Azure Quantum: Microsoft bringt Quanten-Computer in seine Cloud

Quanten-Computing ist bereits seit einer Weile ein großes Thema, al­ler­dings war es bisher ein eher theoretisches, das Informatiker beschäftigte. Doch mittlerweile kommt es auch (langsam) in der Praxis an und auch Mi­cro­soft möchte mitmischen - mit einer Cloud-Lösung. Azure Quantum, wie der neue Dienst heißt, will einen entscheidenden Schritt in Richtung Marktfähigkeit von Quantencomputern machen. Mit diesem Ziel steht Microsoft keinesfalls alleine dar, dennoch haben die Redmonder einen interessanten Ansatz gewählt. Denn man kombiniert Forschung mit einem quasi-kommerziellen Angebot, und zwar mit Hilfe der Cloud, genauer gesagt Azure.
Infografik: Aufbau einer Quanten-CPU
Vorerst läuft Azure Quantum als private Preview, bereits zuvor hat Microsoft Entwicklern sein Quantum Development Kit, Q#-Compiler und Simulatoren zur Verfügung gestellt. Wie Wired schreibt, haben ausgewählte Kunden Zugriff auf gleich drei Quantenrechner- Prototypen. Einen stellt das Konglomerat Honeywell bereit, zwei kommen von Startups: IonQ, das auf der Arbeit der University of Maryland aufbaut und das auf Yale-Forschung basierende QCI.

Vorbereitung auf die Zukunft

Derzeit ist der Begriff "Marktreife" aber noch ein theoretischer, denn Microsoft behauptet nicht, dass Azure Quantum sinnvolle bzw. praktische Arbeit leisten kann. Denn derzeit ist Quanten-Hardware noch zu schlichtweg schwach, das Potenzial ist bisher in erster Linie theoretischer Natur.

Bei Microsoft ist man aber der Ansicht, dass Entwickler und Unternehmen schon jetzt mit den dazugehörigen Algorithmen und der Hardware herumspielen sollten. Denn bevor die tatsächliche Marktreife erreicht wird, müsste die Beteiligten erst durch Experimente herausfinden, wozu Quanten-Rechner überhaupt gut sind.

Ganz neu ist die Idee von Microsoft nicht, IBM bietet bereits seit 2016 eine ähnliche Simulation an, auch Google hat entsprechende Pläne. Microsofts Dienst unterscheidet sich aber dadurch, dass man Zugriff auf mehrere technologische Ansätze bereitstellt (im Gegensatz zu Konkurrenten wie IBM und Google, die nur eigene Hardware anbieten) - was durchaus die künftige Praxis in diesem Bereich darstellen könnte.

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