Kanadier haben einen „kopflastigen“ Prototyp eines Quantencomputers für Optimierungsaufgaben entwickelt

Neue Ising-Photonenmaschine von Queen’s University

Wissenschaftler der Queen’s University in Kingston (Vereinigtes Königreich) haben eine programmierbare Photonenplattform entwickelt, die bei Raumtemperatur arbeitet und über Stunden hinweg Stabilität bewahrt. Im Wesentlichen ähnelt sie dem Quantencomputer von D‑Wave, der kombinatorische Optimierungsaufgaben löst, unterscheidet sich jedoch erheblich in Preis, Zuverlässigkeit und Wartungskosten.

Funktionsweise der Anlage
* Optoelektronischer Generator

Die Plattform nutzt Standardkomponenten der optischen Telekommunikation: Laser, Modulatoren aus dünnfilmigem Lithiumniobat, ein halbleitendes optisches Verstärkergerät und digitale Signalverarbeitung.

* Ising-Modell

Anstelle traditioneller winziger Magneten (wie bei klassischen Ising-Maschinen) verwendet das System Lichtimpulse. Jeder „virtuelle Spin“ ist ein einzelner Impuls, der in einer geschlossenen Schleife mit Steuerung zirkuliert.

* Aufgabenkodierung

Die kombinatorische Optimierungsaufgabe wird durch eine Folge von Impulsen kodiert. Nach dem Start interagieren sie, bis die Systemzustände die minimale Energie erreichen – dieser Zustand ist die Lösung (z. B. der optimale Weg im Travelling‑Salesman-Problem).

Technische Spezifikationen
Anzahl Spins | 256
Mögliche Verbindungen | 65 536 „all‑to‑all“
Leistung | >200 GOPS (Gigaoperationen pro Sekunde) bei Spin‑Interaktion und nichtlinearer Verarbeitung

Zum Vergleich kosten moderne Quantenplattformen von D‑Wave Millionenfach mehr und arbeiten nur wenige Millisekunden pro Lösung.

Warum das wichtig ist
* Raumtemperatur – keine Kryokonfiguration nötig.
* Langzeitstabilität – arbeitet Stunden, nicht Millisekunden.
* Kosteneffizienz – deutlich günstiger und wartungsärmer als Quantenanaloga.

Mögliche Anwendungen
* Routenoptimierung (Logistik, Transport)
* Zahlentrennung berechnen
* Proteinsynthese und pharmazeutisches Design
* Kryptografie und Datensicherheit
* Neuromorphe Berechnungen

Die universitäre Anlage eröffnet die Perspektive für praktische, skalierbare und energieeffiziente analoge Computer für ein breites Spektrum an Optimierungsaufgaben.