Google-Forscher haben eine Technik der künstlichen Intelligenz verwendet, um Fehler in einem Quantenprozessor in Echtzeit zu beheben. Im Gegensatz zu früher kann der Computer nun auch weiterrechnen, während er sich selbst korrigiert.09.07.2026, 05.30 Uhr4 LeseminutenGoogle stellte seinen Quantenprozessor namens Willow im Dezember 2024. Er besteht aus 105 Quantenbits und kann jetzt dank künstlicher Intelligenz aus seinen eigenen Fehlern lernen.GOOGLEQuantencomputer sind längst kein reines Forschungsthema mehr. Die amerikanische Regierung traut den neuartigen, noch in Entwicklung befindlichen Quantenrechnern zu, bis 2028 zur Lösung wichtiger wissenschaftlicher Probleme beizutragen. Den ehrgeizigen Zeitplan hat Präsident Trump vor zwei Wochen in einer Verordnung festgehalten.Optimieren Sie Ihre BrowsereinstellungenNZZ.ch benötigt JavaScript für wichtige Funktionen. Ihr Browser oder Adblocker verhindert dies momentan.Bitte passen Sie die Einstellungen an.An Quantencomputer richten Forscher hohe Erwartungen: Sie sollen dereinst die Entdeckung neuer Materialien und Biomoleküle beschleunigen und vielleicht auch Anlageportfolios und Lieferrouten optimieren.Noch kämpfen die neuen Superrechner aber mit einem Problem: Sie reagieren empfindlich auf kleinste Störungen in ihrer Umgebung – etwa auf minimale Temperaturschwankungen. Das führt zu Fehlern in den Berechnungen. Forscher von Google berichten diese Woche im Wissenschaftsmagazin «Nature», wie sie einen Teil dieses Problems mithilfe einer Methode der künstlichen Intelligenz lösen konnten.Forscher erkannten die grundsätzliche Fehleranfälligkeit von Quantencomputern, bevor überhaupt der erste Quantenrechner gebaut wurde. Um das Problem in den Griff zu bekommen, erfanden sie vor rund dreissig Jahren die ersten Verfahren der Quantenfehlerkorrektur. Erst in den letzten zwei Jahren hat die Quantenfehlerkorrektur in der Praxis funktioniert, allerdings nur bei kleinen Quantenprozessoren und relativ kurzen Berechnungen.Firmen wie IBM und Google wollen die Fehlerkorrektur bis zum Ende dieses Jahrzehnts auf grössere Quantenrechner und längere Berechnungen ausweiten. Erst dann würden Quantencomputer beginnen, ihre Versprechen einzulösen. Das neue Verfahren sei für Google ein Schritt in diese Richtung, sagt Tobias Kiermeyer, der an der Technischen Universität München an ähnlichen Techniken forscht. Es halte die Fehlerrate auf dem bisher besten Quantenprozessor der Firma deutlich stabiler und tue das besser als menschliche Experten.Fehlerkorrektur ohne menschlichen EingriffDie Quantenfehlerkorrektur funktioniert nämlich nur, wenn die Fehlerrate der einzelnen Bausteine eines Quantencomputers – Quantenbits genannt – unter einem bestimmten Schwellenwert liegt. Die Fehlerrate eines Quantenbits hängt von mikroskopischen Fertigungsdefekten in den Bauteilen selbst ab sowie von Störungen in ihrer Umgebung.Die Fertigungsdefekte sind unvermeidbar, auch wenn Firmen die Herstellung der Quantenbits laufend verbessern. Noch bessere Fertigungsverfahren könnten die Fehlerrate weiter senken, aber das muss auch zu vertretbaren Kosten geschehen.Die Google-Forscher setzen in der neuen Studie an anderer Stelle an: Sie wollen die Fehler, die durch Schwankungen in der Umgebung der Quantenbits entstehen, in Echtzeit beheben. Sie bedienen sich dabei einer Technik der künstlichen Intelligenz, des sogenannten Bestärkungslernens.Mit dieser Technik entwickelte Google vor rund zehn Jahren das KI-System Alpha-Go, das beim fernöstlichen Spiel Go die besten menschlichen Spieler schlagen und sogar kreative Spielzüge wählen konnte. Alpha-Go lernte das Spiel, indem es abertausend Mal gegen sich selbst spielte. Bei jeder Partie lernte das KI-System aus den eigenen Fehlern. Damals war der Erfolg von Alpha-Go so gross, dass auch Physiker bald versuchten, das Bestärkungslernen für die Fehlerkorrektur in Quantencomputern einzusetzen.Erster Erfolg in der PraxisZu den Pionieren dieser Forschungsrichtung gehörte Thomas Fösel, der die Technik in seiner Doktorarbeit untersuchte. Fösel ist heute Postdoktorand an der Friedrich-Alexander-Universität in Erlangen-Nürnberg. Laut ihm markiert die Google-Studie das erste Mal, dass das Bestärkungslernen einen praktischen Nutzen für die Quantenfehlerkorrektur beweist, wenngleich in einem kleineren Rahmen, als er und andere das damals vor rund zehn Jahren zum ersten Mal versucht hatten.Um die Fehlerkorrektur zu ermöglichen, wird ein Quantencomputer um sogenannte «Hilfsquantenbits» ergänzt, die nur zur Erkennung und Behebung der Fehler in den «Datenquantenbits» dienen, die die eigentliche Information speichern. Messungen an den Hilfsquantenbits werden in einen «Decodierer» eingespeist. Dieser rechnet aus, wo sich welche Fehler eingeschlichen haben und wie diese zu beheben sind. «Wir wollten damals das Bestärkungslernen verwenden, um den gesamten Fehlerkorrekturprozess zu automatisieren, einschliesslich des Decodierens», sagt Fösel.Die Google-Forscher konzentrieren sich nun hingegen nur auf die sogenannte analoge Steuerung einzelner Quantenbits. In den Quantencomputern von Google und IBM bestehen die Quantenbits aus supraleitenden Bauteilen, die auf Siliziumchips angebracht werden. Jedes Quantenbit habe so etwas wie eine eigene Persönlichkeit und reagiere anders auf Störungen in seiner Umgebung, erklärt Fösel. Der Grund dafür sei, dass die Herstellung nie unter identischen Bedingungen stattfinde, wodurch jedes Quantenbit andere Fertigungsfehler aufweise.Aus diesem Grund muss jedes Quantenbit aufwendig geeicht werden, bevor der Quantencomputer überhaupt anfängt zu rechnen. Und auch während einer Berechnung können sich die Eigenschaften des Quantenbits durch äussere Einflüsse verändern – ein Phänomen, das die Forscher als «drift» bezeichnen.Um Rechenfehler durch diese Abweichungen zu korrigieren, senden Forscher regelmässig Pulse von Mikrowellenstrahlung auf die Quantenbits. Diese Pulse müssen selbst sorgfältig eingestellt werden, damit sie den gewünschten Effekt haben. «Wenn man sehr viele Quantenbits so steuern muss, wächst die Anzahl Parameter schnell über das hinaus, was ein Mensch bewältigen kann, der die Steuerungselektronik bedient», sagt Thomas Fösel. Und genau hier profitiert der Quantencomputer von Google von der neuen Technik.Fehler korrigieren, ohne die Berechnung stoppen zu müssenDie Messungen an den Hilfsquantenbits speisen die Google-Forscher nicht nur in den Decodierer, sondern in einen KI-Agenten, der kontinuierlich lernt. Der virtuelle Agent geht dabei vor wie einst Alpha-Go: Er «beobachtet», wie die gemessenen Quantenbits auf die Mikrowellenpulse reagieren, die der «drift» entgegenwirken sollen. Irgendwann kann der Agent die Pulse schneller und präziser einstellen als die Menschen, die das heute routinemässig im Labor tun.In der Google-Studie funktioniert das nur, wenn sich die Eigenschaften der Quantenbits nicht allzu schnell verändern. Der Vorteil ist, dass die Justierung in Echtzeit nun vorgenommen werden kann, ohne die Berechnung anzuhalten. Denn für beide Prozesse werden die gleichen Messungen verwendet. Der Google-Quantencomputer lernt nun also nicht nur aus den eigenen Fehlern. Er tut das auch, ohne die Arbeit pausieren zu müssen.Passend zum Artikel