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Was Fujitsus Digital Annealer von Quantencomputern unterscheidet

Fujitsus Digital Annealer soll ähnlich arbeiten wie ein Quantencomputer, ohne einer zu sein. In der Praxis greift er aber nur auf etablierte Technik zurück.

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(Bild: Fujitsu)

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Wer Berichte über den von Fujitsu auf der Hannover Messe vorgestellten "Digital Annealer" gelesen hat, ist um das Wort Quantencomputer kaum herumgekommen. Bereits die Presseankündigung titelt mit "Quantenbeschleunigung", im übrigen Text wird von quanteninspirierter Technik gesprochen. Doch der Digital Annealer hat nichts mit Quantentechnologien oder Quantencomputern zu tun. Vielmehr handelt es sich um eine klassische Umsetzung einer parallel rechnenden Hardware für eine spezielle Klasse von mathematischen Problemen – nicht mehr und nicht weniger.

Die eigentliche Technik ist spannend: Ein sogenannter Simulated-Annealing-Algorithmus wird effizient eingesetzt. Dieses Optimierungsverfahren aus den 1980er-Jahren befreit sich über eine kluge Heuristik aus lokalen Minima der zu optimierenden Gütefunktion und findet so mit hoher Wahrscheinlichkeit das globale Minimum. Die mathematische Basis für das Simulated Annealing ist dabei das Ising-Modell, welches Ernst Ising in den 1920er-Jahren für die Berechnung von Magnetismus in Festkörpern einführte (siehe Artikel "Quanten-Annealer – Vorbote des Quantencomputers").

Viele für die Praxis relevante Fragestellungen lassen sich durch das Ising-Modell mathematisch darstellen. Dabei geht es immer um kombinatorische Aufgaben, bei denen eine sehr große Anzahl von Kombinationsmöglichkeiten untersucht werden soll. Ein vielzitiertes Beispiel ist das sogenannte Travelling-Salesman-Problem, bei dem ein Handelsreisender viele Städte besuchen möchte und nun die kürzeste Strecke sucht, auf der er in allen Städten vorbeikommt. Die Anzahl der möglichen Teilstreckenkombinationen explodiert mit der Anzahl der Städte. Ähnliche Fragestellungen tauchen in der Lagerlogistik, beim Portfolio-Management in der Finanzindustrie oder in der Produktionsoptimierung auf. Wer das Ising-Modell effizient optimiert, hat also eine universelle Lösungsmethode für viele verschiedene Fragen.

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