Vom Labor in die Praxis: Quantencomputer bis 2029
Microsoft halbiert seinen Zeitplan für einen marktfähigen Quantencomputer und präsentiert mit Majorana 2 einen Chip, dessen Qubits bis zu 60 Sekunden stabil bleiben. Wie KI dabei hilft, jahrzehntelange Forschungsdaten in Stunden auszuwerten, und warum das Erfolgsgeheimnis aus dem Krankenhaus stammt.
Microsoft hat Majorana 2 vorgestellt, den zweiten topologischen Quantenchip des Unternehmens. Das Besondere daran: Die Qubits, also die Grundbausteine des Quantencomputers, bleiben jetzt bis zu 60 Sekunden stabil, tausendmal länger als beim Vorgänger. Andere gängige Ansätze messen die Lebensdauer eines Qubits in Mikrosekunden.
Skalierbarer Quantencomputer schon 2029
Auf Grundlage dieser Fortschritte traut sich Microsoft nun zu, schon 2029 einen skalierbaren, kommerziell nutzbaren Quantencomputer zu liefern, also rund fünf Jahre früher als bisher geplant. Gleichzeitig wurde Microsoft Discovery allgemein verfügbar, eine KI-Plattform, die das Unternehmen als wesentlichen Treiber hinter dem Fortschritt beschreibt.
Was Majorana 2 von seinem Vorgänger unterscheidet, klingt zunächst unspektakulär: Microsoft hat das Supraleitermaterial gewechselt, von Aluminium zu Blei. Blei ist vor allem dafür bekannt, Menschen und Geräte in Krankenhäusern vor Strahlung zu schützen. Im Quantenchip übernimmt es eine ähnliche Rolle und schirmt die empfindlichen Qubits vor kosmischen Störungen ab, die sie sonst destabilisieren würden.
KI entwickelt mit
Laut Chetan Nayak, Microsoft Technical Fellow, führte dieser Schritt zu erheblichen Qualitätsverbesserungen am Bauelement. Die Materialforschung dazu läuft übrigens schon seit Jahren, lange bevor agentische KI zum Thema wurde. Für die eigentliche Entwicklungsbeschleunigung aber war eben diese KI entscheidend.
Konkret helfen KI-Agenten dabei, Hunderte Parameter für die Erzeugung eines stabilen topologischen Zustands einzustellen, Messungen zu automatisieren und aus fast zwei Jahrzehnten Forschungsdaten Zusammenhänge zu erkennen, die kein einzelner Mensch überblicken könnte. Was ein Wissenschaftler linear und über Wochen bearbeiten würde, erledigen die Agenten parallel und in einem Bruchteil der Zeit.
Zulfi Alam, Corporate Vice President for Quantum bei Microsoft, beschreibt es so: Die KI führe Wissen aus ganz verschiedenen Disziplinen, von Physik über Maschinenbau bis zur Verfahrenstechnik, zusammen und mache es jedem im Team zugänglich. Die Entscheidungen treffen aber weiterhin Menschen. "Es bleibt immer ein Scientist in the Loop", so Alam.
Plattform für wissenschaftliche KIs
Microsoft Discovery, das Herzstück dieser KI-Infrastruktur, ist seit heute allgemein verfügbar, also nicht mehr nur für das eigene Quantenteam, sondern für Forschungsorganisationen verschiedenster Branchen. Die Plattform verbindet spezialisierte KI-Agenten für wissenschaftliche Prozesse mit einer sogenannten Discovery Engine für Forschungs-Workflows sowie Sicherheits- und Governance-Funktionen auf Unternehmensniveau.
Als konkretes Beispiel nennt Microsoft den Chemiekonzern Syensqo, der die Plattform nutzt, um Fluide der nächsten Generation für die Halbleiterfertigung zu entwickeln. Wer einen niedrigschwelligen Einstieg sucht, kann außerdem die Microsoft Discovery App kostenlos herunterladen und lokal mit einem GitHub-Copilot-Konto betreiben.
Noch viele Hürden
Ob der Zeitplan bis 2029 zu halten ist, bleibt abzuwarten. Topologisches Quantencomputing gilt in der Forschungsgemeinschaft seit Jahren als vielversprechend, aber schwer skalierbar. Die Kombination aus deutlich stabileren Qubits und KI-beschleunigter Entwicklung ist neu, und auch Microsoft räumt ein, dass noch viele Hürden zu nehmen sind.
Nayaks Aussage, das Team sei gegenüber dem Vorjahr "tausendmal besser", klingt nach Marketing, steckt aber eine konkrete Messgröße dahinter: die um drei Größenordnungen verlängerte Qubit-Lebensdauer. Das ist ein echter Fortschritt, auch wenn der Weg zum kommerziellen Quantencomputer noch lang ist.