Knowhow um die Modellierung
Wer Lösungen identifizieren will, die erst durch Quantencomputing ermöglicht werden, muss die mathematische Modellierung in den Haupteinsatzgebieten verstehen. Startups, Dienstleister und Hardwareanbieter können dabei unterstützen, mit solchen Systemen umzugehen – etwa im Rahmen einer Partnerschaft. Es folgt die Identifizierung von Quantenalgorithmen mit niedrigem Ressourcenbedarf, die sich auf Simulatoren und heutigen – noch fehlerbehafteten – Quantenrechnern ausführen lassen, die Anpassung auf den Anwendungsfall und die Implementierung eines Prototyps. Dieser Ansatz unterstützt den Wissensaufbau über die Entwicklung von Quantenanwendungen einerseits und andererseits über die künftigen Hardwareentwicklungen generell. Durch den Einsatz lokaler Quantensimulatoren oder Cloud-Lösungen bleiben die Anfangsinvestitionen für die meisten Firmen überschaubar. Mit diesen Erfahrungen lässt sich ein erstes Technologiescoutingradar in einen spezifischeren Zeitplan überführen. Dieser beschreibt, wie die Anwendungsfälle auf aktuellen Lösungen skalieren und welche Lösungen durch Kooperationen zur Verbesserung der Algorithmen oder Hardware fortgeführt werden sollten.
Mainframe-Zugriff möglich
Bei der Bereitstellung von Hard- und Software für Quantencomputeranwendungen können Anwender heute bereits auf mehrere Dutzend Unternehmen zurückgreifen. Anbieter von Quantencomputer-Mainframes stellen typischerweise eine Schnittstelle mit Befehlssätzen zur Verfügung, die quantenspezifische elektrische Steuersignale und übergeordnete Programmiersprachen definieren. Auf höchstem Abstraktionsniveau ermöglichen Algorithmenbibliotheken eine Benutzeroberfläche, bis hin zu modernen Web-Frontends. Diese erleichtern den Endanwendern die Einarbeitung und Nutzung deutlich, ohne tiefgreifendes Verständnis der Quantenmechanik oder Programmierung vorauszusetzen.
Machbarkeit wird erforscht
Aktuell verfolgen industrieübergreifend zahlreiche Anwender Ansätze für erste Proof-of-Concept-Anwendungen, die sich im Bereich der quanteninspirierten Lösungen als tatsächlich produktiv erweisen. Das ultimative Ziel einer fahrerlosen Lieferkette, bei der alle Aspekte der End-to-End-Aktivitäten – Planung, Beschaffung, Produktion, Logistik, Dienstleistungen und die Fähigkeit, auf Risiken mit schneller Neuplanung zu reagieren – in einem Unternehmen optimiert sind, beinhaltet Problemstellungen, die heute noch unlösbar erscheinen, es in Zukunft jedoch nicht sein müssen.