DLR und NASA entwickeln gemeinsam ein Software-Paket für Quantencomputer
3. März 2022 | Anwendungsmöglichkeiten in der Luft- und Raumfahrt
DLR und NASA entwickeln gemeinsam ein Software-Paket für Quantencomputer
Optimierung von Flugrouten (Symbolbild)
Das Software-Modul, das vom DLR-Institut für Softwaretechnologie entwickelt wurde, hilft zum Beispiel bei der Routenoptimierung von transatlantischen Flügen.
Manöveroptimierung transatlantischer Flüge mit Quantencomputern
In diesem Beispiel überschneiden sich die Routen von zwei Flugzeugen. Daraus ergibt sich ein Konflikt, wenn beide Flugzeuge zur gleichen Zeit über den Kreuzungspunkt fliegen. Das Softwaremodul für Quantencomputer, das das DLR-Institut für Softwaretechnologie entwickelt hat, kann dabei helfen, Quantencomputeransätze für die Lösung von realen Anwendungsproblemen zu untersuchen. Die Grafik zeigt zwei Flugrouten über Neufundland und der Ostküste von Kanada und den USA.
Die Open-Source-Software soll allgemein zugänglich sein.
Modul der DLR-Arbeitsgruppe kann für die Untersuchung von Quantencomputing für Anwendungen wie Flugrouten-Optimierung und die Planung von Satelliten-Missionen genutzt werden.
Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und die US-Weltraumbehörde NASA arbeiten gemeinsam an einer Software-Bibliothek, mit der das Potenzial von Quantencomputer für Anwendungen aus der Luft- und Raumfahrt untersucht werden kann. Die Arbeitsgruppe Quantencomputing im DLR hat bereits ein Softwaremodul veröffentlicht. Dieses wurde zur Untersuchung von Quantencomputeransätzen für Aufgaben wie die Routenoptimierung von transatlantischen Flügen, eine Zuweisung von Flugzeugen an großen Flughäfen oder die Planung von Satellitenmissionen genutzt. NASA und DLR entwickeln nun weitere Module und machen sie anschließend als Open-Source-Software allgemein zugänglich. Die Kooperation wurde im Januar 2022 vereinbart.
„Als eine der ersten und weltweit führenden Arbeitsgruppen für anwendungsorientierte Quantencomputerforschung ist die Forschungsgruppe der NASA, das NASA Quantum Artifical Intelligence Laboratory (QuAIL), ein attraktiver Kooperationspartner für das DLR. Es bestehen viele inhaltliche Übereinstimmungen mit den Forschungszielen und den Anwendungsfällen des DLR“, sagt Dr. Tobias Stollenwerk, Leiter der Arbeitsgruppe Quantencomputing am DLR-Institut für Softwaretechnologie in Köln. „Der Fokus liegt auf der Untersuchung von Anwendungen für Quantencomputer in der Luft- und Raumfahrt sowie bei der Entwicklung entsprechender Algorithmen.” DLR und NASA forschen schon seit 2016 gemeinsam zum Quantencomputing. Die Kooperation wird nun gestärkt. So soll unter anderem eine Software ausgebaut werden, die die Erstellung neuer Quantencomputer-Algorithmen unterstützt. Außerdem liegt ein Schwerpunkt auf Software zur Kompilierung und Fehlerunterdrückung bei Rechenprozessen.
Die Partner bearbeiten auch das Software-Modul der DLR-Gruppe weiter. Das Modul dient als Schnittstelle bei der Übertragung von industriellen Planungsproblemen auf Quantencomputer. Entwickelt wurde es im Projekt EQUATE (Enabling QUAntum AdvantagE). Das Projekt untersucht, ob ein bestimmtes Problem auf einem aktuellen Quantencomputer tatsächlich schneller gelöst wird als auf einem herkömmlichen Computer. Außerdem geht es darum, wie sich Quantencomputer effizient mit klassischen Computern kombinieren lassen.
Quantencomputing im DLR-Institut für Softwaretechnologie
Das Institut für Softwaretechnologie forscht seit 2015 an Quantencomputing. Die Arbeitsgruppe Quantencomputing ist Teil der Abteilung High-Performance Computing. Zu den zentralen Aufgaben der Gruppe zählen die Entwicklung und Erforschung von Algorithmen und Software für frühe Quantencomputer.
Quantencomputer versprechen extreme Laufzeitverbesserungen für bestimmte Anwendungsprobleme, die mit herkömmlichen Computern aktuell nicht zu lösen sind. Während klassische Computer Rechenaufgaben mit Bit lösen, die entweder den Zustand Null oder Eins haben, funktionieren Quantencomputer auf der Basis von Qubit. Diese können viele verschiedene Zustände gleichzeitig annehmen. Algorithmen, die diese Eigenschaften optimal ausnutzen, können klassischen Algorithmen deutlich überlegen sein.
