Hybrid Quantum-Classical Systems

Einleitung

Das rapide Wachstum von Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere von Large Language Models (LLMs) und verwandten Technologien, hat zu einem exponentiellen Anstieg des Rechenbedarfs geführt. Dieser Trend stellt nicht nur eine Herausforderung für die Hardware- und Softwareentwicklung dar, sondern wirft auch wesentliche Fragen im Hinblick auf Nachhaltigkeit und Fähigkeiten zukünftiger Informatiker:innen auf. Während herkömmliche Supercomputer und spezialisierte Hardware, wie GPUs und TPUs an ihre physischen Grenzen stoßen, stellen neue Technologien wie Quantencomputer vielversprechende Alternativen dar, um ausgewählte Algorithmen effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Mit steigender Heterogenität von Rechenzentren und Algorithmen, die sowohl klassische als auch auf Quanten Komponenten besitzen, sind jedoch Kompetenzen erforderlich, die den aktuellen Lehrplan moderner Informatikstudien übersteigen.

Ziel des Kurses

Der Kurs „Hybrid Quantum-Classical Systems“ hat das Ziel, die Lücke zwischen der Informatik und Physik zu schließen, und Teilnehmer:innen praxisnahe Kenntnisse über hybride Quanten-Klassische Architekturen zu vermitteln. Anhand von Projekten werden sowohl theoretische als auch praktische Aspekte abgedeckt. Durch Kooperationen mit IBM und Amazon erhalten Studierende Zugriff zu echten Quantencomputern, welche anderweitig zur Zeit der Öffentlichkeit nur limitiert zur Verfügung stehen.

Motivation: Computational Sustainability

Die steigende Nachfrage nach KI-Modellen geht mit einem enormen Energieverbrauch einher. Das Trainieren moderner LLMs benötigt Megawattstunden an Strom, was erhebliche ökologische und wirtschaftliche Auswirkungen hat. Quantum Computing bietet durch erhöhte Effizienz bestimmter rechenintensiver Prozesse mit geringerem Energieverbrauch eine vielversprechende Alternative. Insbesondere hybride Algorithmen, die klassische und Quanten-Algorithmen kombinieren, ermöglichen eine gezielte Nutzung der Stärken der jeweiligen Technologie. Bestehende Vorlesungen konzentrieren sich jedoch sehr auf theoretische Aspekte des Quantencomputing und sind dementsprechend nur in begrenztem Ausmaß relevant für die Programmierung und Integration von klassischen und verteilten Rechenzentren.

Kursstruktur und Inhalte

Der Kurs ist in mehrere Module unterteilt, die sowohl theoretische Grundlagen, als auch praktische Anwendungen abdecken.

1. Grundlagen der Quanteninformationstheorie

• Quantenbits (Qubits) und Quantum Parallelism
• Quantum Gates, Superposition und Entanglement
• Signifikanz von Entanglement für Algorithmen

2. Klassische und Quanten-Hybrid-Algorithmen

• Variational Quantum Eigensolver (VQE) und Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
• Kombination klassicher Optimierung und Quantenmethoden
• Quantum Machine Learning and Quantum Optimization

3. Praktische Umsetzung auf realen Quantencomputern

• Programmieren mit Frameworks wie Qiskit oder Pennylane
• Zugriff auf IBM-Q, Amazong Braket und andere Cloud Plattformen
• Praktische Aufgaben zur Implementierung von hybriden Algorithmen

4. Nachhaltigkeit & Ausblick

• Vergleich des Energieverbrauchs von klassischen und Quantenrechnern
• Fortschritte in der Hardware
• Skalierbarkeit und Herausforderungen

Methodik: Project-Oriented Learning

Ein zentrales Element des Kurses ist der praxisorientierte Ansatz durch Einbindung von praktischen Aufgaben. Die Teilnehmer:innen erarbeiten drei Aufgaben, die sowohl theoretische, als auch praktische Aspekte umfassen. Dadurch sollen Studierende ein tiefes Verständnis für hybride Rechenmodelle entwickeln, und lernen, wie Quantenalgorithmen in bestehende klassische Systeme integriert werden können.

Zugang zu Quantencomputern

Durch Kooperationen mit führenden Anbietern wie IBM und Amazon erhalten die Kursteilnehmer:innen direkten Zugriff auf moderne Quantencomputer. Dies ermöglicht es, die erlernten Konzepte in realen Umgebungen zu testen und praktische Erfahrungen mit existierenden Quantentechnologien zu sammeln.

Fazit

Der Kurs "Hybrid Quantum-Classical Systems" bietet eine Gelegenheit, in die Welt des hybriden Rechnens einzutauchen und sich mit innovativen Technologien auseinanderzusetzen. Angesichts der wachsenden Relevanz von Computational Sustainability und der steigenden Signifikanz der Quanteninformatik ist es wichtig, interdisziplinäre Kompetenzen für effiziente Kommunikation zu entwickeln, um die Herausforderungen der Zukunft zu bewältigen. Die Kombination aus fundierten theoretischen Grundlagen, praxisnahen Aufgaben und direktem Zugang zu Quantencomputern macht diesen Kurs zu einer idealen Plattform für Studierende, die sich für die Zukunft der Informationsverarbeitung interessieren.