Verlässliche Quantencomputer entwickeln

Quantencomputer sollen künftig algorithmische Probleme lösen, die selbst die größten klassischen Superrechner überfordern. Doch wie lässt sich prüfen, dass der Quantencomputer auch verlässlich tut, was er soll? Je nach algorithmischer Aufgabe ist dies ein leichtes, womöglich aber auch ein sehr diffiziles Zertifizierungsproblem. Einem internationalen Forschungsteam ist nun auf der Grundlage eines an der Universität Freiburg entwickelten statistischen Ansatzes ein wichtiger Schritt gelungen, um eine schwierige Variante dieses Problems zu lösen. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler haben ihre Resultate im Fachjournal „Nature Photonics“ vorgestellt.

Beispielhaft für ein schwieriges Zertifizierungsproblem steht das Sortieren einer definierten Zahl von Photonen nach Durchgang durch eine definierte Anordnung mehrerer optischer Elemente. Die Anordnung bietet jedem einzelnen Photon eine Vielzahl von Transmissionspfaden an – je nachdem, ob das Photon an einem einzelnen optischen Element reflektiert oder transmittiert wird. Die Aufgabe besteht darin, für eine gegebene Positionierung der Photonen am Eingang der Anordnung die Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen, mit welchen die Photonen die Anordnung an definierten Stellen wieder verlassen. Mit zunehmender Größe der optischen Anordnung und zunehmender Anzahl der auf die Reise geschickten Photonen wachsen die Zahl der möglichen Pfade und Verteilungen der Photonen am Ausgang in Folge der grundlegenden quantenmechanischen Unschärfe rasch derart stark an, dass eine exakte Wahrscheinlichkeitsvorhersage mit verfügbarer Rechnertechnologie unmöglich wird. Physikalische Prinzipien sagen zudem voraus, dass verschiedene Teilchenspezies, etwa Photonen oder Elektronen, zu unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen führen. Doch wie lassen sich diese Verteilungen und unterschiedliche optische Anordnungen verlässlich unterscheiden, wenn eine exakte Berechnung nicht in Frage kommt?

Ein in Freiburg entwickelter Zugang hat es Forscherinnen und Forschern aus Rom, Mailand, Redmond/USA, Paris und Freiburg erstmals ermöglicht, charakteristische statistische Eigenschaften der in Gänze unzugänglichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu identifizieren. Anstelle eines vollständigen „Fingerabdrucks“ gelang es ihnen, aus einem für beliebige Größen des Anordnungssystems noch handhabbaren, weil reduzierten Datensatz jene Information zu destillieren, mittels derer eine Unterscheidung verschiedener Teilchenarten und verschiedener optischer Anordnungen möglich wird. Das Team zeigte auch, dass dieser Destillationsvorgang mit Methoden aus der Forschung zur künstlichen Intelligenz noch verbessert werden kann – wobei die Physik die entscheidende Information darüber liefert, in welchem Datensatz die relevanten Muster zu suchen sind. Da der statistische Freiburger Ansatz für größere Teilchenzahlen und Anordnungen sogar noch genauer wird, hoffen die Wissenschaftler, mit ihrem Ergebnis die Lösung des Zertifizierungsproblems einen wesentlichen Schritt voranzubringen.

Originalveröffentlichung:

• Taira Giordani, Fulvio Flamini, Matteo Pompili, Niko Viggianiello, Nicolò Spagnolo, Andrea Crespi, Roberto Osellame, Nathan Wiebe, Mattia Walschaers, Andreas Buchleitner and Fabio Sciarrino (2018): Experimental statistical signature of many-body quantum interference. In: Nature Photonics. doi: 10.1038/s41566-018-0097-4

Weitere Informationen:

• Mattia Walschaers (2016): Efficient quantum transport. Dissertation, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, sowie Springer Theses, in Vorbereitung (Springer Thesis Award 2017).
• Mattia Walschaers, Jack Kuipers, Juan-Diego Urbina, Klaus Mayer, Malte Christopher Tichy, Klaus Richter and Andreas Buchleitner (2016): Statistical benchmark for BosonSampling. In: New Journal of Physics 18.
• Mattia Walschaers, Frank Schlawin, Thomas Wellens and Andreas Buchleitner (2016): Quantum transport on disordered and noisy networks: an interplay of structural complexity and uncertainty. In: Annual Review of Condensed Matter Physics 7, S. 223–248.