Quantencomputing verspricht Probleme zu lösen, die für unsere leistungsstärksten Supercomputer derzeit unmöglich sind, aber der Bau der Software, um diese Maschinen zu betreiben, ist eine fragile und verwirrende Aufgabe. Im Gegensatz zu klassischen Computern, die Informationen als einfache Ein-oder-Aus-Schalter verarbeiten, nutzen Quantenmaschinen „Qubits“, die gleichzeitig in mehreren Zuständen existieren können. Um sie zum Laufen zu bringen, müssen Programmierer komplizierte Sequenzen von Operationen konstruieren und oft Code schreiben, der direkt zur Physik der Maschine spricht. Dies erfordert eine seltene Mischung aus Fähigkeiten: ein tiefes Verständnis der Quantenmechanik, die Fähigkeit, komplexen Code zu schreiben, und die Vertrautheit mit einer sich schnell verändernden Landschaft verschiedener Softwarewerkzeuge. Jedes große Technologieunternehmen und jede Forschungsgruppe hat ihre eigene Art entwickelt, mit der Hardware der Quantencomputer zu kommunizieren, wobei unterschiedliche Sprachen und Regeln verwendet werden. Diese Fragmentierung macht es schwierig zu wissen, ob ein Ergebnis korrekt ist, da ein Fehler im Code, im verwendeten Werkzeug oder in der Maschine selbst liegen könnte.

Ein Team von Forschern aus Brasilien hat einen neuen Weg entwickelt, um diese Komplexität zu bewältigen, indem sie Quantensoftware eher wie einen Wasserfluss durch eine Reihe von Rohren als wie eine Textwand behandeln, die geschrieben werden muss. Sie haben ein System namens Quanifi entwickelt, das es Nutzern ermöglicht, Quantenprogramme zu erstellen, indem sie vorgefertigte Blöcke per Drag-and-Drop auf einen visuellen Bildschirm ziehen – ähnlich wie beim Zusammenbau einer Leiterplatte, ohne jemals einen Draht löten zu müssen. Die Brillanz ihres Ansatzes liegt darin, wie sie diese Programme testen. Anstatt eine einzige Version einer Berechnung auf einer einzigen Maschine auszuführen, lässt ihr System dasselbe Problem gleichzeitig durch drei verschiedene Softwarewerkzeuge und auf drei verschiedenen Quantencomputern laufen. Dies erzeugt ein Gitter von Ergebnissen, bei dem jede mögliche Kombination gleichzeitig getestet wird. Wenn die Antworten voneinander abweichen, kann das System genau bestimmen, wo der Fehler aufgetreten ist: lag es am Softwarewerkzeug, am Computerhardware oder an der spezifischen Kombination aus beiden?

Die Forscher nutzten diese Methode, um einen klassischen Suchalgorithmus auszuführen, der als Grover-Algorithmus bekannt ist und darauf ausgelegt ist, ein bestimmtes Element in einer großen Liste zu finden. Sie bauten dieselbe Suchroutine mit drei verschiedenen Software-Frameworks – Qiskit, Cirque und PennyLane – und schickten sie an drei verschiedene Quantencomputer an verschiedenen Teilen der Welt: einen von IBM, einen von IQM und einen von Quantum Inspire. Durch den Vergleich der Ergebnisse dieser neun verschiedenen Pfade konnten sie Inkonsistenzen aufspüren, die unsichtbar geblieben wären, wenn sie nur ein einzelnes Ergebnis betrachtet hätten. Dieser Prozess, den sie N×M-Execution nennen, fungiert als ein leistungsstarkes Sicherheitsnetz, das verborgene Mängel im gesamten Ökosystem des Quantencomputings aufdeckt.

Die Untersuchung deckte drei reale Defekte in den Werkzeugen und Maschinen der Branche auf. Das erste Problem wurde an einer Maschine von Quantum Inspire gefunden. Wenn die Forscher das Software-Framework Cirq verwendeten, lieferte die Maschine konsistent das falsche Ergebnis und kehrte die Bits des Resultats um. Dieselbe Software funktionierte jedoch auf den anderen beiden Computern einwandfrei, und auch die anderen Software-Frameworks funktionierten auf dieser spezifischen Maschine problemlos. Dieses spezifische Versagen deutete auf ein Problem in dem Adapter hin, der die Cirq-Instruktionen für die Maschine übersetzt. Es stellte sich heraus, dass der Adapter ein spezifisches Typ von Rotationsgate mit der falschen Richtung verwendete, was die Qubits effektiv in die entgegengesetzte Richtung drehte, als es sollte. Die Forscher bestätigten dies durch eine Simulation des Fehlers und meldeten es dem Anbieter.

Ein zweiter Defekt betraf dieselbe Quantum-Inspire-Maschine. Der Software-Adapter behauptete, die Maschine könne bestimmte komplexe Operationen ausführen, die sie tatsächlich nicht leisten konnte. Als die Forscher versuchten, diese nicht unterstützten Operationen zu nutzen, scheiterte die Maschine lautlos und lieferte falsche Antworten, ohne Alarm zu schlagen. Dies verdeutlichte eine Lücke zwischen dem, was die Software über die Fähigkeiten der Maschine sagte, und dem, was sie tatsächlich leisten konnte. Der dritte und vielleicht bedeutendste Fund betraf einen Cloud-Dienst namens Open Quantum, der als Vermittler fungiert und es Nutzern ermöglicht, über eine einzige Schnittstelle auf verschiedene Quantencomputer zuzugreifen. Die Forscher schickten exakt dieselben Circuit-Dateien über eine direkte Verbindung sowie über diesen Cloud-Dienst an eine Maschine. Während die direkte Verbindung funktionierte, lieferte der Cloud-Dienst für bestimmte Arten von Schaltkreisen falsche Ergebnisse. Der Fehler war subtil: Der Dienst entfernte lautlos bestimmte Rotationsschritte aus den Instruktionen und änderte so die Berechnung, ohne den Nutzer zu informieren. Der Anbieter bestätigte diesen Parsing-Fehler und behob ihn kurz nach der Meldung.

Der Wert dieser Arbeit liegt nicht nur im Finden dieser Bugs, sondern in der Methode, mit der sie gefunden wurden. Indem sie jede Kombination aus Software und Hardware gleichzeitig ausführren, schufen die Forscher eine Karte der Zuverlässigkeit, die zeigte, wo das System zusammenbricht. Sie fanden heraus, dass einige Werkzeuge gut mit einigen Maschinen funktionieren, aber bei anderen versagen, und dass einige Cloud-Dienste Fehler einführen, die unmöglich zu entdecken sind, wenn man nur das Endergebnis betrachtet. Dieser Ansatz erfordert nicht, dass der Nutzer ein Experte in Quantenphysik ist oder komplexen Code schreibt; es erfordert lediglich das Zusammenfügen der Blöcke und das Überlassen des Vergleichs der Ergebnisse an das System. Die Forscher merkten an, dass die Vier-Qubit-Versionen ihres Tests auf einigen Maschinen zu verrauscht waren, um fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen, während die Zwei-Qubit-Tests klar und entscheidend waren.

Diese Studie zeigt, dass der Weg zu zuverlässigem Quantencomputing mehr als nur bessere Hardware erfordert; er erfordert eine Möglichkeit zu verifizieren, dass die Software und die Hardware korrekt zusammenarbeiten. Die Forscher zeigten, dass sie durch die Behandlung verschiedener Software-Frameworks und verschiedener Maschinen als unabhängige Versionen desselben Tests Fehler isolieren konnten, die andernfalls verborgen geblieben wären. Sie meldeten alle drei gefundenen Defekte, und der Anbieter des Cloud-Dienstes hat ihren Fehler bereits bestätigt und korrigiert. Die anderen beiden Probleme bezüglich des Quantum-Inspire-Adapters befinden sich noch in der Prüfung. Die Arbeit legt nahe, dass, während das Quantencomputing von den Laboren in die reale Welt übergeht, diese Art des gegenseitigen Abgleichs unerlässlich sein wird, um sicherzustellen, dass die Antworten, die wir erhalten, tatsächlich korrekt sind.