenn man zum Beispiel Daten von sehr unterschiedlichen Anbietern in Einklang bringen möchte, muss man entweder jemanden haben, der ein Papier erstellt hat, das diese Daten konsolidiert, oder man macht es selbst, wie ich es für diese Grafik gemacht habe, die ich kürzlich erstellt habe. Es gibt immer noch Raum für die Integration von Daten, würde ich sagen, die Fähigkeit, Daten aus sehr unterschiedlichen Quellen zu sammeln und herauszufinden, wo wir wirklich stehen. Ich schreibe derzeit zwei Artikel darüber.
Joannes Vermorel: Aus meiner Sicht ist diese Arbeit absolut notwendig und unglaublich nützlich. Aber sie bringt auch langfristig schreckliche Anreize mit sich. Du machst diese Arbeit, ich kenne dich, aber ich denke, was dich so einzigartig macht, ist, dass du nicht leicht von Anbietern beeinflusst wirst. Es erfordert eine sehr spezifische Denkweise. Du warst in der Vergangenheit ein Anbieter. Du warst bei Microsoft und du warst Teil des Spiels. Ich denke, das hat dir eine Art intellektuelle Antikörper gegeben. Microsoft ist das, was es ist, keine Schwarz-Weiß-Meinung. Es besteht aus vielen Menschen, es ist genauso grau wie jede Sammlung von über 200.000 Menschen. Du hast sehr gute Leute, sehr schlechte Leute und so weiter. Ich denke, das gibt dir eine Art intellektuelle Antikörper gegen die Art von Unternehmensproblemen, die aus großen Menschengruppen entstehen tendieren.
Olivier Ezratty: Ja, weil sie Geld beschaffen müssen.
Joannes Vermorel: Genau. Für eine große Firma ist es schwieriger, für einen VC in diesem Bereich attraktiv zu sein. Der Punkt, den ich hier machen möchte, ist, dass es Unternehmen gibt - und ich werde den Namen der Unternehmen, die mit einem G beginnen, im Bereich der Unternehmenssoftware nicht nennen -, die sehr prominente Marktanalysten sind. Meiner Meinung nach besteht der langfristige Anreiz, wenn man ein Marktanalyst ist, ein bisschen wie das, was du tust, darin, zum ausgelagerten Pressemanager für die Anbieter zu werden. Das ist buchstäblich das, was im Bereich der Unternehmenssoftware, insbesondere der Supply Chain, passiert.
Olivier Ezratty: Richtig, und was ich sehe, ist, dass Menschen, die diese Rolle spielen, schnell viel mehr Geld verdienen. Als Analyst behaupten sie immer, dass sie den größten Teil ihres Umsatzes mit Kunden machen, bei denen sie die Erklärung abgeben, aber die Realität ist, dass Anbieter mehr bezahlen, um einen voreingenommenen Experten zu haben, der dem Markt im Allgemeinen sagt, was der Anbieter diesem Analysten von Drittanbietern lieber sagen würde. So entsteht diese Verzerrung.
Joannes Vermorel: In deinem Fall ist dein Bericht wirklich so gut, wie es nur geht, um eine unvoreingenommene Bewertung von etwas zu haben, das super kompliziert und sich ständig ändert. Aber was mich auch interessiert, ist, dass in Bereichen, in denen die Quantencomputertechnologie nicht viele etablierte Anbieter hat, Menschen, die deine Rolle spielen sollten, korrupt geworden sind und letztendlich die Botschaften verbreiten, die von den Anbietern kommen.
Du machst diese Art von Arbeit mit viel Hilfe, aber ziemlich alleine. Was mich beeindruckt, ist, dass moderne Unternehmen dazu neigen, herunterzuspielen, was eine einzelne Person in nur ein paar Jahren erreichen kann. Wenn wir uns den Quantencomputing-Bereich ansehen, verwirrt es Unternehmen, und sie gehen typischerweise das Problem an, indem sie Berater hinzuziehen und viel Geld dafür ausgeben, ein Team von 20 Personen für drei Monate zu haben. Aber du bist der Beweis dafür, dass das Verständnis, das man gewinnen kann, wenn man sich voll und ganz auf eine intelligente, motivierte Person konzentriert, die Zeit hat, genauso effektiv sein kann.
Olivier Ezratty: Ja, und ich sollte noch ein paar weitere Kontaktpunkte hinzufügen. Einer davon sind die Kunden selbst, da IBM und andere versuchen, ihre neue Technologie bei großen Kunden einzuführen. Es gibt viele große Kunden auf der Welt, die es bewertet haben, und einige haben sogar von Kunden in Frankreich veröffentlichte Papiere unterzeichnet, wie Total, EDF und MBDA. Wenn man diese Wissenschaftler von diesen Unternehmen trifft, bekommt man auch viele Einblicke, weil sie verschiedene Technologien und reale Algorithmen für reale Geschäftsprobleme getestet haben.
Joannes Vermorel: Ich würde es absolut gerne in der Supply Chain sehen, dass Kunden Papiere veröffentlichen. Was wir derzeit haben, sind Fallstudien, die vollständige Werbung sind. Der Punkt bei Fallstudien ist, dass es sich nur um eine für die Werbung formatierte Information handelt.
Olivier Ezratty: Ich bin an einem Projekt beteiligt, bei dem die gute Mischung darin besteht, Menschen aus der Forschung, Menschen aus dem Anbieterbereich und einen Kunden zu haben. Wenn Sie ein Forschungsteam mit diesen drei Komponenten haben können, entsteht eine gute Kombination. Es funktioniert gut, wenn es lokal ist, zum Beispiel, wenn die Forschungsteams, Startups und Kunden alle im selben Land oder an einem Ort sind. Das ist sehr hilfreich, um einen neuen Ansatz für die Forschung zu entwickeln und die Forschung in einem neuen Bereich anzuwenden.
Joannes Vermorel: Also, vielleicht gehen wir weiter mit den Zeitleisten, die wir uns ansehen, Quantencomputing ist seit Jahrzehnten in Arbeit. Es gibt sehr fundamentale Gründe, warum wir hoffnungsvoll sein können, im Sinne dessen, dass es buchstäblich die Art und Weise ist, wie das Universum selbst funktioniert. Die Schönheit der Quantenmechanik besteht darin, dass sie das Universum in gewisser Weise reicher gemacht hat im Vergleich zu dem, was zuvor war. Plötzlich hatte man Dinge, bei denen man Dinge tun konnte, die aus der alten Perspektive einfach unmöglich waren. Es schränkt ein, ermöglicht aber auch viele Dinge. Wir nutzen bereits viele Teile davon, wie zum Beispiel die Transistoren und den Riesenmagnetowiderstand für Spindisks und so weiter. Also, welche Art von Zeitleiste sehen Sie für die aufkommende Industrialisierung dieser zweiten Welle von Computing-Technologien? Können wir uns überhaupt auf etwas verlassen?
Olivier Ezratty: Nun, ich kann Ihnen sagen, was die Leute dazu sagen. Die beste Antwort ist: “Ich weiß es nicht.” Die meiste Zeit bekommt man eine gaußsche Kurve, die bei 15 Jahren zentriert ist. Das ist der Zeitpunkt, an dem die Leute denken, dass wir den großen Quantencomputer haben werden, der Dinge tun kann, die auf klassischen Computern nicht möglich sind. Es ist ein wenig naiv, weil es eine Durchschnittsansicht davon ist, woher es kommen könnte.
Ich denke, es gibt einige Situationen mit einigen Rechenparadigmen, wie den sogenannten analogen Quantencomputern, die sich von den gatterbasierten Quantencomputern unterscheiden. Diese analogen Computer könnten in den nächsten Jahren einige quantenbasierte Vorteile bringen, ohne 10 bis 15 Jahre warten zu müssen.
Der NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) Quantum-Vorteil mit den heutigen fehlerhaften Systemen ist unsicher. Ich habe keine Ahnung, ob wir das erreichen werden. Es hängt von der Qualität der Qubits ab, die Unternehmen wie IBM in Zukunft produzieren. IBM ist das größte Unternehmen der Welt, das in diesem Bereich investiert, und sie haben führende Technologie in supraleitenden Qubits. Sie könnten in der Lage sein, in den nächsten 18 Monaten einen großen Wandel herbeizuführen, was ein sehr kurzer Zeitrahmen ist. Sie könnten uns als Gemeinschaft in einen Bereich führen, in dem wir anfangen können, nützliche Dinge mit Quantencomputern zu tun.
Aber dann muss es skalieren, und die Herausforderung besteht darin, von ein paar hundert Qubits auf Millionen von Qubits zu wechseln. Das ist eine enorme Herausforderung, sowohl auf physikalischer, ingenieurtechnischer als auch energetischer Ebene. Alles ist dort eine Herausforderung. Ein weiterer Faktor, der es schwierig macht, eine Vorhersage zu treffen, ist das Vorhandensein so vieler verschiedener Technologien. Nehmen wir zum Beispiel an, Microsoft gelingt es, in ein paar Jahren topologische Qubits mit Majorana-Fermionen zu entwickeln. Viele Menschen sind skeptisch, aber wenn sie Erfolg haben, könnten sie die Landschaft sehr schnell verändern.
Also, Sie können einen langsamen Trend in Form einer gaußschen Kurve haben, aber Sie können auch Überraschungen erleben. Sie können neue Algorithmusdesigns oder neue Fehlerkorrekturdesigns finden. Ich habe in den letzten zwei Jahren noch nie so viel Kreativität bei der Fehlerkorrektur gesehen. Es gibt einen Mann in Frankreich namens Anthony, und es ist erstaunlich, was sie tun. Sie erfinden fehlerkorrigierende Codes, die mit Qubits geringerer Qualität umgehen können, zum Beispiel. Sie wissen, dass Sie durch Anpassung der Konnektivität zwischen den Qubits die Effizienz des Fehlerkorrekturcodes verbessern können. Die Verbesserung der Konnektivität ist schwierig, aber nicht unmöglich oder so schwer.
Es gibt so viele Feinheiten in der Technologie, so viele Workarounds und so viele Variationen, dass es immer etwas Hoffnung gibt. Allerdings kenne ich einige Leute, sowohl in Frankreich als auch im Ausland, die sehr skeptisch sind. Es gibt eine wissenschaftlich fundierte Skepsis darüber, warum es schwierig sein wird, das Niveau zu erreichen, in dem wir Millionen von miteinander verschränkten Qubits haben. Aber dennoch kann man an die Vorstellungskraft und Genialität von Ingenieuren und Wissenschaftlern glauben. Es werden so viele verschiedene Optionen untersucht, dass wir sehen werden.
Die wirkliche Antwort ist, wir wissen es nicht. Aber wir müssen uns fortlaufend darüber informieren, wie sich die Dinge ändern. Wir müssen uns bilden, um neue Ankündigungen interpretieren und herausfinden zu können, ob sie wichtig sind oder nicht. Das ist die Schönheit dieses Bereichs; das ist der Grund, warum ich immer noch dabei bin. Es ändert sich immer, bewegt sich immer, und vielleicht ist es intellektuell herausfordernd.
Joannes Vermorel Um noch einmal zurückzukommen und vielleicht zum Abschluss zu kommen, aber um zum Anfang dieses Interviews zurückzukehren, haben Sie von den Dingen gesprochen, die Ihr Interesse auf praktische Weise geweckt haben. Was machen Sie als Nächstes? Was ist Ihr persönlicher Fahrplan in diesem Bereich? Was sind die Dinge, die gerade Ihre Zeit und Aufmerksamkeit in Anspruch nehmen?
Olivier Ezratty: Oh, ich habe viele Dinge auf dem Tisch. Eine davon ist, dass ich Mitbegründer der Quantum Energy Initiative bin, die noch keine formale Organisation ist, sondern eine Gemeinschaft von Forschern weltweit. Wir haben im November unseren ersten Workshop in Singapur mit weltweit führenden Wissenschaftlern aus aller Welt organisiert. Wir müssen unsere Website starten, eine Community gründen, einen YouTube-Kanal starten und sicherstellen, dass die Energie dieser Sekunden wirklich berücksichtigt wird, denn wir leben in einer Welt mit begrenzten Ressourcen. Das können wir nicht vermeiden, und wir müssen das den Wissenschaftlern und Anbietern erklären, dass es unmöglich ist, eine neue Technologie auf den Markt zu bringen, die den Ressourcenverbrauch erhöht, ohne sich darum zu kümmern. Bitcoin hat das getan, ja, aber wir denken, es macht viel Sinn, wenn man eine neue Technologie einführt, die mysteriös ist, die kompliziert ist und bei der die Anwendungsfälle unbekannt sind, um die Branche und das gesamte Ökosystem dazu zu bringen, sich wie ein verantwortungsbewusstes Innovationsökosystem zu verhalten.
Das zweite ist, dass ich mit dem Schreiben der sechsten Ausgabe meines Buches beginnen muss, was viel Bandbreite in Anspruch nehmen wird. Ich fange an, wissenschaftliche Artikel zu schreiben, also habe ich meinen ersten Artikel für das Peer-Review in einer physikalischen Fachzeitschrift über supraleitende Qubits geschrieben. Ich werde sehen, ob er akzeptiert wird; er ist noch nicht fertig. Ich muss mich immer dafür einsetzen, das lokale Ökosystem auf französischer und europäischer Ebene zu stärken, also habe ich jetzt viele Kontakte in Europa. Und ich helfe weiterhin Start-ups hier in Frankreich, aber informell. Ich betreibe auch zwei Podcast-Serien mit Fanny Bouton, die vor fünf Jahren wie ich in den Quantenbereich eingestiegen ist. Jetzt ist sie die Quantenleiterin von OVH Cloud, einem führenden europäischen Cloud-Betreiber, und sie hat das Cloud-Angebot dieses Betreibers für Quanten gestartet, also ist es eine sehr schöne Geschichte.
Ich habe wahrscheinlich viele Dinge vergessen, aber ich habe viele Kunden, ich gebe Schulungen und ich unterrichte an der Épitech. Alles, was ich tue, nährt den anderen Teil dessen, was ich tue, wie zum Beispiel das Trainersein, das Unterrichten von Quantencomputing zwingt einen dazu, seine Gedanken zu strukturieren. Das Schreiben des Buches ist ähnlich; man strukturiert seine Gedanken, man teilt seine Gedanken. Das Schreiben von Artikeln, das Interviewen von Menschen in Podcasts, bei denen man Menschen trifft, ermutigt einen dazu, eine vielfältige Gruppe von Menschen zu treffen. Die Zusammenarbeit mit Kunden versuche ich auf vielfältigste Weise zu gestalten; das ist meine Lebensweise. Ich möchte ein kleiner Beitrag zum Erfolg des französischen und europäischen Ökosystems sein. Das ist das Endziel. Ich möchte zum Erfolg meiner Freunde in der Forschung beitragen, insbesondere für die Quantum Energy Initiative. Ich möchte einen sogenannten souveränen Quanten-Cloud in Frankreich über OVH Cloud haben, bei dem ich ebenfalls helfe. Es gibt also verschiedene Dinge, die mehr oder weniger dazu dienen, dem Ökosystem zu helfen und mich auf offene Weise weiterzubilden, zu teilen.
Joannes Vermorel: Ich glaube, dass dein Ansatz, es selbst aufzuschreiben, unglaublich wertvoll ist, nicht nur um das Wissen zu verbreiten, sondern auch wenn du es überhaupt nicht veröffentlichst. Allein die Tatsache, sich die Mühe zu machen, diese Dinge zusammenzustellen, ist eine unglaubliche Übung. Ich denke, das ist auch eine der Lehren für meine Unternehmenskunden. Viele große Unternehmen, die sich auf Jahrzehnte dauernde Projekte einlassen, sollten den langfristigen Blickwinkel verfolgen und das auch für sich selbst tun. Manager sollten versuchen, ihr eigenes Lebenswerk zu sammeln, um ihr Verständnis für ihr Fachgebiet zu verbessern, damit das Unternehmen besser wird. Das ist das Interessante - man könnte sagen: “Oh, aber vielleicht verlassen uns diese Leute in zwei Jahren.” Aber wenn ich zum Beispiel mit einem Supply Chain Director spreche, sind das immer noch die Positionen, in denen die Leute 30 Jahre lang im selben Unternehmen sind. Das ist also eher eine Ausrede, anstatt den Wert der Schreibaufgabe für sich selbst anzuerkennen.
Olivier Ezratty: Das habe ich schon immer gemacht, seit ich jung war, und ich denke, das ist auch die Lebensweise, eine Superkraft. Man muss ein wenig organisiert sein. Ich habe einige einfache Tricks zur Organisation, um Informationen an verschiedenen Stellen wiederzuverwenden und Notizen zu machen. Zum Beispiel ist die Art und Weise, wie ich mein Buch aktualisiere, etwas Besonderes, aber nicht so besonders. Was ich mache, ist, dass ich ein kleines Word-Dokument mit dem gleichen Inhaltsverzeichnis wie mein Buch habe, und dort trage ich alle Updates ein, die ich täglich erhalte - neue Archivpapiere, Nachrichten oder Ankündigungen. Es wird an der richtigen Stelle am richtigen Ort abgelegt, wie ein Zwilling meines Buches. Es ist natürlich kleiner und enthält nur Updates. Und dann, wenn ich mein Buch aktualisiere, habe ich bereits alles nach Thema sortiert.
Angenommen, ich möchte den Algorithmus-Teil aktualisieren; es gibt bereits ein Kapitel zum Algorithmus mit allen Links. Und da ich einige Kunden habe, für die ich Techno-Screening mache und einige Nachrichten, die nicht veröffentlicht werden, habe ich auch viele schriftliche Erklärungen zu den Nachrichten, die ich verwenden kann, um mein Buch zu aktualisieren. Wenn man alles selbst macht, muss man organisiert sein und den Inhalt auf clevere Weise wiederverwenden. Ich erstelle auch viele Diagramme, die ich kontinuierlich aktualisiere. Ich habe meine eigene Datenbank von Unternehmen in der Quantentechnologie, eine Excel-Tabelle mit vielen Tabellen usw. Ich habe sogar eine Datenbank aller Nobelpreisträger in der Quantenphysik, eine Datenbank über Unternehmen, eine Datenbank über Qubit-Treue - alles, was zu einer Datenbank werden kann, ist in meiner Excel-Tabelle enthalten.
Joannes Vermorel: Und wenn du es nicht weißt, fragst du ChatGPT, und vielleicht antwortet es und liefert dir einige Daten. Ich bin nicht so organisiert, aber ich versuche, ein schriftliches Verständnis meines eigenen Fachgebiets zu pflegen. Als abschließende Worte, was würdest du CEOs oder CTOs von Unternehmen vorschlagen, die sehr undurchsichtigen Bereichen gegenüberstehen? Sie können sich nicht voll und ganz auf Quantencomputing wie du einlassen. Was würdest du diesen Menschen in Bezug auf Quantencomputing vorschlagen?
Olivier Ezratty: Mein Vorschlag wäre, mein Buch anzuschauen, natürlich ohne es komplett zu lesen, aber einen Blick auf den Inhalt zu werfen. Wenn Sie eine Bank sind oder in der Chemieindustrie oder im Transportwesen tätig sind, gibt es immer ein Kapitel für Sie in meinem Buch, da es einen langen Teil gibt, der alle identifizierten Anwendungsfälle auflistet, auch wenn sie noch nicht funktionieren. Es gibt Kapitel für 20 verschiedene Branchen in meinem Buch, sogar Verteidigung und Geheimdienste, also werden Sie dort etwas Relevantes finden. Dann können Sie auch den Podcast hören, den ich mit Fanny moderiere. Wir machen etwa ein bis zwei Podcasts im Monat. Aber lesen Sie nicht nur die Presse. Wenn ich von der Presse spreche, meine ich egal welche Presse. Ich kritisiere nicht die Presse, angesichts der Formate, die Sie in den meisten Zeitschriften haben, selbst wissenschaftlichen Zeitschriften, ist es unmöglich, einen guten Hinweis darauf zu bekommen, wo wir wirklich stehen.
Sie müssen die Leute treffen, Sie müssen spezialisierte Leute sehen, wer auch immer sie sind. Sie werden auch feststellen, dass Sie als Kunde Ihre Informationsquellen diversifizieren müssen. Was ich sage, ist nicht dasselbe wie das, was andere sagen, und es gibt unterschiedliche Meinungen. Es sind immer noch Meinungen auf der Grundlage von Wissenschaft, es sind nicht nur Verschwörungsmeinungen, aber Sie müssen unterschiedliche Ansichten bekommen. Ich würde sagen, Sie müssen optimistische, pessimistische oder mittlere Ansichten darüber haben, wo wir wirklich stehen. Wie gesagt, ich weiß nicht, wo wir stehen.
Und der schnellste Weg ist, an einer Konferenz teilzunehmen, bei der ich oder andere Dinge in ein oder zwei Stunden erklären. Es gibt die letzte, die ich viele Konferenzen mache, und viele von ihnen sind auf YouTube, also auf Französisch oder Englisch. Aber die besten Formate, würde ich sagen, sind, wenn ich gebeten werde, Quantencomputing in weniger als einer Stunde zu erklären. Es ist nicht so gut, vielleicht ist es zu kurz. Wenn Sie auf YouTube gehen, finden Sie einige Formate, in denen ich entweder alleine oder nicht alleine die Gelegenheit habe. Ich habe zum Beispiel etwas mit Elena gemacht, im Dezember vor zwei Jahren, in Bordeaux. Es ist eine sehr schöne Veranstaltung. Ich habe noch eine andere mit Mod veneer und Fanny Botton bei North im Juni 2022 gemacht. Das sind die Arten von Veranstaltungen zwischen einer und zwei Stunden, die, würde ich sagen, gut für die Bildung sind.
Kürzlich habe ich noch eine für Limited Universal mit Mark DJ gemacht, zwei Stunden. Es war eine einstündige und 20-minütige Präsentation; es ist ziemlich lang, und dann 40 Minuten Fragen und Antworten. Ich würde sagen, das ist das richtige Format, um einen guten Überblick darüber zu bekommen, wo wir stehen und was wir mit diesen Systemen tun könnten.
Joannes Vermorel: Es war wirklich ein Vergnügen, dich dabei zu haben. Dies ist ein sehr interessantes Feld für mich. An das Publikum, nun, bleibt dran. Bis zum nächsten Mal.
