Die schöne Maschine

Die Welt ist komplizierter, als wir denken, genauer gesagt: komplexer. Wir haben zwar gelernt, dass auf Ursache Wirkung folgt, aber so einfach ist es nur in der Mechanik. Beginnen wir, die Welt im Zusammenhang zu sehen, stellen wir fest, dass fast alles in Beziehung zu fast allem anderen steht und zwischen Ursache und Wirkung viel passiert. Deshalb nutzen wir Computer, die mehr von dem, was ist – nennen wir es mal Daten – in kürzerer Zeit in Beziehung setzen können als unser Verstand. Doch auch sie kommen über eine gewisse Stufe der Komplexität nicht hinaus, weil sie am Ende wie wir denken, nur schneller: von einer Ursache und Wirkung zur nächsten. Aber es geht anders – mit Quantencomputern.

1. Eine Superposition

Die Maschine glänzt in Gold, Silber, Kupfer. Elegant geschwungene Kabel, Steckerleisten in symmetrischen Reihen, einander überkreuzende Elektronik, als sei sie zart verwachsen: Quantencomputer sind schön. Sie erinnern an Bäume fremder Planeten, an außerirdische Bionik. Und das ist nicht Design – es folgt technischen Anforderungen. In Betrieb, gründlich geschützt vor äußeren Einflüssen, wirkt die Maschine in ihrem schwarzen Panzer wie Darth Vaders Übergepäck. Doch darunter folgt die Technik den Naturgesetzen, wie ein Gerät aus „Avatar“.

Die Maschine steht in Ehningen bei Stuttgart auf dem, was heute noch der IBM-Campus ist, aber schon bald Quantum Gardens sein könnte: ein Wohn-Tech-Campus mit einem Cluster von Unternehmen, die sich mit Quantentechnologie und künstlicher Intelligenz als Entwickler, Hersteller oder Nutzer beschäftigen, und vielen Menschen, die dort forschen, arbeiten und auch leben.

Demnächst soll sogar ein weiterer Quantencomputer hinzukommen, geradezu eine Ballung von Geräten, von denen es bisher weltweit nur rund zwei Dutzend gibt. Doch diese Vision kann schnell Realität werden: Den Plan, in der schwäbischen Provinz an dieser Technologie zu arbeiten, fassten Angela Merkel und IBM-Chefin Virginia Rometty 2019 in Davos beim Weltwirtschaftsforum, und schon Ende 2020 wurde die Maschine aufgebaut. Seitdem arbeitet IBM mit dem Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO hier an echten Aufgaben für echte Kooperationspartner.

Das ist wichtig, denn lange führten Quantencomputer vorwiegend Modellrechnungen durch, die vor allem beweisen sollten, dass die Rechner überhaupt funktionieren. Die in den frühen Achtzigern entstandene Idee, Datenverarbeitung auf den Prinzipien der Quantenphysik aufzubauen, ist zwar spektakulär, doch begegnen ihr viele bis heute mit großer Skepsis.

„Niemand versteht Quantenmechanik“, sagte schon der Physiker Richard Feynman vor Jahrzehnten, und er sollte es wissen – immerhin erhielt er für seine Arbeit in diesem Bereich den Nobelpreis. Die Quantenphysik widerspricht unserem üblichen Denken, was übrigens auch ein Problem für ihre praktischen Anwendungen ist, aber dazu später.

Beginnen wir bei den Grundlagen. Quanten sind subatomare Objekte, die messbare, sich ausschließende Eigenschaften besitzen, sodass sie als Basis eines digitalen, auf 0 und 1 basierenden Systems genutzt werden können. Sie können aber auch eine sogenannte Superposition einnehmen, die weder das eine noch das andere ist, jedoch beides werden kann. Das ist wie bei einer Münze, die hochgeworfen wird und gerade fällt: Sie wird auf einer Seite landen – aber noch sind beide möglich. Die Superposition erhöht die Rechenleistung exponentiell und öffnet zudem über sogenannte Verschränkungen neue Formen der Datenverarbeitung. Dafür braucht es aber viele sogenannte Qubits – Quanten auf Chips. Für eine Rechnerkapazität, die existierende Supercomputer hinter sich lässt, sind etwa zwei Millionen Qubits nötig. Das klingt gigantisch, ist aber bereits ein Fortschritt: Vor einigen Jahren lag die veranschlagte Zahl im Milliardenbereich.

Hohe Leistung, wenig Energie

Quanten in Superpositionen zu halten ist nicht nur wesentlich schwieriger als Münzen im freien Fall, sie sind auch sehr anfällig für Störungen. Deshalb werden in Ehningen die Qubits extrem heruntergekühlt: auf 15 bis 20 Millikelvin. „Die kosmische Hintergrundstrahlung im All hat eine Temperatur von zwei Kelvin, das heißt, sie ist hundertmal wärmer als unser Quantenchip. Wir können also annehmen, dass so ein System im Betrieb der kälteste Punkt im Universum ist.“ Das sagt Jan-Rainer Lahmann, ein graublonder, schlaksiger Mathematiker, der seit 1999 bei IBM ist. Seit fünf Jahren beschäftigt er sich dort mit Quantencomputern. Er wirkt wie ein abenteuerlustiger Junge, der den besten Spielplatz der Welt entdeckt hat.

Begeistert erzählt Lahmann, dass der Computer zur Vermeidung von Erschütterungen als hängendes System konzipiert ist, dass die Daten per Mikrowellenimpulsen eingegeben und ausgelesen werden und dass trotz des enormen Aufwands der Energieverbrauch niedrig sei, jedenfalls im Vergleich zum Betrieb konventioneller Rechner, würden sie dieselben Aufgaben lösen. Das ist der entscheidende Punkt: Funktionieren Quantencomputer, haben sie für bestimmte Aufgabenstellungen eine um ein Vielfaches höhere Rechenleistung als ihre konventionellen Vorgänger.

Bis es so weit ist, braucht es aber noch einiges, sagt Lahmann – und nicht nur mehr Qubits. „Quantencomputer sind nicht pauschal schneller als klassische Rechner. Sie haben eine andere Struktur, die nach anderen Prinzipien funktioniert, was bedeutet, dass man andere Algorithmen braucht, die darauf laufen. Wir können Superposition und Verschränkung direkt nutzen, und die Algorithmen können sie direkt ansprechen.“ Das, sagt Lahmann, führe dazu, dass Quantenalgorithmen potenziell wesentlich weniger Operationen ausführen müssen als klassische Algorithmen. „Wir sprechen von einem quadratischen Vorteil: Ein klassischer Algorithmus muss für gewisse Anwendungsfälle quadratisch mehr Operationen ausführen. In anderen Fällen ist der Vorteil sogar exponentiell, das heißt: Wo ein Quantencomputer tausend Schritte ausführt, muss ein konventioneller Rechner exponentiell mehr Schritte ausführen, was natürlich ein gigantischer Unterschied ist.“

Ansatz zum Einsatz suchen

Tatsächlich gibt es bisher nur eine Handvoll Algorithmen für Quantencomputer, denn für ihre Entwicklung braucht es eine andere Art des Denkens – und die wird bisher nirgends gelehrt. IBM hat die Nutzung einiger Quantencomputer öffentlich freigegeben, sodass alle, die sich berufen fühlen, daran herumprobieren dürfen. Das klingt großzügig, ist aber natürlich auch der Versuch, unentdeckte Talente und neue Ideen für diesen Bereich zu finden.

Seit 2016 haben sich knapp 500 000 User angemeldet, es gab mehr als 1700 wissenschaftliche Veröffentlichungen dazu, und unter dem Schirm des Fraunhofer-Projektes Sequoia (Software Engineering of Industrial Hybrid Quantum Applications and Algorithms) werden laufend neue Ansätze für den industriellen Einsatz erforscht. Aktuell geht es unter anderem um die Optimierung von Arbeitsplänen, Lkw-Flotten und Ladezeiten von E-Autos oder auch ADMM-Surrogate, was auch immer das ist. Jedenfalls nichts für Amateure.

Auf der Hardware-Seite ist ebenfalls viel zu tun. Damit die Algorithmen überhaupt laufen können, braucht es eine Mindestzahl an Qubits, und so gibt es schon länger ein Rennen darum, wer die meisten hat. 2019 beeindruckte Google die Welt mit einer Maschine mit 53 Qubits, 2021 brachte IBM 127 Qubits an den Start, der Nachfolger hatte im Jahr darauf 433 Qubits. Zum Ende des Jahres, sagt Lahmann, würde seine Firma eine Maschine mit mehr als 1100 Qubits öffentlich zugänglich machen. Alle Qubits sind auf einem Chip, und da IBM nun daran arbeitet, die Chips zu koppeln, statt sie zu vergrößern, sind weitere Fortschritte in näherer Zukunft nicht ausgeschlossen.

IBM ist in dem Bereich gerade ganz vorn, aber selbstverständlich arbeiten auch Google, Microsoft, Intel und weitere übliche Verdächtige auf dem Gebiet, hinzu kommen in vielen Ländern Start-ups, die immer weniger Schwierigkeiten haben, Investoren zu finden. Zudem arbeiten nicht alle an derselben Technologie. Neben supraleitenden Qubits wie in Ehningen wird auch an Ionenfallen-Quantencomputern geforscht, an photonischen und an solchen, die mit „Stickstoff-Fehlstellen“ (NV-Zentren) in Diamanten operieren.

Nicht alle Technologien bekommen viel Medienaufmerksamkeit. Zudem geht es bei den bislang ungelösten Problemen nicht nur um Rechnerkapazitäten, sondern unter anderem auch um die Präzision der Berechnungen: Quantencomputer sind extrem störanfällig, sodass sehr viel Energie in das Entdecken und Eliminieren von Fehlern fließt. Ob das über Verbesserungen der Hard- oder Software gelöst werden kann, ist noch unklar – fehlerfreie Quantencomputer wären aber auf jeden Fall ein sehr großer Schritt nach vorn.

Das alles klingt unübersichtlich und ist es auch, wobei: Wo so viel offen ist und gleichzeitig passiert, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass irgendwo ein Durchbruch erzielt wird.

Das ist die aktuelle Lage für Quantencomputer: Das Potenzial ist gigantisch, der Fortschritt enorm – und die Probleme sind noch überwältigend. Langfristig wird das die Welt enorm voranbringen, kurzfristig aber zu erheblichen Risiken führen. Einige Kritiker fürchten, künstliche Intelligenz könne unbeherrschbar werden, liefe sie erst mal über Quantencomputer. Das allerdings ist eine ferne, um nicht zu sagen abwegige Dystopie im Vergleich zu einem Problem, das viel schneller auf uns zukommt: die Gefährdung der IT-Sicherheit.

2. Das Problem

Sobald Quantencomputer nämlich funktionieren, werden sie mit ihrer Rechenleistung sämtliche heute gängigen kryptografischen Verfahren in kürzester Zeit überwinden. Von Dokumenten über E-Mails bis zu Passwörtern für Computer oder ganze Netzwerke steht dann potenziell alles offen – ein Paradies für Cyberkriminelle. Und das ist kein fernes Horrorszenario, sondern schon bald real. Warum das so ist und was zu tun ist, erklären die Mathematikerin Heike Hagemeier, Referentin im Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI), und der Physiker und Mathematiker Manfred Lochter, ebenfalls Referent beim BSI.

Wie gefährlich sind Quantencomputer für die IT-Sicherheit?

Heike Hagemeier: Unsere gesamte Cybersicherheit beruht darauf, dass wir Kommunikation mit kryptografischen Verfahren absichern, also sie verschlüsseln, authentisieren, signieren. Quantencomputer werden, wenn sie erst mal leistungsfähig genug sind, sämtliche Verfahren der Public-Key-Kryptografie, die heute verwendet werden, aufbrechen können. Uns steht also eine massive Bedrohung bevor. Das gilt vor allem für die Übertragung von Daten. Was heute verschlüsselt über eine Leitung geht, wird weitgehend offen für Angriffe sein.

Manfred Lochter: Unsere Arbeitshypothese ist, dass es schon um 2030 so weit sein wird. Und was wir nicht vergessen dürfen: Angreifer können schon heute Sachen aufzeichnen, die sie erst später entschlüsseln können. Deshalb sind Daten, die heute übertragen werden und längerfristig einen Wert haben, bereits jetzt gefährdet.

Was ist, wenn die Daten lokal aufbewahrt werden, ohne sie zu verbreiten?

Hagemeier: Die wären sicher, aber sie lokal zu halten ist meistens nicht drin. Tatsächlich werden laufend mehr Daten übertragen. Die einzige Lösung sind neue kryptografische Verfahren, die nicht mehr, wie die Public-Key-Kryptografie heute, auf Faktorisierung oder einem anderen mathematischen Problem beruhen, das mit einem Quantencomputer zu entschlüsseln sein wird. Es braucht Verfahren, die ein Quantencomputer nicht brechen kann, die sogenannte Post-Quanten-Kryptografie.

Lochter: Daran wird schon seit einiger Zeit gearbeitet. Die ersten Warnungen vor Quantencomputern kamen bereits 2015 von der NSA. Die Amerikaner haben danach begonnen, dafür neue Algorithmen zu standardisieren. An der Einigung auf neue Algorithmen für Signaturen arbeiten wir gerade, aber das Management der Verschlüsselung dafür ist bei einigen noch schwierig. Ein anderes Problem ist, dass sich diese neuen Lösungen nicht in die aktuellen Strukturen einfügen. Sie passen zum Beispiel nicht zu den TLS, also den Protokollen, die bisher die Datenübertragung absichern. So müssen wir sehr, sehr viele Industriestandards auf neue Algorithmen vorbereiten.

Der Unterschied zu heute ist, dass die Sicherheit der Algorithmen, die wir jetzt verwenden, auf Komplexitätsannahmen beruht: Wir denken, ein Problem sei schwer, können das aber nicht wirklich beweisen. Faktorisieren zum Beispiel finden wir schwer, aber eben nicht mit Quantencomputern. Deshalb brauchen wir jetzt eine neue Beweglichkeit in der Verschlüsselung, die es uns ermöglicht, sie mit hybriden Verfahren zu wechseln. Bei denen gibt es zwei Schlüssel. Die Hoffnung dahinter ist, dass wenigstens eines der Verfahren einen Angriff übersteht und so der Schlüssel erhalten bleibt. Das wird schon gemacht, aber wir brauchen dafür neue regulatorische Vorgaben, denn teilweise ist gesetzlich vorgeschrieben, was zu verwenden ist – denken Sie zum Beispiel an Ausweise.

Übrigens: Wir sprechen nicht nur über Daten, sondern auch über Steuerungen, etwa von Industrieanlagen oder das Internet of Things. Auch das ist kryptografisch abgesichert – und natürlich gefährdet. Denken Sie an Zugsteuerungen oder Kraftwerke. Heute wird noch Glasfaser durchgeschnitten, um zu sabotieren. Aber bald vielleicht mit Quantencomputern.

Wie können sich Unternehmen darauf vorbereiten?

Hagemeier: Ich glaube, der erste Schritt ist, ein Bewusstsein dafür zu bekommen, dass diese Bedrohung bevorsteht. Und dann braucht es eine Art Krypto-Inventur: Welche Daten habe ich? Womit werden sie geschützt? Welche dieser Verfahren sind für die neuartigen Angriffe anfällig? Und wo ist ein Bedarf, die der Standardmarkt nicht abdecken kann? Bei Industriesteueranlagen etwa haben einige Unternehmen selber welche entwickelt. Die muss man begutachten.

Lochter: In den USA gibt es seit Anfang 2022 eine Reihe von Dekreten aus dem Weißen Haus, die vorgeben, was zu tun ist. Jede Behörde hat jemanden zu benennen, der sich um die Umstellungsprozesse in der IT kümmert. Für den Hochsicherheitsbereich gibt es konkrete Zeitpläne, bis wann was zu migrieren hat. In Deutschland haben wir das „Handlungskonzept Quantentechnologie“ der Bundesregierung, in dem steht, dass in den nächsten drei Jahren eine solche Strategie entwickelt werden soll.

Von welchem Zeithorizont sprechen wir hier überhaupt?

Hagemeier: Das hängt von drei Größen ab: Wie lange muss ich meine Daten schützen? Staatliche Daten oder auch Gesundheitsdaten haben zum Teil eine sehr lange Schutzfrist. Wie lange werde ich brauchen, um mein System komplett umzustellen? Wenn ich anfange, mit meiner IT zu einer neuen, quantensicheren Kryptografie überzugehen, brauche ich neue Produkte, ich muss alles Mögliche anpassen – das dauert mehrere Jahre. Und die dritte relevante Größe ist uns unbekannt: Wann ist ein Quantencomputer in der Lage, die aktuelle Kryptografie zu brechen?

Wie hoch sind die Anforderungen? Bekommt das jede IT-Abteilung hin?

Hagemeier: Momentan werden erst die Standards entwickelt, noch gibt es fast keine Produkte. Doch irgendwann wird man fertige Lösungen kaufen können.

Lochter: Das ist eher eine Frage, die an die Ausbildung geht. Die Nutzung und die Arbeit mit Quantencomputern erfordern eine andere Denkweise, die man Studenten von Anfang an beibringen muss. Denn Quantencomputer bringen Gefahren mit sich, das stimmt. Aber es wäre eine größere Bedrohung, wenn wir als Land keine Quantencomputer zur Verfügung hätten – da wären wir früher oder später wirtschaftlich abgehängt.

3. Die Zukunft

Zurück in Ehningen bei Stuttgart, zurück zur schönen Maschine. „Grundsätzlich“, sagt Jan-Rainer Lahmann, „gibt es heute drei Anwendungsbereiche für Quantencomputer: Eine ist die Simulation quantenmechanischer Systeme, also die Quantenchemie, die wir in der Materialforschung brauchen. Dann geht es um die mathematische Optimierung, etwa der Optimierung der Routenplanung in der Logistik oder der Produktion und so weiter. Und der dritte Bereich ist das maschinelle Lernen. In allen Bereichen gibt es Anwendungsfälle aus der Industrie.

In der Materialforschung beispielsweise arbeiten wir mit Bosch an Stoffen für Brennstoffzellen für elektrische Antriebe und Sensoren. Im Bereich Optimierung ist Eon ein Partner, da geht es um Stromnetze. Und für Quantum-Machine-Learning ist CERN einer unserer Partner. Deren Teilchenbeschleuniger produziert sehr, sehr große Datenmengen, die bisher übers klassische maschinelle Lernen verarbeitet wurden. Doch das Quantum Machine Learning hat überraschend gute Ergebnisse erzielt, und so forschen wir dort weiter.“

Die Projekte, die der IBM-Mathematiker aufzählt, sind typisch für den aktuellen Einsatz von Quantencomputern. Die überwältigende Mehrheit der Ideen basiert auf der Verbesserung vorhandener Techniken und Methoden. Als künftige Einsatzgebiete werden momentan häufig genannt:

– die Entwicklung von Medikamenten. Über die Simulation von Molekülen könnten ganz neue Wirkstoffe gefunden werden.

– die Optimierung von Netzen und Systemen. Egal ob Verkehrsfluss, Lieferketten oder Stromnetz – System ist System.

– die Modellierung von Finanzmarkt-Transaktionen. Schneller mehr Geld – was anderes fällt manchen Leuten eben nicht ein.

– Cybersicherheit. Quantencomputer lösen Probleme, die sie selbst geschaffen haben.

– die Entwicklung von Batterien: siehe oben

– Wettervorhersagen. Sie könnten bei Extremwetter dank Klimawandel sogar Leben retten.

– Sprachverarbeitung: essenziell zur Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz.

Doch das alles sind Fernziele. In der Forschung geht es erst einmal um Grundlagen für später, wenn die Hardware weiter ist. „Wir glauben an die Technologie“, sagt Daniel Scherer, Physiker und Quanteninformatiker vom Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS. „Wir können nicht beeinflussen, wie sich die Hardware entwickelt, aber wir glauben, dass die Hersteller die Skalierungsprobleme lösen können.“ Das größte Hindernis der aktuell verfügbaren Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) Hardware sei, dass sich mit aktuellen Quantenrechnern nur eine sehr begrenzte Zahl von Operationen ausführen lässt, bevor das sogenannte Rauschen, ein physikalischer Störprozess, überhandnimmt und die Berechnungen zerstört. „Um Qubits vor dem Rauschen zu schützen“, erklärt Scherer, „muss Quantenfehlerkorrektur genutzt werden, die aber ihren Preis hat: Es werden viele Qubits benötigt, um ein fehlerkorrigiertes logisches Qubit zu erhalten, auf dem gerechnet werden kann.“ Das Verhältnis von arbeitsfähigen logischen Qubits zu Qubits insgesamt kann bei 1 zu 100 liegen, aber auch bei 1 zu 1000.

Scherer ist davon überzeugt, dass es eines Tages fehlerkorrigierte, skalierbare Quantencomputer geben werde, „doch die werden nicht billig, und so wird es selbst dann attraktiv sein, so wenig logische Qubits wie möglich zu nutzen. Wir arbeiten deshalb heute an Quantenalgorithmen, die so effizient sind, dass die Zahl der dafür benötigten logischen Qubits so gering wie möglich ist.“ Ein weiterer Forschungszweig ist verteiltes Quantenrechnen also auf mehreren „Quantum Processing Units“ oder im Netzwerk, was in Experimenten durchaus schon erfolgreich war – auch das könnte die Skalierbarkeit beschleunigen.

Ein Quantum Spielerei

Das klingt alles noch weltfern, aber für die Industriepartner ist das kein Problem, weil sie langfristig denken. „Unsere Forschungspartner aus der Industrie wissen, dass sie heute oder morgen mit Quantencomputern kein Problem lösen können. Aber sie schaffen ein Bewusstsein dafür: Wo kann die Technologie, wenn sie einen bestimmten Reifegrad erreicht hat, produktiv eingesetzt werden?“ Das Schlagwort heißt Quantum Readiness. Abgesehen davon kann auch frühe Forschung zu etwas gut sein – weil sie zur Analyse zwingt. „Der erste Schritt für anwendungsorientierte Forschung ist das Runterbrechen des grundlegenden Problems“, sagt Scherer, „um sehen zu können, ob mit Quantencomputing überhaupt etwas Sinnvolles getan werden kann. Und diese Reflexionsphase, dieses Zerlegen des Problems in elementare Komponenten, hilft tatsächlich, andere Lösungen zu entwickeln, die nichts mit Quantencomputing zu tun haben, aber besser funktionieren als die aktuellen.“

Grundlagenforschung als Motor der industriellen Entwicklung – das ist einerseits eine gute Neuigkeit. Andererseits scheinen fast alle angekündigten Projekte bisher wenig mehr zu sein als Varianten existierender Technologien – große Visionen fehlen noch. Aber vielleicht ist es dafür zu früh. Daniel Scherer arbeitet im Quantum Machine Learning, wo es zurzeit so aussieht, als könnten Quantencomputer mit deutlich weniger Daten deutlich bessere Ergebnisse erzielen – eine große Chance für viele Industriezweige, autonome Autos zum Beispiel. Nur: Sind Selbstfahrer wirklich das Ziel, für das wir unsere größten technischen Errungenschaften einsetzen sollten? Oder gibt es wichtigere, nur eben nicht so profitable Bereiche? Solche Fragen kann die Forschung natürlich nicht beantworten.

Doch es steht ohnehin noch alles ganz am Anfang. „Es gibt ein sehr großes Potenzial“, sagt Jan-Rainer Lahmann und strahlt, wie es begeisterte Forscher oft tun, die von einer Utopie erzählen, die in weiter Ferne liegt. „Es gibt auch Sensoren, die auf Quantentechnologie basieren und die wesentlich genauer sind als herkömmliche Sensoren. Sie erfassen ein großes Spektrum sehr komplexer Daten. Und es wäre vorstellbar, dass ihre Ergebnisse nicht in binäre Daten umgewandelt werden, sondern als Quantenzustände, verschränkte Daten, von einem Quantencomputer mit Quantum Machine Learning verarbeitet werden.“

Wobei gesagt werden muss: Die Übertragung solcher Daten ist bisher noch nicht gelungen. Und wäre sie tatsächlich möglich, wüsste niemand, was dabei herauskommt. Vielleicht wäre es eine neue Welt – aber vielleicht auch Quatsch. „Ich glaube“, sagt Jan-Rainer Lahmann, „es ist ganz wichtig, einen breiten Zugang zu den Systemen zu schaffen, sodass viele Personen damit rumspielen – und auf neue Ideen kommen können. So finden wir möglicherweise Verfahren, die nicht mit Theorien beweisbar sind, aber Vorteile haben. Man merkt beim Experimentieren, dass ein Ansatz funktioniert, kann ihn theoretisch untersuchen und kommt so vielleicht auf Möglichkeiten, die wir uns heute noch nicht vorstellen können.“

So könnten Quantencomputer zu Spielplätzen des Fortschritts und der Vielfalt werden. Das wäre schon an sich gut, von ungeahnten Entdeckungen und Entwicklungen ganz zu schweigen. Und darum geht es schließlich: Eine schöne Maschine ist erst wirklich schön, wenn sie die Welt schöner macht. //

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