Stabilere Zustände für Quantencomputer

Presseinformation des KIT (Karlsruher Institut für Technologie) vom 20.12.2022

Forschende des KIT arbeiten an neuem Qubit-Ansatz – Veröffentlichung in Nature Materials

Quantencomputer gelten als die Rechner der Zukunft. A und O sind dabei Quantenbits (Qubits), die kleinste Recheneinheit von Quantencomputern. Da sie nicht nur über zwei Zustände verfügen, sondern auch über Zustände dazwischen, verarbeiten Qubits mehr Informationen in kürzerer Zeit. Einen solchen Zustand länger aufrechtzuerhalten, ist allerdings schwierig und insbesondere von den Materialeigenschaften abhängig. Ein Forschungsteam des KIT erzeugte jetzt Qubits, die 100-mal sensitiver auf Materialdefekte sind – ein entscheidender Schritt, um diese auszumerzen. Die Ergebnisse veröffentlichte das Team in der Zeitschrift Nature Materials.

Quantencomputer können große Datenmengen schneller verarbeiten, weil sie viele Rechenschritte parallel durchführen. Informationsträger des Quantencomputers ist das Qubit. Bei Qubits gibt es nicht nur die Informationen „0“ und „1“, sondern auch Werte dazwischen. Die Schwierigkeit liegt im Moment allerdings noch darin, Qubits herzustellen, die klein genug sind und sich schnell genug schalten lassen, um Quantenkalkulationen auszuführen. Als vielversprechende Option gelten hier supraleitende Schaltungen. Supraleiter sind Materialien, die bei extrem niedrigen Temperaturen keinen elektrischen Widerstand aufweisen und daher elektrischen Strom verlustfrei leiten. Dies ist entscheidend, um den Quantenzustand der Qubits zu erhalten und sie effizient miteinander zu verbinden.

Gralmonium-Qubits: Supraleitend und sensitiv

Forschenden des KIT ist es gelungen, neuartige und unkonventionelle supraleitende Qubits zu entwickeln. „Das Herzstück eines supraleitenden Qubits ist ein sogenannter Josephson-Kontakt, der zur Speicherung von Quanteninformation dient. Genau an dieser Stelle haben wir eine entscheidende Veränderung vorgenommen“, so Dr. Ioan M. Pop vom Institut für QuantenMaterialien und Technologien des KIT (IQMT). In der Regel werden solche Josephson-Kontakte für supraleitende Quantenbits erzeugt, indem zwei Aluminiumschichten durch eine dünne Oxid-Barriere getrennt werden. „Im Gegensatz dazu verwenden wir für unsere Qubits nur eine einzelne Schicht aus ‚granularem Aluminium‘, einem Supraleiter aus wenige Nanometer großen Aluminiumkörnern, die in einer Oxid-Matrix eingebettet sind“, sagt Pop. Dadurch bildet das Material von sich aus ein dreidimensionales Netzwerk aus Josephson-Kontakten. „Spannenderweise werden die gesamten Eigenschaften unseres Qubits durch eine winzige Engstelle von nur 20 Nanometern dominiert. Dadurch wirkt es wie eine Lupe für mikroskopische Materialdefekte in supraleitenden Qubits und bietet eine vielversprechende Perspektive für deren Verbesserung“, ergänzt Simon Günzler vom IQMT.

Aus einem Guss: Qubits vollständig aus granularem Aluminium

Die vom Team entwickelten Qubits sind eine fundamentale Weiterentwicklung eines bereits zuvor erprobten Ansatzes mit sogenannten Fluxonium-Qubits. Bei dieser Vorgängerversion wurden Teile aus granularem Aluminium und andere Teile konventionell aus Aluminium hergestellt. Bei der aktuellen Arbeit gingen die Forschenden noch den entscheidenden Schritt weiter und stellten die kompletten Qubits aus granularem Aluminium her. „Als würde man einen Quantenschaltkreis einfach aus einem Metallfilm herausschneiden. Dadurch ergeben sich ganz neue Möglichkeiten für die industrielle Herstellung mit Ätzverfahren und erweiterte Einsatzbereiche für die Qubits, zum Beispiel in starken Magnetfeldern“, so Dennis Rieger vom Physikalischen Institut des KIT.

Diese Erfindung haben die Autoren auch durch ein europäisches Patent geschützt. (rli)

Originalpublikation:
D. Rieger, S. Günzler, M. Spiecker, P. Paluch, P. Winkel, L. Hahn, J. K. Hohmann, A. Bacher, W. Wernsdorfer, and I. M. Pop: Granular Aluminium Nanojunction Fluxonium Qubit. Nature Materials, 2022. DOI: 10.1038/s41563-022-01417-9

Externer Link: www.kit.edu

Künstliche Intelligenz für Ahle-Wurst-Herstellung

Pressemitteilung der Universität Kassel vom 23.11.2022

Wer in naher Zukunft eine Ahle Wurst kauft, Nordhessens Spezialität, der könnte ein Lebensmittel in der Hand halten, das mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) produziert wurde. Informatiker der Universität entwickeln gemeinsam mit einer Caldener Fleischerei ein Verfahren, in dem eine KI die Reifung der Wurst überwacht und die Pflege in der Reifekammer steuert. Das Projekt soll auf die Produktion anderer Lebensmittel übertragbar sein und das hessische Handwerk stärken.

Die Ahle Wurst ist nordhessisches Kulturgut und hat Kultstatus. Für die echte „Stracke“ oder „Runde“ kommt es nicht nur auf Rezept und Verarbeitung an, es braucht auch eine aufwändige und mehrere Wochen, oft Monate lange Reifung in speziellen Wurstekammern. Anders als in der Industrie erfolgt die traditionelle Reifung in einem natürlichen Umfeld, oft in Lehmkammern auf den Dachböden historischer nordhessischer Fachwerkhäuser.

Das Handwerk sorgt für ein charakteristisches, besonders intensives Aroma der Wurst, ist aber gleichzeitig mit viel Überwachung und Pflege verbunden. So wird jede reifende Wurst regelmäßig auf den Reifegrad geprüft und gegebenenfalls umgelagert. Eine gewisse Menge an Reifeschimmel ist wünschenswert, zu viel Schimmelbelag muss von den Mitarbeitern abgewaschen werden. Hier kommt es stark auf die Erfahrung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter an.

Übertragbar auf anderes Handwerk

In Kooperation mit der Landfleischerei Koch in Calden entwickeln Informatiker der Universität Kassel nun ein System, im dem eine Künstliche Intelligenz Nase und Augen der erfahrenen Fleischer unterstützt. Sensoren ermitteln dafür zunächst Werte wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit in der Kammer sowie Wassergehalt oder PH-Wert der Würste und überspielen die Daten an einen zentralen Rechner. Ein Programm errechnet dann die nötigen Schritte und übermittelt sie an die Fachkräfte: Muss gelüftet werden? Ist es zu warm oder zu kalt, zu feucht oder zu trocken? Muss die Wurst gewaschen werden? Dabei erhält das System Rückmeldungen von den Fachleuten, die es wiederum einspeist und verarbeitet. So entwickelt sich das Programm weiter.

Prof. Dr. Klaus David, der an der Universität Kassel das Fachgebiet Kommunikationstechnik leitet und das Projekt steuert, erläutert: „Die Wurstproduktion ist ein gutes Reallabor, um Anwendungsmöglichkeiten von KI und Maschinellem Lernen für das Lebensmittel-Handwerk zu entwickeln. Ähnliche Systeme sind denkbar etwa für handwerkliche Bäckereien oder Käsereien.“

Katharina Koch, Inhaberin der Landfleischerei Koch, bestätigt den Nutzen für das Handwerk: „Funktioniert das System, kann das nicht nur die Qualität der Produkte erhöhen, sondern auch dem Fachkräftemangel entgegenwirken.“

Das Projekt wird im Rahmen einer Machbarkeitsstudie durch das Förderprogramm Distr@l der Hessischen Staatskanzlei im Bereich der Ministerin für Digitale Strategie und Entwicklung mit rund 100.000 Euro gefördert. Es läuft über ein Jahr.

Externer Link: www.uni-kassel.de

Simuliertes Gehirn-Modell erstmals zum Sehen gebracht

Presseaussendung der TU Graz vom 02.11.2022

Forscher der TU Graz haben erstmals auf einem detaillierten Modell des Gehirns der Maus die Funktion des Sehens nachgebildet. Bisher konnten Gehirn-Strukturen zwar modelliert werden, es war aber nicht möglich, gezielte Funktionen auszuführen.

„Das bahnbrechende an unserem neuesten Modell ist, dass wir unsere Gehirn-Simulation erstmals bestimmte Funktionen – in unserem Fall Sehen – ausführen lassen können“, erklärt TU Graz-Neuroinformatiker Wolfgang Maass, der gemeinsam mit seinen PostDocs Guozhang Chen und Franz Scherr gerade das wissenschaftliche Paper „A data-based large-scale model for primary isual cortex enables brain-like robust and versatile visual processing“ veröffentlicht hat. Als Ergebnis ihrer Arbeit erwarten sich die Forschenden nun eine neue wissenschaftliche Methode, die künftig in der Forschung zum Einsatz kommt.

Zentrale Funktion in künstlichen neuronalen Netzwerken

Die Sehfunktion haben die Forschenden deswegen als Forschungsgegenstand ausgewählt, weil sie eine der zentralen Funktionen künstlicher Intelligenz ist – etwa im autonomen Fahren oder der Bildverarbeitung müssen die Algorithmen die mittels Sensoren erfassten Daten über ihre Umgebung interpretieren und aus ihnen lernen. Die Arbeit des TU Graz-Teams baut auf jahrzehntelangen Studien des renommierten Allen Institute for Brain Science in Seattle auf, das sich wissenschaftlich unter anderem der Entschlüsselung des visuellen Cortex von Mäusen verschrieben hat. „Wir haben diese Daten in ein simuliertes Netzwerk von biologischen Neurone – also in ein Computer-Modell von einem Teil des Gehirns – übersetzt und konnten mit diesem biologischen Modell die Sehfunktion nachbilden“, so Maass. Das so simulierte neuronale Netzwerk kann die wichtigsten visuellen Aufgaben einer Maus erfüllen und ist gegenüber Störungen äußerst robust. Ein nächster Schritt wird nun sein, die Unterschiede zwischen der biologischen Sehfunktion der Simulation und der Sehfunktion von künstlichen neuronalen Netzwerken zu untersuchen.

Dass sich Forschende das Gehirn zum Vorbild nehmen, ist nicht neu, aber umso effektiver. Neuronale Netze des Gehirns sind nicht nur besonders leistungsfähig, sondern auch enorm energieeffizient. Neurone sind nicht ständig aktiv, sondern „feuern“ nur, wenn sie für eine Aufgabe gebraucht werden. Künstliche neuronale Netzwerke bilden dieses Vorgehen nach. Sie sind allerdings nur „gehirninspiriert“ und sowohl deren Neurone als auch die Architektur des Netzwerks sind ganz anders als im Gehirn. Daher sind biologische Simulations-Modelle wichtig, mit denen Forschende das Gehirn besser verstehen wollen. Diese Erkenntnisse wiederrum können aber in der Computertechnik eingesetzt werden, wie Wolfgang Maass anmerkt: „Wir starten gerade einen Pilotversuch mit dem Prozessorhersteller Intel und bauen unsere biologischen Modelle in seine neuromorphen Chips ein, um zu beobachten, ob sie dadurch wirklich energieeffizienter werden.“

Detailliertes Modell statt Approximation

Bisher wurden Funktionsweisen lediglich an kleinen Modellen – Approximationen des Gehirns mit geringer Detailtreue – nachgebildet. Dank großzügiger Rechenzeit an einem von Europas leistungsfähigsten Supercomputern in Jülich und Fortschritten im Chipdesign sowie der Software konnten die Grazer Forscher aber mit dem detaillierten biologischen Modell rechnen. „Wir haben gezeigt, dass dies mit dem heutigen Stand der Technik möglich ist und erwarten uns davon einen neuen Trend in der Forschung, der uns einen Schritt näher zum Verstehen des Gehirns bringt.“ (Birgit Baustädter)

Originalpublikation:
A data-based large-scale model for primary visual cortex enables brain-like robust and versatile visual processing
Chen Guozhang, Franz Scherr, Wolfgang Maass, TU Graz
Science Advances
DOI: 10.1126/sciadv.abq7592

Externer Link: www.tugraz.at

Quantencomputer rechnet mit mehr als Null und Eins

Medienmitteilung der Universität Innsbruck vom 21.07.2022

Seit Jahrzehnten lernen wir, dass Computer, vom Handy bis zum Rechenzentrum, mit Null und Eins rechnen. An der Universität Innsbruck hat nun ein Team von Experimentalphysikern einen Quantencomputer realisiert, der diese Einschränkung hinter sich lässt und den Weg ebnet für deutlich effizientere Quantenrechnungen.

Computer sind praktisch gleichgesetzt mit binärer Information – Null und Eins. Dieser Ansatz ist so erfolgreich, dass Computer aus dem täglichen Leben, von der Kaffeemaschine bis zum selbstfahrenden Auto, nicht mehr wegzudenken sind.

Aufbauend auf dem Erfolg klassischer Computer, gilt die binäre Informationsverarbeitung auch als Basis für neuartige Quantencomputer. „Die physikalischen Bausteine des Quantencomputers können allerdings deutlich mehr als nur Null und Eins“, erklärt der Innsbrucker Experimentalphysiker Martin Ringbauer. „Die Einschränkung auf binäre Systeme nimmt diesen Computern viel von ihrem echten Potential.“

Das Team um Thomas Monz vom Institut für Experimentalphysik der Universität Innsbruck berichtet in der Fachzeitschrift Nature Physics, wie es ihnen nun gelungen ist, einen Quantencomputer zu realisieren, der dieses Potential voll ausnutzen und damit mehr Rechenleistung mit weniger Quantenteilchen erreichen kann.

Verstecktes Potential

Information in Null und Eins zu speichern, ist zwar nicht die effizienteste Art zu rechnen, aber die einfachste, und einfach heißt auch oft verlässlich und wenig fehleranfällig. So ist die binäre Informationsverarbeitung heutzutage der unumstrittene Standard.

In der Quantenwelt sieht das anders aus, da es kaum Systeme mit nur zwei Zuständen gibt. „Im Innsbrucker Quantencomputer wird Information beispielsweise in einzelnen gefangenen Kalziumatomen gespeichert, die jeweils acht Zustände haben, von denen bisher aber nur zwei zum Rechnen verwendet wurden“, erklärt Thomas Monz. Ähnliches gilt für fast alle existierenden Quantencomputer weltweit.

Optimal für Computer und Anwendungen

Wie die Innsbrucker Physiker nun gezeigt haben, ist es möglich einen Quantencomputer so zu konstruieren, dass das volle Potential der Atome ausgenutzt werden kann, indem alle vorhandenen Zustände als sogenannte Qudits (quantum digits) zum Rechnen verwendet werden. Dieses neue Rechenmodell ist optimal auf die Quantenhardware abgestimmt, und die Forscher konnten zeigen, dass der neue Quantencomputer genauso verlässlich arbeitet, wie einer mit nur Null und Eins.

Ähnlich sieht es mit Anwendungen aus. Denn viele der Aufgaben, die Quantencomputer brauchen, wie in der Physik, Chemie, oder den Materialwissenschaften, sind auf natürliche Weise für Qudits formuliert. Versucht man diese für übliche Quantencomputer umzuschreiben, werden sie oft zu kompliziert für heutige Maschinen. „Mit mehr als Null und Eins zu rechnen, ist nicht nur optimal für die Quantencomputer, sondern auch deutlich natürlicher für viele Anwendungen“, sagt Martin Ringbauer. „Dieser Ansatz ermöglich uns, das volle Potential unserer Quantencomputer auszuschöpfen“.

Die Forschungen wurden unter anderem vom Österreichischen Wissenschaftsfonds FWF, dem Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung sowie der Europäischen Union finanziell unterstützt.

Originalpublikation:
A universal qudit quantum processor with trapped ions. Martin Ringbauer, Michael Meth, Lukas Postler, Roman Stricker, Rainer Blatt, Philipp Schindler, Thomas Monz. Nature Physics 2022.

Externer Link: www.uibk.ac.at

Robotische Implantate verbessern die Heilung von Knochenbrüchen

Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 04.07.2022

Eine neue Generation intelligenter Implantate soll direkt am Knochen überwachen, ob Schienbeinbrüche heilen. Bei Bedarf sollen sie den Heilungsprozess über gezielte Bewegung direkt an der Bruchstelle aktiv anregen. Hieran arbeitet ein Forschungsteam aus Medizin, Ingenieurwissenschaft und Informatik. Das Team um Bergita Ganse und Tim Pohlemann hat erstmals das nötige bekannte Wissen zusammengetragen, wie Knochenbrüche am besten stimuliert werden, um das beste Heilungsergebnis zu erzielen.

Jeder Unterschenkelbruch ist anders. Ob Motorradunfall oder Grätsche beim Fußball – je nachdem, welche Kräfte auf den Knochen einwirkten, ist das Schadensbild verschieden: von großen Bruchstücken bis hin zu kleinteiligen Knochentrümmern. Entsprechend individuell verheilt auch jeder Bruch. Könnte man im Zeitraffer dem Knochen beim Heilen zusehen, wären an den Bruchstellen kontinuierliche Veränderungen sichtbar, während sich neues Knochengewebe bildet. Gleichwohl besteht die heute übliche Behandlung darin, ein Implantat in Standardgrößen mit den Knochenstücken zu verschrauben; die aktuellen Implantate sind jedoch rein passiv. Nur in zeitlichen Abständen und mit Verzögerung zeigt sich in Röntgenbildern, wie die Heilung verläuft.

„Dass der Knochen trotz Implantat nicht zusammenwächst, ist beim Schienbeinbruch eine relativ häufige Komplikation. Von einhundert Patientinnen und Patienten trifft dies etwa vierzehn“, sagt Professorin Bergita Ganse. „Es ist heute schwierig, die Verzögerung bei der Frakturheilung frühzeitig von außen zu erkennen, um eingreifen zu können. Dies bedeutet für die Betroffenen langwierige Behandlung und für das Gesundheitssystem sehr hohe Kosten“, erläutert die Unfallchirurgin und Inhaberin der Werner Siemens-Stiftungsprofessur für innovative Implantatentwicklung, die an der Universität des Saarlandes das Projekt „Smarte Implantate“ koordiniert. Im interdisziplinären Team entwickeln hier Mediziner, Ingenieure und Informatiker ein für jeden Patienten und jede Patientin individuell auf den Knochen maßgeschneidertes Implantat, das ab der Operation direkt vor Ort im Körper Informationen liefert, wie gut oder schlecht ein Bruch verheilt und auch bei Fehlbelastungen warnen kann. Und: Bei Bedarf soll das Implantat selbst die Knochenheilung aktiv fördern. Ein Prototyp des smarten Implantats soll 2025 vorliegen.

Die Forscherinnen und Forscher kombinieren hierzu modernste Materialtechnik, künstliche Intelligenz und medizinisches Know-how. „Wir wollen mit dieser neuen Klasse von Implantaten die Bruchsteifigkeit und Bruchverschiebung permanent direkt an der Bruchstelle überwachen. Zeigen sich hierbei Probleme, soll das Implantat selbst aktiv gegensteuern, indem es sich bewegt oder versteift und zwar ohne, dass hierzu weitere Eingriffe nötig sind“, erklärt Bergita Ganse. In zahlreichen Vorstudien hat das Forschungsteam der Universität des Saarlandes unter anderem bereits herausgefunden, dass Frakturen schneller heilen, wenn die Bruchstelle durch Mikrobewegungen stimuliert wird.

In vielen Bereichen betreten die Forscherinnen und Forscher hierbei Neuland. Um das Implantat so zu entwickeln, dass es die Heilung auf die Patienten zugeschnitten optimal unterstützt, müssen zahlreiche komplexe Details und Zusammenhänge geklärt werden. „Bislang ist etwa noch nicht definiert, welche Kräfte, Frequenzen, Kraftrichtungen, Zeitdauern und Zeitperioden oder andere Stimuli solche Implantate idealerweise liefern sollten, um das beste Heilungsergebnis zu erzielen“, erläutert Bergita Ganse. Deshalb hat sie gemeinsam mit ihrem Forschungsteam das bislang bekannte Wissen aus diesem Themenkreis zusammengetragen, mögliche Mechanismen aktiver Implantate erörtert und aufgezeigt, wo weitere Forschung erforderlich ist, um ein aktives Implantat zu entwickeln, das die idealste Unterstützung bietet. Die Ergebnisse veröffentlichte das Team jetzt im Fachblatt Acta Biomaterialia. „Es handelt sich um ein Grundlagenpaper, also die erste Übersichtsarbeit überhaupt, die zu diesem Thema bisher weltweit erschienen ist“, erklärt Bergita Ganse, die als Koordinatorin auch ihre Erfahrung als Weltraummedizinerin einbringt. Sie forschte in Projekten mit der europäischen Weltraumorganisation ESA und der US-amerikanischen Raumfahrtbehörde NASA unter anderem daran, wie sich Knochen und Muskeln im All abbauen und half dabei, für Astronautinnen und Astronauten Trainingsmethoden zu entwickeln, um dies zu verhindern.

Eine der grundlegenden Neuentwicklungen ist der Einsatz von Formgedächtnisdrähten im Implantat. Im rechten Moment sollen sie die richtige „Krankengymnastik“ übernehmen. Hierzu bedarf es zahlreicher Daten und Informationen. Die haarfeinen Drähte mit Formgedächtnis bestehen aus Nickel-Titan. Hieran forschen an der Universität des Saarlandes die Spezialistinnen und Spezialisten für intelligente Materialsysteme um Professor Stefan Seelecke. Eingebaut im Implantat sollen die Drähte mithilfe elektrischer Signale zum einen als Sensor den Heilungsprozess sichtbar machen, zum anderen die Heilung durch Bewegung stimulieren.

Die Formgedächtnisdrähte nehmen ihre ursprüngliche Form wieder an, wenn sie verformt oder gezogen werden, und können ähnlich wie Muskeln an- und wieder entspannen. Auf kleinem Raum erreichen sie hohe Zugkraft; sie haben die höchste Energiedichte aller bekannten Antriebsmechanismen. Betrieben werden sie mit elektrischem Strom. Jeder Länge der Drähte lässt sich ein exakter Messwert des elektrischen Widerstands zuordnen. Sind die Drähte im Implantat eingebaut, lassen sich selbst kleinste Veränderungen im Frakturspalt in den Messwerten ablesen. Das macht diese künstlichen Muskeln zu Sensoren im Implantat. Zugleich entspricht eine Abfolge solcher Messwerte einem Bewegungsablauf. Mithilfe der Zahlenkolonnen und intelligenten Algorithmen lassen sich Bewegungsabläufe vorausberechnen, programmieren und die Drähte entsprechend automatisiert ansteuern. So könnte das Implantat sich ohne Weiteres direkt am Frakturspalt bewegen und die Heilung durch aktives Verkürzen und Verlängern, durch Aussenden von Impulsen, Wellen oder elektromagnetischen Feldern stimulieren.

Aktuell arbeiten die Forscherinnen und Forscher an der Feinjustierung und den Details, um diese Muskeln für den Einsatz im Implantat fit zu machen.

Die Werner Siemens-Stiftung fördert diese Forschungen mit acht Millionen Euro.

Originalpublikation:
„Concepts and clinical aspects of active implants for the treatment of bone fractures“ Acta Biomaterialia, 2022. Bergita Ganse, Marcel Orth, Michael Roland, Stefan Diebels Paul Motzki, Stefan Seelecke, Susanne-Marie Kirsch, Felix Welsch, Annchristin Andres, Kerstin Wickert, Benedikt Braun, Tim Pohlemann

Externer Link: www.uni-saarland.de