Klassische Ansätze bei spezifischen Simulationen übertroffen IBM verkündet Quantenvorteil

Mit drei Experimenten beansprucht IBM einen überprüfbaren Quantenvorteil gegenüber klassischen Rechnern. Die Resultate sind substanziell und offen dokumentiert, beruhen aber auf eng zugeschnittenen Modellproblemen und noch nicht begutachteten Preprints.

IBM erklärt die Ära des Quantenvorteils für eröffnet. Drei Forschergruppen hätten auf Quantenprozessoren des Konzerns Berechnungen ausgeführt, die führende klassische Verfahren nicht mehr bewältigen könnten. Detaillierte Angaben zu Fehlererkennung und statistischen Grenzen sowie Vergleiche über mehrere Systeme sollen die Ergebnisse untermauern. Die Arbeiten „Sampling Hard Circuits with Verifiably High Fidelity“, „Resolving Structure in Prethermal Floquet Dynamics with Precision Quantum Computation“ und „Observable Estimation in the Absence of Classical Verification“ liegen allerdings erst als Preprints vor. Ein Peer Review und eine Publikation stehen ihnen noch bevor.

IBM veröffentlicht dabei alle relevanten Schaltkreise, Problemdefinitionen und Resultate im „Quantum Advantage Tracker“. Die Plattform dient als offener Benchmark: Unabhängige Teams können eigene klassische oder quantenbasierte Lösungen einreichen und die Resultate vergleichen. Eine unabhängige Verifikation liegt damit noch nicht automatisch vor. Der Tracker schafft zunächst die Voraussetzungen dafür und bietet eine Dokumentationsgrundlage, bewertet aber nicht eigenständig die erzielten Ergebnisse.

Für IBM liegt ein Quantenvorteil vor, wenn ein Quantencomputer nachweislich eine Aufgabe nachweislich schneller, kostengünstiger oder genauer löst als die besten klassischen Verfahren. „Heron“ ist die aktuelle Generation supraleitender Quantenprozessoren von IBM mit je nach Revision 133 oder 156 physischen Qubits. Die Chips arbeiten in Verdünnungskryostaten bei Temperaturen im Millikelvin-Bereich, also nahe dem absoluten Nullpunkt. Laut IBM können Heron-Prozessoren Berechnungen bei einer Fehlermitigation mit bis zu 5.000 Operationen zwischen jeweils zwei Qubits ausführen.

Fehlererkennung macht schwer simulierbare Schaltungen überprüfbar

Der deutlichste Beleg stammt von einem Team aus Forschern von IBM und der University of Chicago. Die Teams kodierten eine Schaltung mit 70 logischen Qubits (durch einen Fehlererkennungscode geschützten Recheneinheiten) auf 97 physischen Qubits. Den Ausgangspunkt bildeten Clifford-Schaltungen (klassisch effizient simulierbar), zu denen 468 nicht-klassische T-Gatter hinzugefügt wurden.

Durch die zusätzlichen T-Gatter wurde das Erzeugen vergleichbarer Zufallsstichproben für klassische Rechner mit heutigen Methoden extrem rechenaufwendig. Insgesamt umfasste der Versuch 2.415 logische Operationen mit je zwei Qubits.

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Das Verfahren lehnt sich an Random Circuit Sampling an, eine Methode, mit der Google 2019 erstmals eine „Quantenüberlegenheit“ beanspruchte: Eine zufällige Gatterfolge erzeugt dabei durch Quanteninterferenz ein charakteristisches Verteilungsmuster der Messergebnisse, das sich klassisch nur mit exponentiellem Aufwand nachgebildet werden könne.

Auch Google nutzte dabei ein genau konstruiertes Random-Circuit Sampling. IBM griff den Schluss, ein klassischer Computer benötige etwa 10.000 Jahre für die gleichen Operationen, umgehend an. Realistischer sei eine Rechenzeit von 2,5 Tagen bei einem Supercomputer. In den folgenden Jahren verkürzten verbesserte klassische Simulationsmethoden die benötigte Zeit weiter.

IBM beansprucht diesmal, mit einer größeren und zugleich besser überprüfbaren Schaltung eine deutlich höhere Hürde genommen zu haben. Der Ansatz von IBM ersetzt die vollständig zufällige Gatterfolge durch dosiert eingestreute T-Gatter und erreicht damit nach Angaben der Autoren die Schwierigkeitsklasse #P-hart (eine Komplexitätsklasse jenseits effizienter klassischer Berechenbarkeit), ohne die für die Fehlerprüfung nötige Clifford-Struktur zu verlieren.

Fehlerreduktion durch eine Vielzahl von Rechenläufen

Ein Spacetime-Code ergänzte die Berechnung um Prüfungen, die Fehler sowohl zwischen den Qubits als auch während einzelner Rechenschritte erkennen sollen. Läufe mit erkannten Fehlern wurden per Postselektion verworfen. Aus rund 3,5 Millionen Ausführungen blieben dann 2.051 Stichproben; mehr als 99,94 Prozent der Läufe flossen somit nicht in das Resultat ein. Dennoch benötigte die Quantenhardware für alle Schaltkreisdurchläufe nur rund 16 Minuten. Den Autoren zufolge lag die effektive Fehlerrate der logisch kodierten Operationen etwa um den Faktor zehn unter der Fehlerrate der zugrunde liegenden physikalischen Gatteroperationen.

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Für die Ergebnisse errechnete das Team eine untere Fidelity-Grenze von 0,284 bei 95 Prozent Konfidenz. Das heißt, das Team konnte mit 95-prozentiger statistischer Sicherheit ausschließen, dass die Zustandsähnlichkeit im Vergleich zum Idealzustand unter 0,284 lag. Der tatsächliche Wert kann also höher ausgefallen sein, wird durch dieses Ergebnis aber nicht genauer bestimmt. Damit liefert der Versuch einen statistischen Anhaltspunkt dafür, dass die verbliebenen Messungen nicht überwiegend Rauschen sind. Eine aktive Fehlerkorrektur im Sinne eines fehlertoleranten Rechnens erreicht das Verfahren jedoch nicht. Es erkennt Fehler und verwirft betroffene Durchläufe, statt Fehler während der Berechnung aktiv zu korrigieren.

IBM verweist dabei auf eine Einschränkung. Die Verifikation durch das Team setzte voraus, dass sich die Hardware während der Messung erwartungsgemäß verhält und keine unentdeckten systematischen Abweichungen vom angenommenen Fehlermodell aufweist. Ein von solchen Annahmen unabhängiger Nachweis bleibe nach Angaben des Unternehmens das nächste offene Problem.

Floquet-Modell mit 74 Qubits

Im zweiten Experiment simulieren Qedma, IBM, Riken und Bluequbit einen Quantenmagneten, dessen Wechselwirkungen periodisch verändert wurden. Solche Floquet-Systeme eignen sich, um die langfristige Dynamik vieler wechselwirkender Quantenteilchen zu untersuchen. Auf einem „Heron R3“-Prozessor nutzte das Team „Qesem“, eine Software zur Fehlerunterdrückung und statistischen Fehlerabschätzung. Die Simulationen bezogen bis zu 74 Qubits ein und belegten laut Qedma insgesamt 16,4 Stunden Rechenzeit auf dem Quantenprozessor.

Nach Angaben der Autoren lieferten die Messdaten der Quantenhardware Hinweise auf lang anhaltende Schwingungen im simulierten Quantenmagneten. Zwei getestete klassische Simulationsverfahren produzierten nach etwa 12 bis 15 Antriebszyklen keine übereinstimmenden Ergebnisse mehr. Dazu zählen das Sparse-Pauli-Path-Verfahren auf dem japanischen Supercomputer Fugaku sowie Tensornetzwerk-Berechnungen auf „Nvidia H100“-GPUs. Teilbereiche verglich das Team zusätzlich mit einem Ionenfallenrechner von Quantinuum.

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Das beweist nicht, dass kein besserer klassischer Algorithmus existiert. Es zeigt aber, dass die konkret getesteten Hochleistungsverfahren für den untersuchten Bereich keine verlässliche gemeinsame Vorhersage liefern.

Der Fugaku-Vergleich fügt sich in die Strategie von IBM, Quantenprozessoren nicht als Ersatz für Supercomputer zu vermarkten, sondern als Beschleuniger in hybriden Workflows. Riken und IBM haben Heron bereits direkt mit Fugaku zu einem kombinierten Quanten-HPC-System gekoppelt.

IBM versteht Quantenvorteile streng aufgabenspezifisch

In der Kooperation mit Algorithmiq nutzte das Team 56 physische Qubits, um mit einem Operator-Loschmidt-Echo zu untersuchen, wie stark eine kleine Störung die zeitliche Entwicklung eines simulierten Quantensystems verändert. Daraus lässt sich ableiten, wie sich Quanteninformation in einem heterogenen Materialmodell ausbreitet.

Für den untersuchten Parameterbereich lieferten drei klassische Simulationsansätze voneinander abweichende Vorhersagen. Damit stand keine verlässliche klassisch berechnete Referenz zur Verfügung, an der sich das Quantenresultat unmittelbar prüfen ließ.

Ohne das Ergebnis mit klassischen Verfahren vergleichen zu können, wiederholte das Team stattdessen die Messungen unter fünf variierten Rauschbedingungen auf verschiedenen IBM-Systemen und variierte Gate-Dauern. Die durch Fehlerabschwächung bereinigten Ergebnisse blieben laut Studie eng beieinander. Die Konsistenz spreche gegen ein Artefakt, das allein auf eine bestimmte Gerätekalibrierung zurückgeht.

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IBM verortet den beanspruchten Quantenvorteil in solchen eng definierten Aufgaben, bei denen die getesteten klassischen Verfahren keine verlässliche gemeinsame Vorhersage mehr liefern. In allen drei Fällen ging es dabei ausschließlich um abstrahierte Materialmodelle. Eine Demonstration der Überlegenheit von Quantenhardware bei Berechnungen realer Materialien oder Chemie-Workflows steht damit noch bevor.

Roadmap-Ziel vor eigener Zielfrist beansprucht

IBM hatte sich zum Ziel gesetzt, einen Quantenvorteil in ersten Aufgabenbereichen bis Ende 2026 zu demonstrieren. Der speziell dafür entwickelte 120-Qubit-Prozessor „Nighthawk“ soll komplexere Schaltungen als Heron unterstützen. Für 2029 plant IBM mit „Quantum Starling“ einen fehlertoleranten Rechner mit 200 logischen Qubits und bis zu 100 Millionen Operationen.

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Mit den drei Heron-Experimenten beansprucht IBM, dieses Zwischenziel bereits vor Ablauf der selbst gesetzten Frist und auf einer Nighthawk vorausgehenden Hardware-Generation erreicht zu haben. In einer eigenen Gegenüberstellung positioniert IBM das Chicago-Experiment mit rund 2.400 Zwei-Qubit-Gattern und einer Fidelity von über 28 Prozent oberhalb bisheriger Vergleichswerte anderer Anbieter, darunter Google (2019 und 2024), Quantinuum (2024 und 2025), das Start-up Quera (2025) und ein Team der chinesischen USTC (2021 und 2025), deren Fidelity-Werte in dieser Darstellung zwischen 0,05 und rund 20 Prozent liegen.

Die Beweislage ist – sollten die Artikel die Begutachtung im Wesentlichen überstehen – stärker als bei einem bloßen Herstellerbenchmark: Schaltkreise, Messwerte, Fehlergrenzen und klassische Vergleichsversuche liegen offen. Dennoch ist der belastbarste Befund eng zu verstehen: Bei drei gezielt konstruierten Aufgaben liefern aktuelle Quantenprozessoren Ergebnisse, mit denen die bislang gängige klassische Methoden nicht Schritt halten können.

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