Das Münchner Startup Planqc startet gemeinsam mit der Universität des Saarlandes, BMW und Infineon das Forschungsprojekt QIAPO. Das Vorhaben wird mit 2,3 Millionen Euro vom Bundesforschungsministerium gefördert. Für Planqc ist das Projekt ein weiterer Schritt, die eigene Technologie an konkreten Industrieanwendungen zu testen.
Im Zentrum stehen komplexe Optimierungsprobleme, wie sie etwa in der Produktion und Verteilung von Autos oder Halbleiterchips entstehen. Solche Aufgaben lassen sich mit klassischen Computern oft nur näherungsweise lösen. Zugleich benötigen die Berechnungen teils viel Zeit und hohe Rechenleistung.
Planqc entwickelt in Garching einen Neutralatom-Quantencomputer, der im Projekt zum Einsatz kommen soll. Für das Startup geht es damit nicht nur um Forschung, sondern auch um die Frage, ob sich die eigene Hardware bei realen industriellen Problemen praktisch nutzen lässt.
Hybrid trifft Klassik
QIAPO setzt auf einen hybriden Ansatz aus Quantencomputer und klassischer Rechenleistung. Der Quantencomputer soll besonders schwierige Teile eines Problems so vorbereiten, dass klassische Computer sie anschließend besser weiterverarbeiten können. Ziel ist also nicht, klassische Verfahren zu ersetzen, sondern sie zu ergänzen.
Der Nutzen aus Sicht von Planqc: Das Startup kann zeigen, welchen Beitrag Quantencomputer in industriellen Prozessen tatsächlich leisten könnten. Es geht damit nicht nur um die Leistungsfähigkeit im Labor, sondern um den möglichen Einsatz in der Praxis.
Peter P. Orth, Professor für theoretische Physik der Quanteninformation an der Universität des Saarlandes, erklärt:
„Algorithmen, die theoretisch langsamer sind als andere, können dennoch in der Praxis schneller sein.“
Schritt für Schritt in die richtige Richtung
QIAPO zielt nicht darauf, industrielle Probleme in jedem Fall exakt zu lösen. Stattdessen geht es um bessere Näherungslösungen. Der Hintergrund: Viele dieser Aufgaben sind so komplex, dass auch ein hybrider Ansatz sie nicht vollständig exakt lösen kann. Wenn sich Ergebnisse aber verbessern oder schneller erreichen lassen, wäre das bereits ein praktischer Fortschritt.
Die Erwartungen sind jedoch vorerst zurückhaltend. In den kommenden drei Jahren soll das Projekt klären, ob der Ansatz grundsätzlich geeignet ist, solche Aufgaben zu bearbeiten.
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