Die Quantenchemie arbeitet an der Schnittstelle zwischen Physik und Chemie und konzentriert sich auf molekulare Systeme, d.h. sie beschreibt Moleküle und deren Reaktionsfähigkeit. Die Verwendung von Quantencomputern verspricht hier bei bestimmten Berechnungsproblemen schneller und genauer zu einem Ergebnis zu kommen, z.B. bei der Simulation von Molekülreaktionen.

KI unterstützt Quantencomputing

KI-Verfahren eignen sich besonders dann, wenn bei Simulationsprozessen oder Vorhersagen eine präzise mathematische Modellierung schwierig bzw. unmöglich ist, Daten aber mit geringem Aufwand erzeugt werden können. Hier setzt das Projekt KID-QC^2 (KI-gestütztes Design für skalierbare, effiziente und hoch strukturierte Quantenschaltkreise für Quantenchemie) mit Methoden der Künstlichen Intelligenz an.

In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS wird das Team um Prof. Dr. Jakob Kottmann, Professor für Quantenalgorithmik an der Fakultät für Angewandte Informatik der Universität Augsburg, den Einsatz von KI-Methoden erforschen, die das Design von Quantenschaltkreisen – also die zeitlichen Abfolgen von elementaren Quantenrechenoperationen – für quantenchemische Berechnungen spezieller Anwendungen und Hardwareplattformen automatisieren und optimieren.

In dem Projekt sollen KI-gestützte Werkzeuge zielgerichtet für diese Anwendungen weiterentwickelt werden, so dass künftig mit Quantencomputern Berechnungen genauer durchgeführt werden können.

Die Kombination aus KI und Quantenalgorithmik macht es passend

Bisher setzte man bei der Berechnung und Simulation dieser quantenchemischen Systeme auf klassische Rechenverfahren. Mit steigender Komplexität und wachsenden Korrelationen der molekularen Systeme stoßen diese klassischen Berechnungsverfahren jedoch an ihre Grenzen. Berechnungsverfahren, die auf den Einsatz von Quantencomputern zurückgreifen, können hier eine Lösung bieten.

Um die Quantenhardware optimal für die Erforschung chemisch-physikalischer Systemen zu nutzen, sind häufig große Optimierungsprobleme zu lösen. Das heißt, dass es beispielsweise bei der Überführung einer Rechenoperationsbeschreibung in eine auf einem Quantenrechner ausführbaren Befehlsreihenfolge zu Problemen kommt, die das Rechenergebnis verfälschen können.

Aktuell verfügbare Quantencomputer weisen nämlich noch starke Limitierungen auf. Sie lassen den Einsatz von Quantencomputing basierten Berechnungsverfahren für quantenchemische Fragestellungen z.B. für die Reaktionsweise eines Wasserstoffmoleküls in einem chemischen Prozess bisher nicht im großen Maßstab zu. So ist die Anzahl an zur Verfügung stehenden Qubits begrenzt, zudem können aufgrund der fehleranfälligen Quantenhardware nur wenige elementare Quantenrechenoperationen ausgeführt werden. Zwar wurden bereits „handgemachte“ Lösungsverfahren entwickelt. Diese sind aber zeitaufwendig und fehlerbehaftet – und bieten somit oft keine optimale Lösung. Außerdem können sie nur schwer z.B. an die Charakteristika der jeweiligen Hardware wie Rechenkapazität, Berechnungsabfolge oder Komplexität angepasst werden.

Vom Bayerischen Wirtschaftsministerium gefördert

Das KID-QC^2-Projekt wird mit 1,03 Millionen Euro als Leuchtturmprojekt des Munich Quantum Valleys vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie gefördert und läuft bis Ende 2026. Der Lehrstuhl für Quantenalgorithmik an der Universität Augsburg trägt die innovativen quantenalgorithmischen Verfahren für quantenchemische Berechnungen bei. Das Fraunhofer IIS leitet dieses Konsortium und bringt seine Expertise für KI-Methoden sowie für die Entwicklung von Software-Werkzeugen für Quantencomputer ein.