Quantum-inspirierte Optimierung:
Mehr Möglichkeiten prüfen. Bessere Entscheidungen treffen.
Warum diese Verfahren schon heute auf klassischen Computern einen Mehrwert schaffen können
Unternehmen müssen täglich Entscheidungen treffen, bei denen zahlreiche Faktoren gleichzeitig berücksichtigt werden: Energiepreise, Wetter, Nachfrage, verfügbare Anlagen, technische Grenzwerte, Komfort, Sicherheit und Nachhaltigkeitsziele. Jede einzelne Entscheidung beeinflusst andere Entscheidungen. Dadurch entsteht schnell eine kaum überschaubare Zahl möglicher Kombinationen.
Ein Beispiel aus dem Einzelhandel: Wann sollen Kühlanlagen stärker oder schwächer arbeiten? Wie lassen sich Kühlung, Klimatisierung, Photovoltaik, Batteriespeicher und flexible Stromtarife gemeinsam steuern? Dabei müssen die Kühltemperaturen jederzeit sicher bleiben, der Komfort im Markt gewährleistet und Lastspitzen möglichst vermieden werden.
Was bedeutet „quantum-inspiriert“?
Quantum-inspirierte Algorithmen laufen heute auf klassischen Computern. Sie benötigen keinen Quantencomputer. Sie übernehmen jedoch bestimmte mathematische Konzepte und Suchstrategien, die aus der Quantenphysik und der Forschung an Quantencomputern hervorgegangen sind.
Vereinfacht kann man sich ein komplexes Optimierungsproblem wie eine Landschaft mit vielen Tälern vorstellen. Jedes Tal steht für eine mögliche Lösung. Die tiefsten Täler repräsentieren besonders gute Lösungen – beispielsweise niedrige Energiekosten bei gleichzeitig sicherer Kühlung und angenehmer Raumtemperatur.
Ein herkömmliches Verfahren kann in dieser Landschaft sehr effizient suchen. Bei besonders komplexen Problemen besteht jedoch die Gefahr, dass es eine gute Lösung findet, obwohl an anderer Stelle noch bessere Lösungen liegen. Moderne klassische Solver verfügen bereits über viele ausgefeilte Strategien, um dieses Problem zu überwinden.
Quantum-inspirierte Verfahren ergänzen diese Strategien um andere Formen der Suche. Sie nutzen beispielsweise probabilistische Bewegungen, gekoppelte Zustände oder dynamische Systeme, die von Quantenprozessen inspiriert sind. Dadurch können sie bestimmte Lösungslandschaften anders erkunden und bei passenden Problemen schneller zu hochwertigen Lösungen gelangen.
Auch die klassische Simulation von Quantensystemen liefert hierfür neue Ansätze. Forscher simulieren auf klassischen Rechnern, wie sich viele miteinander verbundene Quantenzustände entwickeln. Aus diesen Simulationen entstehen mathematische Methoden, die nicht nur für die Physik, sondern auch für Optimierungsprobleme eingesetzt werden können. Leistungsfähige Grafikprozessoren und spezialisierte Parallelhardware ermöglichen heute Berechnungen, die vor einigen Jahren noch kaum praktikabel waren.
Sind quantum-inspirierte Algorithmen grundsätzlich besser?
Nein – und das ist eine wichtige Unterscheidung. Quantum-inspirierte Verfahren sind nicht automatisch schneller oder genauer als etablierte klassische Algorithmen. Ihr Vorteil hängt von der Struktur des Problems, der Qualität des mathematischen Modells und der verfügbaren Rechenzeit ab.
Bei manchen Aufgaben bleibt ein klassischer Solver die beste Wahl. Bei anderen kann ein quantum-inspirierter Ansatz schneller eine sehr gute Lösung finden oder in derselben Zeit mehr interessante Alternativen untersuchen.
Der potenzielle Vorteil liegt insbesondere bei Problemen, in denen sehr viele Entscheidungen voneinander abhängen. Dazu gehören beispielsweise:
- die gemeinsame Steuerung von Kühlung, Klimatisierung, Speicher und Eigenerzeugung,
- die Vermeidung von Lastspitzen über mehrere Anlagen oder Standorte,
- die Planung von Produktion, Personal, Maschinen und Wartungsfenstern,
- die Optimierung von Lieferwegen, Beständen und Zeitfenstern,
- die Bewertung zahlreicher Szenarien bei unsicheren Preisen, Wetterbedingungen oder Bedarfsprognosen.
Warum wurden diese Verfahren bisher nicht breiter eingesetzt?
Die Grundideen quantum-inspirierter Optimierung sind nicht neu. Einige davon werden bereits seit Jahrzehnten erforscht. Die geringe Verbreitung lag deshalb nicht an einem einzelnen Hindernis.
Eine zentrale Schwierigkeit war die Übersetzung eines realen Betriebsproblems in ein geeignetes mathematisches Modell. In der Praxis liegen Anforderungen zunächst als technische Regeln, Erfahrungswissen, Sicherheitsgrenzen und betriebliche Ziele vor. Diese müssen korrekt in Variablen, Abhängigkeiten, Ziele und Nebenbedingungen übersetzt werden.
Für viele quantum-inspirierte Verfahren wird das Problem anschließend in eine besondere Form gebracht, beispielsweise ein QUBO- oder Ising-Modell. Dabei können bereits die Wahl der Kodierung und die Gewichtung einzelner Bedingungen das Ergebnis stark beeinflussen. Eine gute Technologie allein genügt daher nicht: Ist das Problem unvollständig oder falsch modelliert, optimiert auch der beste Algorithmus die falsche Aufgabe.
Hinzu kamen begrenzte Rechenleistung, fehlende Integrationswerkzeuge und zu wenige belastbare Vergleiche unter realen Bedingungen. Unternehmen verfügen außerdem bereits über etablierte Optimierungssoftware und funktionierende Betriebsregeln. Eine neue Methode muss deshalb nicht nur in einer wissenschaftlichen Demonstration überzeugen. Sie muss im realen Betrieb einen messbaren zusätzlichen Nutzen liefern.
Warum ist der Zeitpunkt heute günstiger?
Heute kommen mehrere Entwicklungen zusammen. Parallelrechner, Grafikprozessoren und spezialisierte Hardware können große Mengen miteinander verbundener Berechnungen deutlich effizienter ausführen. Gleichzeitig wurden klassische und quantum-inspirierte Optimierungsverfahren weiterentwickelt. Cloud-Infrastrukturen machen solche Rechenkapazitäten leichter zugänglich.
Auch die Datengrundlage ist besser geworden. Sensoren, Energiemanagementsysteme, Wetterprognosen, dynamische Tarife und digitale Zwillinge liefern die Informationen, die für realistische Optimierungsmodelle benötigt werden.
KI kann zusätzlich dabei helfen, betriebliche Anforderungen zu strukturieren und erste mathematische Modelle zu erstellen. Diese Automatisierung ist noch nicht vollständig zuverlässig: Sicherheitsregeln, technische Grenzen und wirtschaftliche Ziele müssen weiterhin von Fachleuten geprüft werden. Sie kann den bisher sehr aufwendigen Modellierungsprozess jedoch beschleunigen.
Gleichzeitig steigt der wirtschaftliche Druck. Schwankende Energiepreise, mehr erneuerbare Energien, Batteriespeicher, flexible Tarife und strengere Effizienzziele machen operative Entscheidungen komplexer. Schon eine kleine Verbesserung kann bei vielen Anlagen oder Standorten eine relevante Kostenwirkung erzielen.
Der QUSMOS-Ansatz: Der beste Solver für das konkrete Problem
QUSMOS setzt nicht voraus, dass quantum-inspirierte Optimierung immer die beste Lösung ist. Stattdessen werden klassische, quantum-inspirierte und zukünftig auch echte Quantenverfahren für das jeweilige Problem bewertet und kombiniert.
In einem Pilotprojekt wird ein klar abgegrenztes Betriebsproblem modelliert. Anschließend werden unterschiedliche Lösungsansätze anhand derselben Daten, Regeln und Zielgrößen verglichen. Bewertet werden nicht nur Geschwindigkeit und mathematische Lösungsqualität, sondern vor allem messbare betriebliche Ergebnisse: Energiekosten, Lastspitzen, Sicherheit, Komfort, Stabilität und Umsetzbarkeit.
So kann quantum-inspirierte Technologie bereits heute auf klassischer Hardware eingesetzt und objektiv getestet werden. Gleichzeitig bleibt die Lösung offen für zukünftige Quantenhardware, sobald diese bei konkreten Aufgaben einen nachweisbaren Vorteil bietet.