Medienmitteilung der ETH Zürich vom 01.06.2011

Supercomputer brauchen viel Energie, die sie als Wärme freisetzen. Eine Studie aus der theoretischen Physik zeigt nun Erstaunliches: Beim Löschen gespeicherter Daten könnte die Wärmebildung vermieden und im Idealfall sogar Kälte erzeugt werden. Hinter dieser praktischen Anwendung stehen grundlegende Überlegungen zu Wissen und Unwissen.

Wenn Rechner rechnen, produzieren sie vor allem eines: Wärme. Die Wärmeproduktion macht den Computer aus energetischer Sicht ineffizient, was nicht erst seit der laufenden Energiedebatte ein Problem ist. Zudem limitiert die Hitze auch die Leistung der Hochleistungsrechner, so dass eine Steigerung nur noch begrenzt möglich ist. Der enorme Energiebedarf und die überflüssige Wärmeproduktion machen Hochleistungsrechner also nicht nur teurer, sie behindern auch deren Weiterentwicklung.

Die jüngsten Forschungsresultate eines Teams von Physikern lassen deshalb aufhorchen. ETH-Professor Renato Renner beschreibt zusammen mit Professor Vlatko Vedral, vom Centre for Quantum Technologies der NU Singapore, im Fachmagazin Nature, wie beim Datenlöschen anstatt Wärme unter bestimmten Voraussetzungen Kälte entstehen könnte.

Landauer-Prinzip ist nicht immer gültig

Der Physiker Rolf Landauer zeigte bereits 1961, dass beim Datenlöschen unweigerlich Energie in Form von Wärme freigesetzt wird. Das Landauer-Prinzip besagt, dass wenn eine bestimmte Anzahl an Rechenoperationen pro Sekunde überschritten wird, der Computer so viel Wärme produziert, dass diese unmöglich abgeführt werden kann. Renner geht davon aus, dass diese kritische Grenze in den nächsten 10 bis 20 Jahren erreicht wird. Die Wärmeabgabe beim Löschen einer Festplatte von zehn Terabyte beträgt zwar prinzipiell weniger als ein Millionstel Joule. Wird ein solcher Löschvorgang aber viele Male pro Sekunde wiederholt, summiert sich die Wärme dementsprechend auf.

Das Landauer-Prinzip, so zeigt nun die Studie, gilt aber nur, solange man den Wert, der zu löschenden Bits nicht kennt. Das Löschen eines Speichers ist bis jetzt ein irreversibler Prozess. Wenn der Speicherinhalt jedoch bekannt ist, wäre es möglich, ihn so zu löschen, dass er theoretisch wieder herstellbar wäre. Unter diesen Umständen würde das Landauer-Prinzip nicht mehr gelten.

Ähnliche Formel – zwei Disziplinen

Um das zu beweisen, verbanden die Wissenschaftler den Entropie-Begriff aus der Informationstheorie mit dem aus der Thermodynamik. In der Informationstheorie ist die Entropie ein Mass für die Informationsdichte. Sie beschreibt beispielsweise, wie viel Speicherplatz ein gegebenes Set von Daten bei optimaler Kompression einnehmen würde. In der Thermodynamik hingegen sagt die Entropie etwas über die Unordnung in Systemen (zum Beispiel der Moleküle in einem Gas) aus.

Das Konzept der Entropie existiert also in verschiedenen Disziplinen weitgehend unabhängig voneinander. «Wir haben nun gezeigt, dass in beiden Fällen der Entropie-Begriff eigentlich dasselbe beschreibt», hält der ETH-Physiker Renner fest. Da die Formeln gleich aussehen, vermutete man bereits früher eine Verknüpfung zwischen beiden. «Unsere Studie zeigt, dass die Entropie in beiden Fällen als eine Art Unwissen angesehen werden kann», sagt Renner. Wichtig dabei ist, dass ein Objekt nicht per se eine gewisse Entropie hat, sondern dass diese immer vom Beobachter abhängt. Auf das Beispiel mit dem Datenlöschen übertragen, heisst das: Wenn zwei Personen einen Datenspeicher löschen und einer von beiden mehr Wissen über den Speicherinhalt hat, kann dieser den Speicher mit weniger Energie löschen.

Keine Wärme oder gar Kälte

Denkt man die Ergebnisse der Wissenschaftler konsequent weiter, dann wird beim Löschen von Computerdaten im Extremfall keine Energie mehr gebraucht. Beim klassischen Computer ist das allerdings erst möglich, wenn dessen Prozessoren so klein sind, dass Quanteneffekte eine Rolle spielen. Das heisst, dass ein einzelnes Bit nicht wie heute durch hunderte in eine bestimmte Richtung ausgerichtete Atome auf einem Chip dargestellt wird, sondern dass der Wert jedes Bits nur noch in ein einziges Atom geschrieben wird.

Die Physiker gehen sogar noch einen Schritt weiter: Bei einem Quantencomputer könnte der Nutzer mit dem Speicherinhalt „verschränkt“ sein. Dies bedeutet, dass er den Speicherinhalt „mehr als vollständig kennt“, und damit die Entropie negativ wäre. Der Umgebung würde dann bei einem Löschvorgang sogar Wärme entzogen, diese also abgekühlt. «Das heisst nicht, dass wir das Perpetuum Mobile entwickeln können», betont Renner. Die der Umgebung entzogene Wärme würde zwar in nutzbare Energie umgewandelt, da das Löschen von Daten aber ein einmaliger Prozess ist, ergäbe sich dadurch keine fortlaufende Energiegewinnung.

Grundlegende Erkenntnis

Die neuen Erkenntnisse der Wissenschaftler über den Begriff der Entropie in der Physik und der Informationstheorie sind grundlegend – nicht nur im Bezug auf die Wärmeproduktion von Computern. Die innerhalb der Informationstheorie entwickelten Methoden, um beispielsweise mit unvollständigem Wissen umzugehen, könnten der Schlüssel zu einem neuartigen Verständnis der Thermodynamik sein.

Veröffentlichung:
Del Rio L, Aberg J, Renner R, Dahlsten O & Vedral V: The thermodynamic meaning of negative entropy, Nature (2011) doi: 10.1038/nature10123.

Externer Link: www.ethz.ch

Presseinformation der Universität Innsbruck vom 26.05.2011

Wiederholte Fehlerkorrektur für den Quantenrechner

Einen wesentlichen Baustein für den zukünftigen Quantencomputer haben Physiker der Universität Innsbruck um Philipp Schindler und Rainer Blatt als weltweit erste demonstriert: eine wiederholbare Fehlerkorrektur. Damit können die im Quantencomputer auftretenden Fehler schnell und elegant rückgängig gemacht werden. Die Wissenschaftler berichten darüber in der Fachzeitschrift Science.

Für die Datenverarbeitung gilt generell: Werden Daten abgespeichert oder übertragen, können Störungen die Informationen verfälschen oder löschen. Für herkömmliche Computer wurden Techniken entwickelt, um solche Fehler automatisch zu erkennen und zu korrigieren. Dazu werden die Daten mehrfach verarbeitet und bei Fehlern durch einen Vergleich die wahrscheinlichste Variante ausgewählt. Da Quantensysteme wesentlich empfindlicher auf Umwelteinflüsse reagieren als klassische Systeme, benötigt ein zukünftiger Quantencomputer ebenfalls einen sehr effizienten Algorithmus zur Fehlerkorrektur. Innsbrucker Quantenphysikern um Philipp Schindler und Rainer Blatt vom Institut für Experimentalphysik der Universität Innsbruck und dem Institut für Quantenoptik und Quanteninformation (IQOQI) der Österreichischen Akademie der Wissenschaften haben nun einen solchen Algorithmus im Experiment realisiert. „Die Schwierigkeit besteht darin, dass Quanteninformation grundsätzlich nicht kopiert werden kann“, erklärt Schindler. „Wir können die Information also nicht mehrfach abspeichern und dann vergleichen.“ Die Physiker bedienen sich deshalb einer Besonderheit der Quantenphysik und machen die quantenmechanische Verschränkung für die Fehlerkorrektur nutzbar.

Schnelle und effiziente Fehlerkorrektur

Um den Mechanismus zu demonstrieren, fangen die Innsbrucker Physiker in einer Ionenfalle drei Kalziumionen. Alle drei Teilchen werden als Quantenbit (Qubit) verwendet, wobei ein Ion als Informationsträger, die anderen beiden als Hilfsqubits dienen. „Wir verschränken zunächst das erste Qubit mit den beiden Hilfsbits und übertragen so die Quanteninformation auf alle drei Teilchen“, erzählt Philipp Schindler. „Ein Quantenalgorithmus stellt dann fest, ob und welcher Fehler dabei auftritt. Worauf der Algorithmus den Fehler selbstständig korrigiert.“ Nach der Korrektur werden die Hilfsbits durch optisches Pumpen mit Hilfe eines Laserstrahls wieder zurückgesetzt. „Dies ist das eigentlich neue Element in unserem Experiment, das die wiederholte Fehlerkorrektur erst möglich macht“, sagt Rainer Blatt. „Befreundete amerikanische Physiker haben vor einigen Jahren die prinzipielle Funktionsweise der Quantenfehlerkorrektur demonstriert. Mit unserem Mechanismus ist es nun aber erstmals möglich, Fehler wiederholt und effizient zu korrigieren.“

Weltweit führend

„Damit ein zukünftiger Quantencomputer tatsächlich Realität wird, benötigen wir einen Quantenprozessor mit zahlreichen Quantenbits“, sagt Schindler. „Außerdem bedarf es Rechenoperationen, sogenannter Quantengatter, die nahezu fehlerfrei arbeiten. Der dritte wesentliche Baustein ist eine funktionierende Fehlerkorrektur.“ Die Forschungsgruppe um Rainer Blatt arbeitet seit vielen Jahren weltweit führend an der Realisierung des Quantencomputers. Vor drei Jahren präsentierte sie die ersten Quantengatter mit einer Güte von über 99 Prozent. Nun haben die Forscher einen weiteren wesentlichen Baustein geliefert: eine funktionsfähige, wiederholte Quantenfehlerkorrektur. Die Forschungsarbeit wurde unter anderem vom österreichischen Wissenschaftsfonds FWF, der Europäischen Kommission, dem Europäischen Forschungsrat und der Tiroler Industrie unterstützt und nun in der Fachzeitschrift Science veröffentlicht.

Publikation:
Experimental repetitive quantum error correction. Philipp Schindler, Julio T. Barreiro, Thomas Monz, Volckmar Nebendahl, Daniel Nigg, Michael Chwalla, Markus Hennrich, Rainer Blatt. Science am 27. Mai 2011. DOI: 10.1126/science.1203329

Externer Link: www.uibk.ac.at

Pressemitteilung der TU München vom 23.05.2011

Neues Verfahren zur Untersuchung neurodegenerativer Erkrankungen:

Ein internationales Forscherteam mit Beteiligung der Technischen Universität München (TUM) hat eine neue Computertomographiemethode entwickelt, die molekulare Einsichten ins Gehirn ermöglicht. Der neue Ansatz nutzt aus, dass verschiedene molekulare Strukturen im Gehirn zu unterschiedlichen Signaturen in der gestreuten Röntgenstrahlung führen. Die Methode macht beispielsweise die Myelin-Ummantelung von Nervenfasern im Gehirn sichtbar und liefert so wertvolle Information für die Erforschung von Krankheiten wie Multipler Sklerose und Alzheimer. In ihrer Online-Ausgabe berichtet die renommierte Fachzeitschrift NeuroImage über die Ergebnisse der Forschung.

Die Myelin-Ummantelung der Gehirn-Nervenzellen besteht aus schichtartigen Lamellen. Sie umschließen die Nervenzellen, die sogenannten Axonen. Diese Myelin-Schichten sind vor allem deswegen von Bedeutung für das zentrale Nervensystem, weil sie für eine schnelle Weiterleitung der Nervensignale sorgen. Änderungen oder Ausfälle dieser Funktion stehen im Verdacht, an degenerativen Gehirnkrankheiten, wie Alzheimer oder Multipler Sklerose, beteiligt zu sein.

„Die detaillierte Entwicklung dieser Krankheiten ist bisher nicht verstanden“, sagt TUM Professor Franz Pfeiffer, „aber wird zunehmend mit Veränderungen in den Myelin-Schichten in Verbindung gebracht, die für Unterbrechungen in der Signalübertragung zwischen Nervenzellen verantwortlich sind. Vereinfacht gesagt ist das so, wie wenn bei elektrischen Leitungen die Isolierung beschädigt wird und es so zu Kurzschlüssen und Leckströmen kommt.“

Die neue Entwicklung basiert auf konventioneller Computertomographie (CT) Technik, die wohl etabliert ist und in klinischen Anwendungen weltweit eingesetzt wird. Bei einer CT Untersuchung wird der Körper von Röntgenstrahlen durchleuchtet und ein Bilddetektor nimmt unter unterschiedlichen Winkeln die Schattenwürfe des menschlichen Körpers auf. Aus diesen Bildern wird dann durch Bilddatenverarbeitung ein dreidimensionales Abbild des Körperinneren errechnet.

„Der neue Aspekt unserer Methodik“, so TUM Forscher Dr. Martin Bech, „besteht darin, dass nicht nur die vom Körper absorbierte Röntgenstrahlung in solchen Bildern gemessen wird, sondern auch das genaue Streumuster, das durch die Wechselwirkung der Röntgenstrahlen mit den Strukturen im Körperinneren entsteht. Solche Streubilder werden für jeden Punkt und unter jedem Winkel aufgenommen, und diese Zusatzinformation lässt Rückschlüsse auf die molekulare Struktur in jedem Teil der Probe zu.“

Die Streubilder werden mit einem von dem Forscherteam entwickelten Algorithmus verarbeitet. Torben Jensen, Forscher am Niels-Bohr-Institut in Kopenhagen und Erstautor der Veröffentlichung, erläutert: „Wir haben einen Algorithmus entwickelt, der hoch-aufgelöste, dreidimensionale Bilder der Probe errechnet, und typischerweise einige hunderttausend Streubilder analysiert. Dieser Algorithmus berücksichtigt insbesondere die Streusignatur der molekularen Struktur in der Probe.

Als Anwendungsbeispiel hat das Team mit der Methode das Gehirn einer Laborratte untersucht – und verblüffend präzise Einsichten gewonnen. „Wir können im Detail die Myelin-Ummantelung der Nervenzellen sichtbar machen und sogar verschiedene Schichten von nur 17,6 Nanometern Dicke unterscheiden“, erklärt Professor Robert Feidenhans’l vom Niels-Bohr-Institut in Kopenhagen. „Bis jetzt musste man immer kleine Stücke aus der Probe herausschneiden und analysieren, um ähnliche Information zu erhalten. Mit der neuen Methode können wir 250.000 Punkte in der Probe auf einen Schlag analysieren. Dies wird Reihenuntersuchungen bezüglich Dicke und Konzentration von Myelin-Ummantelungen im Zusammenhang mit verschiedenen Krankheitsbildern ermöglichen“.

Die Ergebnisse entstanden in einer internationalen Zusammenarbeit von Forschern aus Deutschland, Dänemark, Schweiz, und Frankreich. Die Experimente wurden an der Synchrotron Lichtquelle des Paul Scherrer Instituts in Villigen (Schweiz) ausgeführt. Zukünftig sollen sie auch auf dem Campus Garching am derzeit im Aufbau befindlichen „Centre for Advanced Laser Applications“ (CALA) möglich werden, mit neuen Laser-basierten brillanten Röntgenquellen, wie sie im Exzellenzcluster „Munich-Centre for Advanced Photonics“ entwickelt werden.

Externer Link: www.tu-muenchen.de