Revolution in der Quantencomputing-Architektur

Die Entwicklung von Quantenbetriebssystemen und Quantennetzwerken markiert einen entscheidenden Wendepunkt im Quantencomputing.

Mit dem ersten Hardware-unabhängigen Betriebssystem für Quantennetzwerke, QNodeOS, eröffnen sich zudem völlig neue Möglichkeiten für verteiltes Quantencomputing und sichere Quantenkommunikation. Dieser Artikel vergleicht aktuelle Entwicklungen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Vernetzung von Quantencomputern

Quantencomputer benötigen tatsächlich ein Betriebssystem – wenn auch in einer ganz anderen Form als klassische Computer. Punkt zwei: Wie sieht es aktuell eigentlich mit einem Betriebssystem im Quantennetzwerke aus? Dieser Aspekt ist bei vielen Artikeln über Quantencomputing bisher viel zu kurz gekommen.

Ein Betriebssystem hat im Wesentlichen die Aufgabe, die Hardware zu steuern, Programme auszuführen, Ressourcen zu verwalten und die Schnittstelle zwischen Nutzer und Maschine bereitzustellen. 

Bei Quantencomputern kommen jedoch ganz neue Herausforderungen hinzu, die ein spezialisiertes Systemmanagement notwendig machen. Dazu gehören die präzise Steuerung der Quantenbits (Qubits), die extrem empfindlich auf Störungen reagieren, sowie die Integration komplexer Fehlerkorrekturmechanismen. Hinzu kommt, dass heutige Quantenrechner meist als hybride Systeme aufgebaut sind – sie bestehen aus einem klassischen Computer, der mit einem Quantenprozessor (QPU) zusammenarbeitet. Diese Zusammenarbeit muss effizient koordiniert werden, was ebenfalls Aufgabe eines Betriebssystems ist. Auch die Organisation von Berechnungen, zum Beispiel wenn mehrere Programme oder Nutzer gleichzeitig auf eine begrenzte Anzahl an Qubits zugreifen wollen, fällt in den Aufgabenbereich eines solchen Systems.

Das Rennen um das führende Quantenbetriebssystem

Obwohl die Entwicklung von Quantenbetriebssystemen noch am Anfang steht, gibt es bereits erste Ansätze und Plattformen, die entweder als vollständige Betriebssysteme oder als Teil eines Quanten-Software-Stacks fungieren. Einer der fortschrittlichsten Ansätze ist Deltaflow.OS von Riverlane. Dieses System versteht sich als echtes Quantenbetriebssystem, das Hardware-unabhängig arbeitet. Es zielt darauf ab, verschiedene Arten von Quantenhardware zu unterstützen – ob supraleitende Qubits, Ionenfallen oder photonische Systeme. Deltaflow.OS konzentriert sich besonders auf die Realisierung von Fehlerkorrektur auf unterster Ebene und ermöglicht ein Echtzeit-Management von Quantenressourcen. Es ist eng auf die Bedürfnisse von Hardwareentwicklern zugeschnitten, um die Steuerung und Diagnose von Qubits zu erleichtern.

Ein anderer relevanter Ansatz ist Qiskit Runtime von IBM. Es handelt sich hierbei nicht um ein vollständiges Betriebssystem im klassischen Sinne, sondern um eine serverseitige Plattform zur Ausführung von Quantenprogrammen in einer optimierten Umgebung. Die Besonderheit liegt darin, dass klassische und Quantenprozesse möglichst nah zusammengebracht werden – also die klassische Steuerlogik und die eigentliche Quantenoperation auf demselben Server laufen. Dadurch werden Kommunikationslatenzen reduziert, was besonders bei Algorithmen mit vielen Rückkopplungsschritten – wie bei der variational quantum eigensolver (VQE) – große Vorteile bringt.

Daneben gibt es auch PennyLane, entwickelt von Xanadu. PennyLane ist eher ein Framework als ein Betriebssystem, aber es hat zentrale Betriebssystem-Funktionen wie das Management hybrider Workflows. Es ermöglicht das Programmieren sogenannter differentiabler Quantenprogramme, die mit neuronalen Netzen kombiniert werden können – also besonders interessant für das Feld des Quantum Machine Learning. PennyLane funktioniert hardware-agnostisch und kann mit verschiedenen Quantencomputern verbunden werden, etwa über Qiskit, Amazon Braket oder Xanadu’s eigene photonische Plattform.

Ein weiteres Beispiel ist Strawberry Fields, ebenfalls von Xanadu, das speziell für photonische Quantencomputer entwickelt wurde. Es bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Programmierung und Ausführung photonischer Quantenalgorithmen. Die Besonderheit hier ist die Spezialisierung auf eine bestimmte Hardwareklasse, nämlich lichtbasierte Qubits, was sowohl Einschränkungen als auch Optimierungspotenzial mit sich bringt.

Q-CTRL’s Black Opal nimmt einen anderen Ansatz: Es ist eher eine Software zur Optimierung und Steuerung von Quantengates. Es zielt darauf ab, durch verbesserte Steuerimpulse die Stabilität von Qubits zu erhöhen. Auch wenn es kein Betriebssystem im klassischen Sinn ist, übernimmt es eine Art unterliegende Steuerfunktion, die bei klassischen Betriebssystemen dem Hardware-Treiber vergleichbar wäre.

Zusammengefasst lässt sich sagen: Deltaflow.OS ist der bislang einzige ernsthafte Kandidat für ein echtes, universell angelegtes Quantenbetriebssystem. Qiskit Runtime dagegen bietet eine sehr leistungsfähige Plattform zur Laufzeitoptimierung, während PennyLane und Strawberry Fields mehr auf die Programmierungsebene zielen. Black Opal wiederum arbeitet auf der tiefsten Hardwareebene, um Quantenoperationen robuster zu machen. Alle diese Ansätze spiegeln unterschiedliche Prioritäten wider – von Hardwarekontrolle über Laufzeitperformance bis hin zu Anwendungsfreundlichkeit und Spezialisierung.

Tabelle 1: Vergleich mit dem Fokus auf Anwendungsbereiche, Hardware-Unterstützung und besondere Merkmale.

Die Tabelle gliedert sich in drei zentrale Spalten, die unterschiedliche Aspekte der jeweiligen Quantenplattformen beleuchten.

Der Anwendungsbereich beschreibt, wofür eine Plattform in erster Linie entwickelt wurde. Einige Systeme, wie beispielsweise Qiskit oder Cirq, konzentrieren sich auf die Entwicklung und Erprobung von Quantenalgorithmen. Andere, wie PennyLane, zielen verstärkt auf den Bereich des maschinellen Lernens und die Entwicklung differenzierbarer Quantenprogramme ab. Plattformen wie t|ket⟩ wiederum spezialisieren sich auf die Optimierung und effiziente Kompilierung von Quantenschaltungen. Daneben gibt es auch Lösungen wie QuTiP, die primär für die klassische Simulation quantenmechanischer Prozesse konzipiert sind und sich besonders für die theoretische Forschung eignen.

Die zweite Spalte beleuchtet die unterstützte Hardware. Hierbei zeigt sich, dass manche Plattformen eng an bestimmte Anbieter und deren Hardware gebunden sind – etwa Qiskit an IBM oder Cirq an Google. Andere Lösungen, wie PennyLane, AWS Braket oder Azure Quantum, sind hardware-unabhängig konzipiert und ermöglichen die Anbindung an unterschiedliche Quantenprozessoren über modulare Schnittstellen. Darüber hinaus gibt es Plattformen wie Strawberry Fields von Xanadu, die speziell für photonische Systeme und kontinuierlich-variable Quantencomputer (CV-QC) entwickelt wurden.

Die dritte Spalte hebt die besonderen Merkmale der jeweiligen Plattformen hervor. Dazu zählen etwa die Open-Source-Verfügbarkeit und die enge Integration in die Python-Programmierumgebung, wie sie bei Qiskit, PennyLane oder Cirq gegeben ist. Einige Plattformen zeichnen sich durch ihre Einbettung in umfassende Cloud-Ökosysteme aus – wie etwa Azure Quantum bei Microsoft oder AWS Braket bei Amazon. Wieder andere punkten durch besonders leistungsfähige Kompilierung und Optimierung (z. B. t|ket⟩), durch maschinelles Lernen mit nahtloser Unterstützung für Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch (PennyLane), oder durch die Möglichkeit, offene Quantensysteme detailliert zu simulieren, wie es bei QuTiP der Fall ist – selbst ohne Zugriff auf Quantenhardware.

Tabelle 2: Vergleich nach den Kriterien Stabilität, Community und Lizenz.

Bei der Stabilität geht es um die technische Reife der Plattform. Systeme wie Qiskit Runtime, Deltaflow.OS oder AWS Braket gelten als sehr stabil, da sie produktiv in Industrie und Forschung eingesetzt werden. Forschungsnahe Tools wie QuTiP oder Cirq sind ebenfalls stabil, aber in der Regel nicht auf industrielle Robustheit hin optimiert. Neue oder spezialisierte Systeme wie Black Opal haben meist eine sehr stabile Grundarchitektur, sind aber weniger universell getestet.

Die Community beschreibt, wie viele Entwickler:innen, Forscher:innen oder Unternehmen eine Plattform nutzen und aktiv weiterentwickeln. Große Open-Source-Projekte wie Qiskit, Cirq oder PennyLane haben eine breite Nutzerbasis und viele Tutorials, Foren und GitHub-Beiträge. Kleinere oder kommerzielle Lösungen wie Black Opal oder Deltaflow.OS haben tendenziell eine fokussierte, aber engagierte Zielgruppe – häufig Hardwareentwickler oder Industriepartner.

Der Punkt Lizenz/Verfügbarkeit gibt an, ob eine Plattform frei nutzbar ist (Open Source) oder ob bestimmte Nutzungsbedingungen gelten. Open-Source-Lösungen wie PennyLane oder QuTiP sind ohne Einschränkung verfügbar. Kommerzielle Plattformen wie Black Opal oder Deltaflow.OS erfordern meist eine Partnerschaft oder spezielle Zugangsbeschränkungen. Cloudbasierte Plattformen wie Azure Quantum und AWS Braket setzen auf Pay-per-use-Modelle und sind in der Regel proprietär.

Evolution der Quantencomputerarchitektur: Vom Einzelsystem zum Netzwerk

Alles fließt bekanntenmaßen, das gilt gerade bei den Entwicklungsschritten im Quantencomputing. Nach dem stand-alone PC kam das Computernetzwerk. Und genauso wird sich die Evolution auch hier vollziehen.

Wer erinnert sich noch an den Übergang vom PC zum Netzwerk in den 80er Jahren und den Slogan „The Network is the Computer“? Er stammt von Sun Microsystems und John Gage prägte ihn 1984 für das Unternehmen.

Einen Meilenstein vermelden hier Forschende der TU Delft und der Universität Innsbruck. Die entsprechende Studie wurde im Oktober 2023 in der renommierten Fachzeitschrift Science Advances veröffentlicht. Sie haben einen bedeutenden Durchbruch im Quantencomputing erzielt und das weltweit erste Betriebssystem für Quantennetzwerke entwickelt und erfolgreich getestet. Vergleiche mit anderen Systemen sind also mangels Verfügbarkeit nicht möglich.

Das als QNodeOS bezeichnete System funktioniert als einheitliche Architektur unabhängig von der Art des Quantencomputers und Quantennetzwerks – vergleichbar mit Windows, MacOS oder Unix bei klassischen Computern. Diese Innovation könnte das Quantencomputing entscheidend voranbringen. 

QNodeOS: Die revolutionäre Schnittstelle zwischen Quanten-Hardware und Software

Während bei herkömmlichen Computern Betriebssysteme längst als Standard-Schnittstelle zwischen Hardware und Anwendungen dienen, fehlte bei Quantencomputern bislang eine solche vereinheitlichende Ebene. Es fehlte eine Architektur, die unabhängig von der zugrundeliegenden Quanten-Hardware ist und die es dem Programmierer erspart, die Physik des Systems zu verstehen.

Das neue QNodeOS schließt diese Lücke, indem es erstmals eine Umgebung schafft, in der Quantenanwendungen unabhängig von der spezifischen Hardware entwickelt und betrieben werden können. Es ist nun zum ersten Mal möglich, Anwendungen auf einem Quantennetzwerk einfach zu programmieren und auszuführen, so die Forscher.

QNodeOS basiert auf einer dreischichtigen Architektur:

• Einer hardwarenahe Maschinensprache als unterste Ebene
• Der Assemblersprache NetQasm als mittlere Schicht
• Einer höhere Programmiersprache als oberste Ebene (aktuell Python)

Diese Architektur ermöglicht eine klare Trennung zwischen Hardware und Anwendungssoftware. 

Die hardwarenahe Maschinensprache interagiert direkt mit den physikalischen Quantensystemen und kümmert sich um spezifische Hardwareanforderungen wie Pulskontrolle bei Ionenfallen oder Mikrowellensteuerung bei supraleitenden Qubits.

Die mittlere Schicht mit NetQASM (Quantum Assembly Language) fungiert als Abstraktionsebene, die hardwareunabhängige Quantenoperationen definiert und standardisiert.

Die oberste Python-Schicht erlaubt Entwicklern, Quantenanwendungen in einer vertrauten Hochsprache zu programmieren, ohne sich mit den physikalischen Details befassen zu müssen.

Besonders bemerkenswert ist der hybride Ansatz: Während die Quantensysteme selbst mit Qubits arbeiten, wird das Betriebssystem auf klassischen Computern ausgeführt. Diese Architektur nutzt eine spezielle Schnittstelle, die klassische Befehle in Quantenoperationen übersetzt und umgekehrt die Messergebnisse für die klassische Verarbeitung aufbereitet. Dies erleichtert die Programmierung erheblich. 

Die Kommunikation zwischen unterschiedlichen Quantencomputer-Typen wird durch eine standardisierte Middleware ermöglicht. Diese übersetzt die spezifischen Hardwareeigenschaften in ein gemeinsames Protokoll, sodass beispielsweise ein auf Ionenfallen basierender Quantencomputer mit einem supraleitenden System kommunizieren kann. Für die physikalische Übertragung werden Photonen verwendet, die entweder direkt über Glasfaserverbindungen oder durch Quantenrepeater für größere Entfernungen transportiert werden.

Hardware-Unabhängigkeit: Der Schlüssel zur Skalierbarkeit von Quantensystemen

Ein bemerkenswerter Aspekt von QNodeOS ist seine Flexibilität hinsichtlich der eingesetzten Quanten-Hardware. Das System kann mit verschiedenen Hardwareplattformen arbeiten – von Ionenfallen bis zu Supraleitern – und diese sogar miteinander verknüpfen.

Das Team von der Universität Innsbruck, die mit in Magnetfallen gefangenen Ionen arbeitet, hat diese Flexibilität in der Studie demonstriert. Ihr Ansatz eignet sich besonders gut für Netzwerkanwendungen, da Informationen effizient von A nach B gesendet werden können. Als Transportmedium dienen Photonen, wobei die entwickelten Lösungen auch bei Telekomwellenlängen mit geringeren Übertragungsverlusten funktionieren.

Diese Hardware-Unabhängigkeit könnte entscheidend zur Weiterentwicklung von Quantencomputern beitragen, während parallel verschiedene Hardware-Konzepte wie Supraleiter (IBM, Google), Photonen (Xanadu, PsiQuantum) und Halbleiter (Intel, QuTech) weiterentwickelt werden. Letztlich sind Skalierbarkeit, Stabilität und Fehlertoleranz  Faktoren, die die entscheidend Leistung bestimmen werden.

Praktische Anwendungen von Quantennetzwerken im Alltag

Ein weiteres K.O.-Kriterium werden die Anwendungen sein. Wo bieten sie einen Vorteil für die Anwender?

QNodeOS ermöglicht bereits heute einige bemerkenswerte Anwendungen:

• Verteiltes Quantencomputing: Komplexe Algorithmen können auf mehrere physisch getrennte Quantenprozessoren aufgeteilt werden, was die verfügbare Rechenleistung erhöht.
• Sichere Quantenkommunikation: Implementierung von Quantenschlüsselverteilung (QKD) über verschiedene Hardware-Plattformen hinweg für abhörsichere Kommunikation.
• Quantensensorik-Netzwerke: Verteilte Quantensensoren können präzise synchronisiert werden, um beispielsweise hochgenaue Zeitmessungen oder Gravitationsfeld-Kartierungen durchzuführen.

In einer Demonstration konnten die Forscher eine verteilte Version von Shors Algorithmus implementieren, bei dem Teile der Berechnung auf unterschiedlichen Quantensystemen durchgeführt wurden – ein wichtiger Schritt für skalierbare Quantencomputeranwendungen.

Quantennetzwerke vs. klassische Netzwerke: Parallelen und fundamentale Unterschiede

QNodeOS weist interessante Parallelen zu klassischen Netzwerkbetriebssystemen auf, unterscheidet sich aber in wesentlichen Punkten:

Parallelen:

• Ähnlich wie frühe Netzwerkbetriebssysteme wie Novell NetWare oder frühe Versionen von Windows NT Server abstrahiert QNodeOS die physische Hardware und bietet eine einheitliche Schnittstelle.
• Die Ressourcenverwaltung folgt ähnlichen Prinzipien: Zugriffskontrolle, Scheduling und effiziente Verteilung von Rechenaufgaben.
• Die Modularität des Systems erlaubt, wie bei klassischen Netzwerkbetriebssystemen, Updates und Erweiterungen ohne grundlegende Architekturänderungen.

Unterschiede:

• Während klassische Netzwerkbetriebssysteme hauptsächlich den Datenaustausch und die Ressourcenteilung organisieren, muss QNodeOS zusätzlich die komplexen Quanteneffekte wie Verschränkung und Superposition über Netzwerkgrenzen hinweg verwalten.
• Quantenkohärenz (der fragile Quantenzustand) stellt eine fundamentale Herausforderung dar, die in klassischen Systemen keine Entsprechung hat. QNodeOS implementiert spezielle Protokolle, um Kohärenzverluste während der Kommunikation zu minimieren.
• Im Gegensatz zu klassischen Systemen, die deterministisch arbeiten, muss QNodeOS mit der inhärenten Probabilität von Quantenmessungen umgehen und entsprechende Fehlerkorrekturmechanismen integrieren.

Aktuelle Limitierungen: Die größten Herausforderungen für Quantennetzwerke

Trotz der vielversprechenden Fortschritte steht QNodeOS vor erheblichen Herausforderungen:

• Skalierbarkeit: Die aktuelle Implementation funktioniert gut für wenige verbundene Quantensysteme, aber die Skalierung auf Dutzende oder Hunderte verbundener Knoten erfordert noch erhebliche Optimierungen.
• Kohärenzzeiten: Die begrenzte Lebensdauer von Quantenzuständen (typischerweise Millisekunden bis Sekunden) limitiert die mögliche Komplexität verteilter Berechnungen.
• Fehlerkorrektur: Während lokale Quantencomputer bereits rudimentäre Fehlerkorrekturmechanismen implementieren, ist die verteilte Fehlerkorrektur über Netzwerke deutlich komplexer und ressourcenintensiver.
• Latenz: Die Übertragungszeit zwischen Quantenknoten kann kritisch sein für Algorithmen, die auf verschränkten Zuständen basieren, da Kohärenzverluste mit der Zeit zunehmen.
• Heterogenität: Die unterschiedlichen physikalischen Implementierungen von Quantencomputern stellen besondere Anforderungen an die Übersetzungsschicht, die noch nicht für alle existierenden Quantencomputer-Typen optimiert ist.

Ausblick 2030+: Der Weg zum globalen Quanteninternet

Die Entwicklung von QNodeOS markiert erst den Anfang einer neuen Ära für Quantencomputing:

Für die nahe Zukunft (2025-2027) planen die Forscher die Erweiterung von QNodeOS um fortschrittliche Features:

• Automatische Ressourcenoptimierung, die Quantenaufgaben dynamisch auf die am besten geeigneten Quantenprozessoren verteilt
• Integrierte End-to-End-Verschlüsselung auf Quantenebene für maximale Sicherheit
• Eine umfangreichere Bibliothek von Quantenalgorithmen, die speziell für verteilte Ausführung optimiert sind

Mittelfristig (bis 2030) könnte die Integration von QNodeOS in bestehende Cloud-Infrastrukturen erfolgen, sodass Anwender transparent auf Quantenressourcen zugreifen können, ähnlich wie heute auf klassische Rechenleistung in der Cloud.

Langfristig (2030+) könnte ein globales Quantennetzwerk entstehen – eine Art „Quantum Internet“ – das durch QNodeOS oder dessen Nachfolger orchestriert wird und völlig neue Anwendungen ermöglicht, von unhackbaren Kommunikationssystemen bis hin zu verteilten Quantensimulationen für komplexe wissenschaftliche Probleme in der Materialforschung, Pharmazie oder Klimamodellierung.

Die Integration von maschinellem Lernen in QNodeOS selbst könnte zudem zu selbstoptimierenden Quantennetzwerken führen, die ihre Leistung und Fehlerresilienz kontinuierlich verbessern.

Mit QNodeOS haben die Forschenden also einen wichtigen Grundstein für die Zukunft des Quantencomputings gelegt – ein System, das die Programmierung und Nutzung von Quantenanwendungen vereinfacht und damit die Technologie einem breiteren Anwenderkreis zugänglich macht.