Das Herzstück des Quantencomputers von Quantinuum in Broomfield, Colorado, sieht vertraut aus: ein Siliziumchip von der Größe einer Briefmarke. Aber hier endet auch schon die Ähnlichkeit zu herkömmlichen Laptops.

Der in einer Vakuumkammer eingeschlossene und fast bis auf den absoluten Nullpunkt heruntergekühlte Chip ist mit 198 Goldelektroden versehen, die entlang einer ovalen Rennstrecke angeordnet sind. Oberhalb der Rennbahn werden eine Hand voll Ytterbiumionen durch elektrische Felder und Laserimpulse eingefangen und in die Schwebe gebracht. Gezielte Manipulationen lassen die Teilchen miteinander wechselwirken, um logische Operationen auszuführen. Eine letzte Anregung durch Licht bringt jedes Ion dazu, entweder aufzuleuchten oder dunkel zu bleiben – ein binärer Code, welcher der Lösung einer Berechnung entspricht.

2023 haben Forschende beim Start-up-Unternehmen Quantinuum in den USA mit einem Chip mit acht Ytterbiumionen die genaue Anordnung der beiden Elektronen eines Wasserstoffmoleküls in ihrem stabilsten Zustand berechnet. An und für sich ist diese Leistung kaum der Rede wert; ein handelsüblicher Laptop schafft das in Sekunden. Aber es war die erste Darbietung einer fortgeschrittenen Quantensimulation – und es sollte nicht die letzte bleiben.

Die Entwicklungen der vergangenen Jahre zeigen, dass sich Quantencomputer allmählich aus dem Bereich bloßer Versprechungen herausbewegen und für reale Herausforderungen interessant werden. Quantinuum ist eines von vielen Unternehmen, die erste praktische Anwendungen in der Chemie – vor allem die Suche nach neuen Medikamenten und Katalysatoren – erproben. Die neuartigen Maschinen können die Struktur und das Verhalten von Molekülen besonders gut vorhersagen, weil sowohl Quantencomputer als auch Moleküle den kontraintuitiven Gesetzen der Quantenmechanik unterliegen.

»Derzeit nutzen wir Probleme aus der Chemie, um das Quantencomputing weiterzuentwickeln, anstatt mit dem Quantencomputing die Chemie voranzubringen«, sagt Chad Edwards, Leiter der Strategieabteilung von Quantinuum. »Aber der Wendepunkt wird kommen, an dem sich die Rollen umdrehen.« Das sieht auch der Quantenphysiker Louis-Paul Henry vom Pariser Unternehmen Pasqal so: »2023 gab es eine deutliche Beschleunigung. Immer mehr Leute sprechen über Anwendungen und befassen sich mit schwierigen Problemen, die für die reale Welt relevant sind.«

Schon jetzt helfen Quantencomputer dabei, die Reaktionswege in Katalysatoren für Brennstoffzellen genauer zu verstehen, die Wechselwirkungen zwischen Licht und Materie zu simulieren und Bindungsstellen für Medikamente an Proteinen zu entdecken. Ashley Montanaro, Mitbegründer des britischen Quantencomputing-Unternehmens Phasecraft, ist der Meinung, dass heutige Quantencomputer kurz davor sind, Ergebnisse zu liefern, die außer Reichweite klassischer Rechner liegen: »Wir sind viel näher dran, als man bisher dachte.«

Ein Quantensprung in der Computertechnologie

Während herkömmliche Computer Datenbits entweder als null oder eins verarbeiten, stützen sich Quantencomputer auf Qubits, die auch beliebige Überlagerungen der beiden Zustände codieren können. Beim Quantenprozessor von Quantinuum bestehen die Qubits aus Ytterbiumionen, die zwei verschiedene Energieniveaus annehmen können. Für Berechnungen muss man mehrere Qubits miteinander verschränken, wodurch ihre Energiezustände unmittelbar voneinander abhängen.

Der Gründer von Quantinuum, Ilyas Khan, vergleicht eine klassische Berechnung auf einem gewöhnlichen Computer mit einer Maus, die durch ein Labyrinth navigiert. Auf der Suche nach dem Ausgang nimmt sie dabei eine zufällige Abzweigung nach der anderen. Das kann unter Umständen lange dauern. Ein Quantencomputer betrachtet das Labyrinth hingegen aus der Vogelperspektive, wodurch es den optimalen Weg recht schnell findet. Schon die Verknüpfung von nur ein paar hundert Qubits sollte extrem komplexe Berechnungen ermöglichen.

Allerdings sind die Zustände von Qubits äußerst fragil: Die kleinste Erschütterung durch ein anderes Teilchen, ein bisschen Hitze oder kosmische Strahlung können den Überlagerungszustand stören und damit Fehler verursachen. Die Forschungsteams reduzieren diese äußeren Einflüsse, indem sie die Prozessoren kühlen und von ihrer Umgebung isolieren. Außerdem bauen sie Redundanzen ein. Doch auch wenn heutige Quantencomputer schon Dutzende oder gar Hunderte von Qubits enthalten, führt nur ein Bruchteil davon logische Operationen durch. Die übrigen quantenmechanischen Recheneinheiten korrigieren die entstehenden Fehler.

»Die Fortschritte bei der Hardware kommen so schnell, dass sie schon bald praktische Anwendungen ermöglichen«Prineha Narang, Physikerin

Trotz solcher Einschränkungen werden die Maschinen immer leistungsfähiger. 2023 stellte IBM ein Gerät mit 1121 Qubits vor, das auf supraleitenden Schaltkreisen basiert. Atom Computing, ein kalifornisches Start-up-Unternehmen, präsentierte im gleichen Jahr einen Quantencomputer mit 1180 Qubits, die aus neutralen Ytterbiumatomen bestehen.

Statt auf Größe zu setzen, bemühen sich andere Firmen um eine höhere Genauigkeit. Im Dezember 2023 konnten Forschende der Harvard University mit einem 280-Qubit-Computer von QuEra bis zu 48 logische Qubits mit kalten Atomen codieren und Hunderte von Rechenoperationen zuverlässig durchführen – eine erhebliche Verbesserung gegenüber früheren Systemen. Im April 2024 stellte ein Team von Quantinuum einen neuen Algorithmus von Microsoft vor, in dem die Fehlerkorrektur in einem 32-Qubit-Chip drastisch verbessert worden war. »Die Fortschritte bei der Hardware kommen so schnell, dass sie schon bald praktische Anwendungen ermöglichen«, urteilt die Physikerin Prineha Narang von der University of California in Los Angeles.

Erste Praxistests in der Chemie

Viele Fachleute erwarten, dass die ersten Anwendungen aus der Chemie kommen werden. Die Eigenschaften chemischer Verbindungen und Materialien werden dadurch bestimmt, wie Bindungen entstehen und auseinanderbrechen, wie sich die Elektronen bewegen und wie sich die Substanz magnetisch verhält. Solche Prozesse lassen sich vorhersagen, indem man die Schrödingergleichung löst. Diese beschreibt das quantenmechanische Verhalten von Elektronen und ihre Wechselwirkungen mit Atomkernen.

Klassische Computer können diese Berechnungen für so große Moleküle wie Pentacen durchführen, eine Kette aus fünf Kohlenwasserstoff-Sechsringen. Über die Form und Reaktivität des Moleküls bestimmen maßgeblich 22 so genannte Pi-Elektronen, die sich auf kovalente Bindungen verteilen. Die Forschenden sind bei der Beschreibung der Eigenschaften für diese 22 Elektronen jedoch auf Näherungen angewiesen. So treten zwangsläufig Ungenauigkeiten auf, welche die Ergebnisse verfälschen. Quantencomputer können die Wechselwirkungen zwischen Elektronen und Kernen hingegen direkt auf Qubits abbilden, da diese selbst Quantensysteme sind. »Es gibt eine inhärente Übereinstimmung zwischen Quantensystemen und Quantencomputern«, sagt Chad Edwards.

Ferner eignen sich chemische Fragestellungen deshalb so gut für Quantencomputer, weil sich die Aufgaben meist gut eingrenzen lassen. Manchmal genügt es, sich nur auf die Wechselwirkung einer Hand voll Elektronen zu konzentrieren, um zu verstehen, wie ein Molekül an ein Protein bindet. Damit liegen sie bereits heute in der Reichweite von verfügbaren Quantenprozessoren. »Die geeignetste Aufgabe für einen Quantencomputer ist ein überschaubares Problem mit vielen möglichen Ergebnissen«, erklärt Brian Bilodeau, Chief Operating Officer der Quantenabteilung von Microsoft.

Hybride Ansätze als Zwischenlösung

Da die Fähigkeiten heutiger Quantencomputer noch immer bescheiden sind, gewährt man ihnen oft Unterstützung. Die meisten Fachleute nutzen hybride Ansätze, die Quantenprozessoren mit klassischen Geräten verbinden. Der derzeit populärste Hybrid ist ein Algorithmus, der als Variational Quantum Eigensolver (VQE) bekannt ist. Er greift auf klassische Computer zurück, um sich dem stabilen Grundzustand eines Moleküls anzunähern. Danach berechnet ein Quantencomputer dessen exakte Lösung.

Aktuelle Quantencomputer haben allerdings Schwierigkeiten mit VQEs. Die größte Simulation dieser Art gelang 2020, als ein Team von Google zwölf Elektronen in einer Molekülkette aus zwölf Wasserstoffatomen modellierte. Das kommt dem auf klassische Weise aufgestellten Rekord von Pentacen mit 22 Pi-Elektronen nahe.

Neue und verbesserte hybride Methoden gewannen daraufhin weiter an Bedeutung. 2022 stellten Forscherinnen und Forscher von Google einen Ansatz vor, mit dem sich Grundzustände in Substanzen wie molekularem Stickstoff und Diamant berechnen lassen. Der Algorithmus nutzt einen herkömmlichen Computer, um zufällige Variationen der Elektronenwechselwirkungen zu untersuchen, und einen Quantencomputer, der das klassische System zu einem Ergebnis führt. Allerdings war das so erhaltene Resultat nicht präzise genug, als dass man von einem Quantenvorteil hätte sprechen können.

Neue Batterien und Katalysatoren

Chemiker und Chemikerinnen hoffen inzwischen, mit den hybriden Systemen neue Materialien und Katalysatoren zu entdecken oder lichtgesteuerte Reaktionen besser zu verstehen. In einer im Januar 2024 veröffentlichten Arbeit beschreibt ein Team von Phasecraft eine hybride Methode, bei der ein Quantencomputer Kristalle untersucht. Wegen ihrer periodischen Struktur lassen sich kristalline Stoffe leichter charakterisieren als andere Festkörper. Das Phasecraft-Team fand heraus, dass die genaue Modellierung von Strontiumvanadat, einem viel versprechenden Material für neuartige Batterien, eine Million Mal weniger Rechenschritte benötigt als bestehende VQEs. Allerdings sind die Quantencomputer von Phasecraft noch nicht leistungsfähig genug, um den vorgestellten Algorithmus auszuführen.

Auch bei der Untersuchung von Oberflächen in Katalysatoren, die chemische Reaktionen beschleunigen, liegen große Hoffnungen auf Quantencomputern. Im Juli 2023 berichtete ein Team von Quantinuum über einen Hybrid, der die chemische Reaktivität von platinhaltigen Katalysatoren erkunden soll. Diese werden üblicherweise in Brennstoffzellen verwendet. Da Platin teuer und selten ist, wollen Fachleute seine katalytische Aktivität erhöhen, damit Brennstoffzellen weniger davon benötigen. Möglicherweise lässt sich das Metall gleich ganz durch einen anderen Stoff ersetzen.

Dazu muss man verstehen, wie der Platinkatalysator funktioniert: Wie werden Sauerstoff und Wasserstoff dort adsorbiert? Wie übertragen die Stoffe durch molekulare Zwischenstufen Elektronen und Protonen? Und wie reagieren sie schließlich zu Wassermolekülen, die dann vom Katalysator dissoziieren? Solche Fragen überfordern klassische Computer. Daher hat ein Team um den Quantinuum-Quantenchemiker David Muñoz Ramo einen hybriden Ansatz genutzt. Zunächst modellierte es mit gewöhnlichen Rechnern, wie Moleküle an Katalysatorteilchen adsorbieren und von ihnen desorbieren; dann ermittelte es mit einem Quantencomputer den wahrscheinlichsten Reaktionsweg der beteiligten Elektronen und Protonen. Bisher hat dieser Ansatz keine neuen Brennstoffzellenkatalysatoren hervorgebracht. Mit besserer Quantenhardware wird die Methode aber vielversprechender.

»Wir nähern uns einem Quantenvorteil«Ting Rei Tan, Physiker

Quantenalgorithmen liefern außerdem Antworten auf grundlegende chemische Fragen. 2023 simulierten Quantenforscher beispielsweise, wie Licht und Materie wechselwirken – Vorgänge, die unter anderem für das Sehen und die Fotosynthese von zentraler Bedeutung sind. Die Fachleute nahmen dafür eine fotochemische Reaktion ins Visier, bei der Moleküle Energie von Photonen aufnehmen und an ihre Nachbarn übertragen. Das Ganze erfolgt in Femtosekunden und lässt sich darum kaum beobachten. Klassische Computer können wegen des hohen Rechenaufwands nur wenige Lichtteilchen auf einmal simulieren.

Der Physiker Ting Rei Tan von der University of Sydney hat mit seinem Team einen Quantencomputer mit Ionenfallen genutzt und modelliert, wie sich ein einzelnes Photon zwischen benachbarten Molekülen bewegt. Dadurch haben die Forschenden den Prozess effektiv um das 100-Milliardenfache verlangsamt und konnten eines der Ereignisse simulieren. Mit einem leistungsfähigeren Quantencomputer sollte das Team in der Lage sein, mehr Reaktionen zu untersuchen und die klassische Technik zu übertreffen. Tan ist zuversichtlich: »Wir nähern uns einem Quantenvorteil.«

Neue Medikamente dank Quantencomputern

Schon bald könnten Quantencomputer auch die Pharmakologie weiterbringen. Gegenwärtig dauert die Entwicklung eines neuen Medikaments durchschnittlich zwölf Jahre und kostet mehr als zwei Milliarden Euro. Deswegen suchten Pharmaunternehmen laut Chad Edwards nach jedem Vorteil, den sie bekommen können. Roche, Pfizer, Merck, Biogen und andere Branchenriesen haben sich darum mit Quantencomputing-Firmen zusammengetan.

Einige dieser Partnerschaften tragen bereits erste Früchte. Im September 2023 beschrieben Forschende von Pasqal und Qubit Pharmaceuticals einen hybriden Ansatz, um in der Umgebung von Proteinen Wassermoleküle aufzuspüren. Denn diese geben Hinweise auf Bindungsstellen für Medikamente. Die Fachleute grenzen das Problem zunächst mit einem klassischen Algorithmus ein, der die Dichte der Wassermoleküle in und um das Leberprotein Major Urinary Protein-1 (MUP-1) verfolgt. Das gehört zu einer Klasse von Proteinen, die eigentlich als unmöglich zu erreichendes Ziel für molekulare Wirkstoffe gelten. Mit dem Quantencomputer von Pasqal ließ sich die Lage der Wassermoleküle in potenziellen Bindungsstellen von MUP-1 bestimmen. Auf diese Weise könnten Fachleute künftig Bindungsstellen in Proteinen ausfindig machen, die bei einer Fehlfunktion Krankheiten verursachen.

»Wenn man den schwierigen Teil mit einem Quantencomputer löst, wird der andere Teil mit klassischer KI einfach«Peter Fedichev, CEO bei Gero

Im Mai 2023 hat ein Team von Gero, einem US-Unternehmen für Arzneimittelentwicklung, mit Hilfe eines Quantencomputers die elektronischen Eigenschaften möglicher Zielmoleküle für Medikamente realistischer simuliert als bislang: Die Forschenden berechneten, wie sich positive und negative Ladungen innerhalb der Moleküle verteilen und wo benachbarte Atome durch so genannte Van-der-Waals-Kräfte schwach aneinander binden. Anhand dieser Informationen schlug eine KI-Software auf herkömmlichen Computern mehr als 2300 mögliche Medikamente vor, die an diesen Zielen angreifen könnten. Dabei handelte es sich zwar nur um eine Machbarkeitsstudie, doch die Wissenschaftler bewerten den Quanten-KI-Hybrid als viel versprechend: Er fand chemische Strukturen, die in den besten Wirkstoffen vorkommen. »Wenn man den schwierigen Teil mit einem Quantencomputer löst, wird der andere Teil mit klassischer KI einfach«, sagt Gero-CEO Peter Fedichev.

Insilico Medicine möchte ebenfalls ein schärferes Bild davon zeichnen, wie potenzielle Wirkstoffe mit ihren Zielproteinen wechselwirken. Das in Boston und Hongkong beheimatete Biotechnologieunternehmen präsentierte im Februar 2024 einen hybriden Algorithmus, der auf dem 16-Qubit-Quantencomputer von IBM läuft und neue Hemmstoffe für das Zellsignalprotein KRAS finden könnte, das bei Krebserkrankungen häufig mutiert ist. Nachdem der Algorithmus eine Million verschiedener potenzieller KRAS-Inhibitoren entworfen und eingestuft hatte, synthetisierten die Forscher 15 der aussichtsreichsten Kandidaten. Tests an Zellkulturen zeigten, dass zwei dieser Verbindungen gut funktionierten. Diese werden nun weiteren Prüfungen unterworfen.

Neben der Suche nach neuen Medikamenten möchten die Forschenden von Pasqal künftig vorhersagen, welche Wirkstoffkandidaten scheitern werden. Obwohl potenzielle Arzneimittel in Laborstudien gut abschneiden, lösen viele von ihnen gefährliche Nebenwirkungen aus, sobald sie an Menschen getestet werden. Wenn es gelingt, toxische Medikamente vor der Erprobung am Menschen auszusortieren, könnten Pharmaunternehmen zahlreiche Risiken vermeiden – und Millionen einsparen.

Louis-Paul Henry und sein Team bei Pasqal haben mit einem 32-Qubit-Computer die Toxizität von 286 Verbindungen vorhergesagt. Dafür modellierten die Forschenden die chemische Struktur und verglichen sie mit 349 Wirkstoffen, von denen bekannt ist, dass sie bei Mäusen Krebs verursachen. Im April 2023 berichteten die Fachleute, dass der Quantenalgorithmus Ergebnisse liefert, die mit den besten klassischen Alternativen mithalten. »Wir lösen ein echtes Problem mit einem echten biochemischen Datensatz«, sagt Loïc Henriet, Chief Technology Officer von Pasqal.

»Sobald sich die Möglichkeiten des Quantencomputings verbessern, wird es ein integraler Bestandteil der Arzneimittelforschung«Petrina Kamya, Präsidentin von Insilico Medicine Canada

Diese Arbeit ist nur ein Vorgeschmack auf das, was mit größeren und besseren Maschinen möglich wird. Google und IBM planen bereits Quantencomputer mit Hunderttausenden von Qubits. Quantinuum steht nach eigenen Angaben kurz davor, einen Quantenchip auf den Markt zu bringen, der erstmals zweidimensionale Ionenfallen enthält, bei denen die Teilchen also statt entlang einer fadenförmigen Kette flächig angeordnet sind. Solche Entwicklungen wecken große Erwartungen. »Auf diese Weise können die Chemie und die Entdeckung von Medikamenten beschleunigt werden«, hofft Brian Bilodeau von Microsoft. »Wir stehen gerade an einem Wendepunkt.«

Davon wird der Bereich des Quantencomputings ebenfalls profitieren. Denn wenn die neuartige Technologie an einer Stelle konkrete Vorteile bringt, wird das Fachleute aus anderen Gebieten zu neuen Einsatzzwecken und Weiterentwicklungen inspirieren. »Sobald sich die Möglichkeiten des Quantencomputings verbessern, wird es ein integraler Bestandteil der Arzneimittelforschung«, äußert sich Petrina Kamya, Präsidentin von Insilico Medicine Canada, zuversichtlich. »Quantencomputer sind gekommen, um zu bleiben.«