Alpha Industries tritt in das Quantenzeitalter ein

Das Titelbild ist eine mit generativer KI erstellte Illustration und kein Foto des echten VLQ oder der Räume von IT4Innovations. Meine Tschechoslowakische Wolfhündin Raven bewacht darauf symbolisch das Quantenlabor.

Heute Nachmittag habe ich zum ersten Mal in meinem Leben eine Berechnung auf einem echten Quantencomputer ausgeführt. Der geplante Schaltkreis selbst dauerte ungefähr eine Viertelmillisekunde, der vollständige Remote-Job kam nach rund acht Sekunden zurück, und am Ende stand eine unscheinbare Spalte mit Zahlen.

Ich grinste wie ein Kind.

Es war keine bahnbrechende Berechnung. Es war ein Smoke Test, also die erste Prüfung, ob ich mich anmelden, den Schaltkreis korrekt übersetzen, ihn an die physische Hardware senden und das Ergebnis verstehen kann. Genau deshalb ist dieser scheinbar kleine Moment wichtig: Alpha Industries ist in das Quantenzeitalter eingetreten.

Vom finnischen LUMI zum tschechischen VLQ

Es begann mit dem Supercomputer LUMI im finnischen Kajaani. Über die europäische EuroHPC-Infrastruktur erhielt ich 5.000 GPU-Stunden. Seit Juli untersuche ich damit, wann mehrere offene Sprachmodelle sinnvoller sind als ein einziges riesiges Modell.

Beim Durchsehen weiterer europäischer Ausschreibungen bemerkte ich, dass man sich auch um Quantenrechner bewerben kann. Eines der angebotenen Systeme war VLQ, der erste in Tschechien installierte Quantencomputer. Betrieben wird er vom nationalen Supercomputing-Zentrum IT4Innovations an der Technischen Universität Ostrava.

Also stellte ich einen Antrag.

Das Projekt heißt Quantum-Assisted Panel Selection for Multi-Model AI Fusion. Am 20. August kam die Bewilligung: zehn QPU-Stunden für sechs Monate. Für ein kleines tschechisches Unternehmen ist das eine enorme Chance und zugleich eine ermutigende Nachricht: Europas Quanteninfrastruktur ist nicht nur ein Schaufenster für wenige Großlabore.

Der EuroHPC-Pilotzugang steht Forschung, öffentlichen Einrichtungen und Industrie offen. Der kostenfreie Zugang wird nach fachlicher Begutachtung vergeben und dient dem Testen von Methoden, dem Sammeln von Leistungsdaten sowie der Entwicklung von Code, Workflows und Schulungen.

Quantum as a Service ist keine futuristische Metapher mehr. Es ist europäische Infrastruktur, an die man vom eigenen Rechner ein gewöhnliches Python-Programm senden kann.

Was ist VLQ?

VLQ verwendet 24 supraleitende Qubits, die sternförmig um einen zentralen Rechenresonator angeordnet sind. IQM Quantum Computers lieferte das System, IT4Innovations hostet und betreibt es. Für hybride Workflows soll es mit den klassischen Supercomputern Karolina und LUMI verbunden werden.

Der Name trägt eine tschechische Spur: V steht für VSB, L für das LUMI-Q-Konsortium und Q für Quantum. Zusammen ausgesprochen erinnert er an das tschechische Wort vlk, also Wolf, und damit an den Polarwolf, der LUMI symbolisiert.

Die Sterntopologie ist für unser Experiment wichtig. Qubits kommunizieren nicht direkt wie Nachbarn in einem Gitter. Wechselwirkungen laufen über den zentralen Resonator, was die Übersetzung des Schaltkreises und die Verteilung des Rauschens beeinflusst.

Erst ein Simulator, dann die teure Maschine

Ich wollte nicht mit einem Wunsch zur QPU kommen und per Versuch und Irrtum beginnen. Noch vor dem Zugang baute ich deshalb VLQ Lab, einen browserbasierten Simulator für Schaltkreise, Qubit-Auswahl und die geplante Messkampagne.

Eine wichtige Grundlage war das Repository JiriTomcala/FakeVLQ mit drei öffentlichen Kalibrierungsschnappschüssen aus März und Mai 2026 sowie Code für ein Fake-Backend. Das Drittanbieter-Repository ist äußerst nützlich, enthält aber weder ein ausführliches README noch eine eindeutige Herkunftsbeschreibung aller Daten. Ich verwende es daher als Arbeitsmodell, nicht als offizielle aktuelle Kalibrierung von IT4Innovations.

So konnten wir Vorhersagen vorab registrieren. Die QUBO-Ising-Abbildung wurde gegen exakte Enumeration geprüft, die QAOA-Implementierung gegen den Qiskit-Simulator und Rausch-Sweeps gegen ein realistisches Modell der Sterntopologie. Ich ging daher mit einer widerlegbaren Erwartung an die Maschine, nicht nur mit der Frage: „Was könnte sie tun?“

Zehn Zeilen Python zu einem echten Quantencomputer

Einen großen Anteil an dieser Zugänglichkeit hat die offene Software Quantum as a Service von IT4Innovations. Das Paket qaas übernimmt die Anmeldung über LEXIS, die Ressourcenauswahl, die Transpilation und den Abruf des Ergebnisses. In meiner Umgebung sah der erste erfolgreiche Lauf im Wesentlichen so aus:

from py4lexis.session import LexisSession
from qaas.client import QProvider
from qiskit import QuantumCircuit

token = LexisSession().get_access_token()
backend = QProvider("EU-26-106", token).get_backend("VLQ-EU")

qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure([0, 1], [0, 1])

job = backend.run(backend.transpile(qc), shots=1000)
counts = job.result().get_counts()

Hinter dieser Einfachheit steckt viel tschechische Entwicklungsarbeit. Ich brauchte weder eine direkte Verbindung zum Kryostaten noch eine proprietäre Sprache oder manuelle Warteschlangenverwaltung. Ich nutzte Python und Qiskit, dieselben Werkzeuge wie im Simulator.

Unterwegs fand ich einen Fehler in der automatischen Ressourcenerkennung und schickte dem Team eine Beschreibung samt Korrekturvorschlag. Die explizite Angabe des Backend-Namens funktionierte als Workaround. Genau das sollte ein offener Stack ermöglichen: Ein externer Nutzer führt etwas Reales aus, findet eine scharfe Kante und gibt eine Verbesserung an die Community zurück.

Warum die erste Aufgabe nicht „nützlich“ war

Der erste Lauf sollte weder ein neues Material entdecken noch ein für klassische Computer unlösbares Problem lösen. Er sollte die gesamte Kette prüfen. In der Elektronik nennt man das Smoke Test: Beim ersten Einschalten fragt man zunächst, ob das Gerät lebt und sich grundsätzlich wie erwartet verhält.

Ich wählte einen Bell-Zustand, den einfachsten nichttrivialen Test für die Verschränkung zweier Qubits:

1. Das erste Qubit wird in Superposition gebracht.
2. Mit CNOT wird es mit dem zweiten verschränkt.
3. Beide werden tausendmal gemessen.

Ein ideales Gerät liefert ungefähr zur Hälfte 00 und zur Hälfte 11. Die Zustände 01 und 10 sind Fehler. Die erwartete Antwort ist im Voraus bekannt. Gemessen wird also nicht, was der Computer entdeckt, sondern wie treu er den vorbereiteten Zustand bewahrt.

Ergebnis: 94,2 Prozent korrektes Signal

Damit blieben 94,2 % des Signals erhalten. Der Simulator auf Basis des Schnappschusses vom 25. Mai erwartete 91,8 %, der reale Lauf lag also 2,4 Prozentpunkte höher.

Das ist ermutigend, beweist aber nicht, dass die Maschine sich seit Mai exakt um 2,4 Punkte verbessert hat. Bei 1.000 Messungen liegt das ungefähre 95%-Intervall des beobachteten Anteils bei plus/minus 1,5 Prozentpunkten, und auch die Simulation hat Unsicherheiten. Außerdem vergleichen wir August-Hardware mit einer Mai-Kalibrierung. Die belastbare Aussage lautet: Das Modell war nicht übermäßig optimistisch, und das reale Ergebnis ist mit seiner Erwartung vernünftig vereinbar.

Die Asymmetrie ist interessanter als die Gesamtnote

Die Fehler waren ungleich verteilt: 10 trat 46-mal auf, 01 nur 12-mal. Der Simulator hatte beide über die älteren Kalibrierungen ungefähr symmetrisch vorhergesagt.

Eine Arbeitshypothese betrifft die Sternarchitektur. Bei der Transpilation kann ein Qubit einen anderen Weg durch den Resonator nehmen und mehr MOVE-Operationen erhalten. Ebenso könnten aktuelle Auslesefehler, die logische Abbildung, korreliertes Rauschen oder ein Kompilierungsdetail verantwortlich sein. Ein einzelner Lauf kann die Ursache nicht bestimmen. Im nächsten Experiment wiederholen wir den Schaltkreis auf mehreren Paaren, vertauschen ihre Rollen und vergleichen mit frischen Kalibrierungsdaten.

Genau deshalb reicht ein Simulator nicht. Das Modell beschreibt, was bei bekannten Fehlern geschehen sollte. Die Hardware zeigt, welcher Teil der Realität im Modell noch fehlt.

Ein Quantenchip ist keine statische Tabelle

Die öffentlichen Kalibrierungsschnappschüsse zeigen deutlichen Drift einzelner Qubits. Beim zusammengesetzten Score im folgenden Diagramm ist ein niedrigerer Wert besser.

Zwischen zwei nur vier Tage auseinanderliegenden Schnappschüssen überschnitten sich die zwölf besten Qubits lediglich an neun Positionen. Die praktische Folge ist klar: Die Auswahl kann nicht Wochen im Voraus festgelegt werden, sondern muss auf einem frischen Gerätezustand beruhen.

In der ersten Sitzung stellte das Backend 23 physische Qubit-Namen bereit; QB3 fehlte. Das bedeutet nicht, dass die offizielle Kapazität von 24 auf 23 sank. Es bedeutet nur, dass die API in diesem Moment 23 Qubits anbot. Der Code muss trotzdem nach Namen abbilden und darf nicht annehmen, Index 2 sei automatisch QB3.

Was wir auf VLQ tatsächlich untersuchen werden

Der Bell-Zustand war Kilometer null. Das genehmigte Projekt behandelt eine praktische Frage aus unserer Forschung zur Sprachmodellfusion: Wie wählt man ein Modellpanel, dessen Fehler sich ergänzen, dessen Qualität hoch ist und dessen Inferenzkosten vernünftig bleiben?

Mit paarweisen Beziehungen zwischen Modellen lässt sich das Problem als QUBO formulieren und mit QAOA, einem hybriden quanten-klassischen Algorithmus, untersuchen. Der Plan hat vier Stufen:

1. Kleine überprüfbare Instanzen: zwanzig Probleme mit fünf bis sechs Qubits gegen einen exakten klassischen Solver.
2. Ein Panel aus zwölf Modellen: messen, wie viele Shots für das Optimum mit gewählter Sicherheit nötig sind.
3. Skalierung auf achtzehn Qubits: die gesamte Verteilung mit idealer und verrauschter Simulation vergleichen.
4. Methodik: das Rauschmodell kalibrieren und Standard-Routing mit unserem sparsameren MOVE-Plan vergleichen.

Bis zu achtzehn Modelle kann LUMI die exakte Antwort noch mit Brute Force berechnen. Das ist ein Vorteil. Solange wir lernen, wann wir der Maschine vertrauen dürfen, brauchen wir Aufgaben mit bekannter Wahrheit. Erst danach ist der Schritt zu Größen sinnvoll, bei denen ein exaktes klassisches Ergebnis unpraktikabel wird.

Tschechische Teams haben zugängliche Quanteninfrastruktur gebaut

Ein weiterer Teil der Geschichte freut mich besonders: Vieles davon beruht auf tschechischer Arbeit. IT4Innovations hostet und betreibt nicht nur den ersten tschechischen Quantencomputer, sondern baut auch Dokumentation, Support und eine offene Softwareschicht für den Fernzugriff auf.

Es gab Sackgassen. Die Infrastruktur ist neu, und weder Dokumentation noch Client sind fehlerfrei. Entscheidend ist, dass dahinter Menschen standen, die reagierten, halfen und Probleme beheben wollten. Mein besonderer Dank gilt dem Team von IT4Innovations, Jakub Siwek und allen rund um VLQ und QaaS, die den ersten Zugang zu einer Zusammenarbeit statt zu einem Initiationsritus machten.

Europa tut hier das Richtige. Es reicht nicht, einen Quantencomputer zu kaufen und auszustellen. Wert entsteht, wenn Forschung, Startups, Unternehmen und Studierende Zugang erhalten, Fehler machen, messen und Erkenntnisse an die Gemeinschaft zurückgeben können.

So beantragt man Zugang

EuroHPC startete den Quantenpilot im Juni 2026. Anträge werden über die EuroHPC Access Platform eingereicht und zu regelmäßigen Stichtagen bewertet. Tschechische Forschungsorganisationen können auch die Förderwettbewerbe von IT4Innovations nutzen; andere LUMI-Q-Länder haben nationale Zugangswege.

Ein guter Antrag muss keine Quantenrevolution versprechen. Unserer enthielt:

• ein konkretes Problem und einen Grund, warum Simulation allein nicht genügt,
• einen funktionierenden, validierten lokalen Prototyp,
• vorab registrierte Hypothesen und messbare Ziele,
• realistische Schätzungen für Jobs, Shots und Qubits,
• den Vergleich mit einer bekannten klassischen Antwort,
• die Zusage, Pipeline, Daten und Erfahrungen zu veröffentlichen.

Vorbereitung ist wichtiger als Unternehmensgröße. Quantenzeit ist knapp, aber der Weg dorthin kann ganz gewöhnlich beginnen: mit einer guten Frage, Python und einem ehrlich gebauten Simulator.

Was wir zurückgeben

Das Projekt ist nicht vertraulich. Pipeline, Versuchsprotokolle, Analyseskripte und Ergebnisse sollen schrittweise veröffentlicht werden. Schon am ersten Tag entstanden ein reproduzierbarer Counts-Datensatz, der Vergleich mit drei simulierten Kalibrierungen, technische Notizen und ein Korrekturvorschlag für die Client-Bibliothek.

Der größte Wert des ersten Quantenlaufs ist nicht die Zahl 94,2 %. Es ist der Moment, in dem aus einer abstrakten Technologie ein messbares technisches System wird, dem wir eine präzise Frage stellen können.

Wir sind nicht in das Quantenzeitalter eingetreten, weil wir Quantenvorteil bewiesen hätten. Wir taten es nüchterner: Wir schickten einen Schaltkreis an eine reale tschechische Maschine, erhielten Daten, fanden eine Abweichung vom Modell und wissen nun, welches Experiment als Nächstes folgt.

Genau so sollte Wissenschaft beginnen.

Quellen und Danksagung

• IT4Innovations: VLQ quantum computer
• IT4Innovations: VLQ für Forschung und Unternehmen
• EuroHPC JU: Start des Quanten-Zugangspiloten
• IT4Innovations: Quantum as a Service
• JiriTomcala/FakeVLQ
• Qiskit

Das Projekt EU-26-106 auf VLQ wurde über den Quanten-Zugangspiloten von EuroHPC JU unterstützt. Die LUMI-Experimente laufen im Projekt EHPC-AIF-2026PG01-843. This work was supported by the Ministry of Education, Youth and Sports of the Czech Republic through the e-INFRA CZ (ID: 90254).