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<\/figure>\n\n\n\nTechnologische Durchbr\u00fcche bringen wilde Mutma\u00dfungen mit sich<\/h2>\n\n\n\n
Der technologische Fortschritt bringt Prognosen, Ideen und Gedanken \u00fcber die mittel- bis langfristige Zukunft mit sich. Diese Dynamik war in unserer Gesellschaft schon vielfach zu beobachten. Als die Computer in den 1980er Jahren in die B\u00fcros kamen, wurde prognostiziert, dass zahlreiche Jobs verschwinden und Papier bald \u00fcberfl\u00fcssig werden w\u00fcrde. Bis weit in das 21. Jahrhundert hinein sind die Menschen weiterhin gezwungen zu arbeiten, und die Schreibtische bleiben mit Papierdokumenten \u00fcbers\u00e4t.
Vorhersagen heben h\u00e4ufig ein positives oder negatives Extrem hervor. Ja, Computer haben einige Rollen \u00fcberfl\u00fcssig gemacht, aber daf\u00fcr sind ganz neue Rollen in den Bereichen IT und Software entstanden. Der Papierverbrauch hat sich zwar deutlich reduziert, doch Papierk\u00f6rbe sind noch lange nicht aus unseren B\u00fcros wegzudenken.
Etwas pragmatischer betrachtet: Welche Aufgaben werden Roboter also wirklich \u00fcbernehmen?
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Durch die menschen\u00e4hnlichen F\u00e4higkeiten von Robotern sind unsere Arbeitspl\u00e4tze zunehmend bedroht<\/h2>\n\n\n\n
Bis heute \u00fcbernehmen die meisten Roboter monotone Aufgaben. Sie wurden programmiert, um bestimmte Funktionen auszuf\u00fchren, zum Beispiel das Kommissionieren und Platzieren von Komponenten oder das Lackieren der Karosserie eines Autos. Solche Aufgaben belasten Menschen entweder durch Erm\u00fcdung, schlechte Haltung w\u00e4hrend der Arbeit oder potenzielle Sch\u00e4digung der Atemwege. Roboter k\u00f6nnen diese Aufgaben unterbrechungsfrei und \u00e4u\u00dferst pr\u00e4zise ausf\u00fchren, was zu einer h\u00f6heren Produktivit\u00e4t und verbesserten Produktqualit\u00e4t f\u00fchrt. Interferenz – Durch die Verwendung einer Quanteneigenschaft wie der Interferenz k\u00f6nnen die Quantenzust\u00e4nde kontrolliert werden, indem jene Signale verst\u00e4rkt werden, die mehr in Richtung der richtigen Antwort tendieren. Oder jene Signalen werden gel\u00f6scht, die in Richtung der falschen Antwort tendieren. Dies funktioniert \u00e4hnlich wie die Rauschunterdr\u00fcckung bei einem Kopfh\u00f6rer, der die Wellenl\u00e4ngen der Umgebungswellen liest und dann die entgegengesetzte Welle erzeugt, um sie durch Interferenz auszul\u00f6schen. Wie wir wissen, kann man konstruktive Interferenz und dekonstruktive Interferenz erzeugen. Konstruktive Interferenz verst\u00e4rkt die Wellenl\u00e4nge, so dass das Signal gr\u00f6\u00dfer wird, und bei dekonstruktiver Interferenz wird die Amplitude schw\u00e4cher. In der Quanteninformatik funktioniert dies genauso und erlaubt es, die Zust\u00e4nde zu kontrollieren. Die Quanteninformatik steckt noch in den Kinderschuhen, aber es wird eine Menge gro\u00dfartiger Forschung betrieben, um sie zur Praxisreife zu f\u00fchren. Einer der gr\u00f6\u00dften Mythen, der sich um das Quantencomputing dreht, ist, dass das Hinzuf\u00fcgen von mehr Qubits einfach seine Kapazit\u00e4t erh\u00f6hen wird. Das ist zwar richtig, aber es ist auch eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen im Quantencomputing, da es nicht nur so einfach ist. Quantencomputer sind mit ihren hochpr\u00e4zisen Mikrowellen und der Arbeitstemperatur im Minusbereich au\u00dferordentlich komplexe Maschinen, die extrem empfindlich auf elektrische Strahlung oder Umwelteinfl\u00fcsse reagieren.<\/p>\n\n\n\n Eine weitere technische Herausforderung stellt die kurze Speicherdauer dar. Die Quanteninformation im Elementarteilchen ist recht fl\u00fcchtig. Also muss st\u00e4ndig neu berechnet werden, andernfalls f\u00e4llt der ganze Prozess in sich zusammen.<\/p>\n\n\n\n Wie geht es weiter mit dem Quantenrechner? Die derzeitigen Akteure m\u00fcssen mit dem Aufbau abstrakter Schichten beginnen, um es Programmierern und Wissenschaftlern zu erleichtern, einfach hereinzukommen und mit dem Lernen, Forschen und Finden neuer Anwendungsbereiche f\u00fcr das Quantencomputing zu beginnen. Dies wird auch die Entwicklung neuer Quantenalgorithmen erfordern, an denen Forschungspartner arbeiten. Der Fortschritt wird auch mit dem exponentiellen Wachstum der Hardware und der Quantenprozessoren einhergehen und weitere Qubits hinzuf\u00fcgen.<\/p>\n\n\n\n Quantencomputing hat das Potenzial, die k\u00fcnstliche Intelligenz und Industry 4.0 rasch zu beschleunigen. Google nutzt sie bereits zur Verbesserung selbstfahrender Autos sowie zur Modellierung komplexer chemischer Reaktionen. <\/p>\n\n\n\n Hier finden Sie eine umfassende Liste potentieller Anwendungen des Quantencomputings: Die meisten der bisherigen Erfolge im Quantencomputing wurden in kontrollierten Settings erlangt. Quantenrechner hatten Probleme zu bearbeiten, deren L\u00f6sung bekannt war. Google behauptete vor kurzem, bereits die Quantenherrschaft erreicht zu haben, d.h. dort, wo ein Quantencomputer einen traditionellen Computer \u00fcbertrifft. Google behauptete, dass sein 54-Qubit-Prozessor in der Lage war, eine Berechnung in 200 Sekunden durchzuf\u00fchren, f\u00fcr die ein herk\u00f6mmlicher Computer normalerweise 10.000 Jahre gebraucht h\u00e4tte. IBM kritisierte diese Behauptung heftigst: denn die Berechnung auf einem Supercomputer h\u00e4tte nur 2,5 Tage gedauert, so IBM.<\/p>\n\n\n\n
Dank optimierter Wahrnehmung \u2013 zum Beispiel durch Kraft-Moment-Sensoren \u2013 k\u00f6nnen Roboter inzwischen Aufgaben bew\u00e4ltigen, die \u201eFingerspitzengef\u00fchl\u201c erfordern. So sind Roboter beispielsweise in der Lage, das Schleifen und Polieren von ungleichm\u00e4\u00dfigen Objekten zu \u00fcbernehmen \u2013 eine Aufgabe, die bisher ein erfahrener Bediener \u00fcbernommen hat. In solchen Situationen gibt es definitiv Anlass zur Sorge, dass eine menschliche Arbeitskraft ersetzt wird.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/knowhowprod.wpengine.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Quantum-img-2-1024x341.jpg\")
Die Kombination aller drei dieser Elemente macht einen Quantencomputer aus, der komplexe Berechnungen und extrem hohe Geschwindigkeiten ausf\u00fchren kann.<\/p>\n\n\n\nWas sind die Herausforderungen des Quantencomputings?<\/h2>\n\n\n\n
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Was sind die n\u00e4chsten Schritte?<\/h2>\n\n\n\n
Wer nutzt diese Technologie?<\/h2>\n\n\n\n
Cyber-Sicherheit<\/p>\n\n\n\n
Daimler AG<\/strong> – Im Jahr 2018 k\u00fcndigte die Daimler AG Partnerschaften mit Google und IBM zwecks Entwicklung bzw. Optimierung von Batteriezellen f\u00fcr die E-Mobilit\u00e4t an. Quantencomputing kann helfen, die komplexen Prozesse der Zellsimulation und der Alterung von Batteriezellen zu simulieren. Verbesserte Batterien f\u00fcr Elektrofahrzeuge senken deren Kosten und verbessern die \u00d6kobilanz des Gesamtsystems Elektroauto.
Daimler untersucht auch, wie das Quantencomputing die KI unterst\u00fctzen kann, die Nutzung autonomer Fahrzeuge erm\u00f6glichen kann und logistische Prozesse verfeinern und beschleunigen k\u00f6nnte. Damit tritt Daimler in die Fu\u00dfstapfen von Volkswagen. Im Jahr 2017 k\u00fcndigte VW eine Partnerschaft mit Google an, die sich auf \u00e4hnliche Initiativen konzentriert. Im Jahr 2018 schloss es sich auch mit D-Wave Systems zusammen.
Volkswagen<\/strong> – D-Wave und VW haben bereits Pilotprogramme im Verkehrsbereich durchgef\u00fchrt. Etwa die Verbesserung der Verkehrslenkung in Peking, Barcelona und, gerade k\u00fcrzlich, in Lissabon. In der portugiesischen Hauptstadt fuhr eine Busflotte auf verschiedenen Routen, die mit Hilfe eines Quantenalgorithmus, den VW nach jedem Testlauf weiter optimiert, auf Echtzeit-Verkehrsbedingungen zugeschnitten wurden. Laut Vern Brownell, CEO von D-Wave, bringt uns das Pilotprojekt des Unternehmens „der Realisierung echter, praktischer Quantencomputer n\u00e4her als je zuvor“.
JP Morgan Chase<\/strong> – Es ist keine \u00dcberraschung, dass einer der gr\u00f6\u00dften Finanzdienstleister an Quantencomputing interessiert ist. Schlie\u00dflich ist der Finanzmarkt \u00e4hnlich wie die Quantenmechanik von unberechenbarer Unsch\u00e4rfe gepr\u00e4gt. JP Morgan ist einer der Partner des Quantennetzwerks von Microsoft, zu dem Forschungsinstitute, Technologieunternehmen und Akteure aus der Wirtschaft geh\u00f6ren. Quantencomputing und Finanzmodellierung weisen viele strukturelle \u00c4hnlichkeiten auf. Nun wurde das Monte-Carlo-Modell erforscht, das die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse misst und ihre Risiken bewertet.<\/p>\n\n\n\nWelche aktuellen Innovationen in der Quanteninformatik sind beachtenswert?<\/h2>\n\n\n\n