Quantencomputing im Software-Engineering: Architekturen, Algorithmen und die NISQ-Ära

Revolutioniert Quantencomputing die Zukunft des Software-Engineerings oder bleibt die Technologie vorerst eine hochspezialisierte Nische für Industrie und Forschung? Während in den Medien oft reißerisch über das Ende sicherer Verschlüsselung spekuliert wird, analysieren Software-Architekten bereits die konkreten Auswirkungen auf RSA-Verfahren und den Übergang zur Post-Quanten-Kryptografie. In der aktuellen NISQ-Ära (Noisy Intermediate-Scale Quantum) geht es längst nicht mehr nur um theoretische Möglichkeiten, sondern um reale Software-Architekturen und hybride Computing-Stacks. Wir klären die zentralen Begriffe – von Quantum Superposition bis zur Fehlerkorrektur – und bieten eine fundierte Basis für die Diskussion über die Bedeutung dieser Technologie für das moderne Software-Engineering.

Was sind Quantencomputer?

Ein Quantencomputer ist, kurz gesagt, ein Co-Prozessor. Das heißt, dass er mit einem herkömmlichen Computer gemeinsam benutzt werden muss. Dieser Computer dient einerseits als Nutzerschnittstelle und andererseits als Speichermedium für einen Quantencomputer. Um die Notwendigkeit für dieses Zusammenspiel zu verstehen, betrachten wir die Arbeitsprozesse eines Quantencomputers. Die basieren auf Quantenphänomenen, und um diese zu verstehen, unternehmen wir einen kurzen Ausflug in die Physik.

Zentrale Quantenphänomene: Wie Quantum Superposition die Programmierung verändert

Quantenphänomene sind natürliche Prozesse des Mikrokosmos oder, besser gesagt, Eigenschaften von Quantenteilchen (wie Photonen, Elektronen, Neutronen und Protonen), die sonst nirgends in der physischen Welt auftreten. Folgende Phänomene nutzt ein Quantencomputer:

Superposition, auch als Überlagerungszustand bekannt, ist die Eigenschaft eines Quantenteilchens, sich bis zur Messung seines Zustands in allen ihm möglichen Zuständen zu befinden. Hierzu gibt es das berühmte Gedankenexperiment »Schrödingers Katze«, in dem eine Katze in einer verschlossenen Kiste zugleich als tot und auch lebendig betrachtet wird, und es auch ist, bis ein Beobachter die Kiste öffnet und hereinschaut.
Verschränkung ist die Eigenschaft mehrerer Elementarteilchen, sich unabhängig von ihrer Entfernung beim Auslesen immer im gleichen Zustand zu befinden. Wenn man also den Zustand eines dieser Teilchen misst, erhält man den Wert aller verschränkten Teile, auch wenn sie sich an unterschiedlichen Enden des Universums befänden. Einstein nannte die Quantenverschränkung deshalb auch die »spukhafte Fernwirkung«.
Quantentunneling: Quantenteilchen können sich mittels des sogenannten Quantentunnelns von einem Aktionsraum durch physische Barrieren hindurch in einen neuen Aktionsraum hineinbewegen, ohne diese physische Barriere zu verändern.

Nahaufnahme einer Siliziumscheibe (Wafer) für klassische Mikrochips, die als Speicher für Quantencomputer benötigt werden — Nahaufnahme einer Siliziumscheibe für klassische Mikrochips, die als Speicher für Quantencomputer benötigt werden [2]

Qubits sind wie Bits, nur ganz anders

Wenn wir davon sprechen, dass ein Quantencomputer diese Phänomene nutzt, meinen wir eigentlich Qubits als die tatsächlichen Nutzer der Phänomene. Die Verwendung von Qubits ermöglicht komplexe Berechnungen, die auch als Quantenalgorithmen bekannt sind. Die Zustände, die ein Qubit vorbereitend zur Berechnung dieser Algorithmen annehmen muss, sind als »magische Zustände« bekannt. Von klassischen Computern wissen wir, dass ein Bit den Wert Eins oder Null annehmen kann. Qubits sind dagegen gleichzeitig Einsen und Nullen, und alle Werte dazwischen. So wird zum Beispiel das Phänomen der Superposition, ein flüchtiger Zustand, als Überlagerungszustand all dieser Werte gleichzeitig genutzt. Ein Qubit kollabiert allerdings beim Auslesen mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu einer Eins oder einer Null, und der ursprüngliche Überlagerungszustand geht hierbei verloren. Um also Werte dauerhaft zu sichern, werden herkömmliche Computer als Speichermedium benötigt.

Doch zurück zum Überlagerungszustand, dessen Nutzung einem einzelnen Qubit die Bearbeitung hochkomplexer Rechnungen ermöglicht. Diese Eigenschaft erlaubt mit weiteren Qubits eine massive Parallelität, die klassische Computer nicht leisten können. Quantenalgorithmen machen sich diese Parallelität zunutze.

Was genau sind Quantenalgorithmen?

Quantenalgorithmen sind Algorithmen, die die Nutzung von Quantenphänomenen wie der Superposition zur Ausführung voraussetzen. Ein bekanntes Beispiel ist der Shor-s Algorithmus, entwickelt bereits im Jahr 1994. Er kann die Primfaktorzerlegung großer Zahlen durchführen, indem er viele mögliche Lösungen gleichzeitig in einem Überlagerungszustand betrachtet und dabei spezielle Quantenmethoden einsetzt, um die richtige Lösung effizient herauszufiltern. So kann er, in der Theorie, die RSA-Verschlüsselung, die das Rückgrat unserer IT-Sicherheit bildet, knacken.

Man spricht bei der theoretischen Fähigkeit eines Quantencomputers, diese Algorithmen in annehmbarer Zeit zu lösen, von Quantenüberlegenheit. Damit ist gemeint, dass bestimmte Aufgaben für herkömmliche Rechner gar nicht, oder aufgrund ihrer schrittweisen Berechnung nur mit unverhältnismäßig großem Aufwand lösbar wären.

Wie ist also der Stand der Technik? Ist unsere IT-Sicherheit in Gefahr?

In der aktuellen NISQ-Ära (Noisy Intermediate-Scale Quantum) liegt der Fokus des Software-Engineerings auf der Fehlerkorrektur. Es gibt zwar Quantenprozessoren mit theoretisch ausreichend vielen Qubits zur Lösung komplexer Algorithmen, diese sind jedoch weder fehlertolerant noch leistungsfähig genug, um die erwähnte Quantenüberlegenheit in der Praxis zu erzielen.

»Noise« beschreibt die Stör- oder Rauschanfälligkeit von Quantensystemen. Um einen Quantencomputer zur Nutzung von magischen Zuständen zu befähigen, muss er nicht nur in einem sterilen Raum, der elektromagnetische und thermische Interferenzen verhindert, betrieben werden, sondern auch nahe am absoluten Nullpunkt gekühlt werden. Deshalb kennt man, wenn man ein Bild eines Quantencomputers gesehen hat, ihn meist in Form einer großen Kupferapparatur: In Wirklichkeit ist der eigentliche Computer nur ein winziger Prozessorchip – alles drumherum ist aufwendige Kühltechnik.

»Intermediate-Scale« bedeutet hier, dass die Systeme nicht ohne Weiteres skalierbar sind. Das liegt an der Rauschanfälligkeit der Qubits: Pro Qubit werden in heutigen Systemen ca. zehn Qubits benötigt, um Fehler zu erkennen und zu korrigieren.

Somit ist Shors Algorithmus heute noch keine Gefahr für die Kryptografie. Um einen RSA-Schlüssel von 2048 Bit Länge zu knacken, würden 4.000 fehlerkorrigierte Qubits benötigt. Microsoft gelingt es nach heutigem Stand mit 32-Qubit-Prozessoren, vier logische, fehlerkorrigierte Qubits zu erzeugen.

Microsoft demonstrierte im Jahr 2024 mit einem 32-Qubit-Quantenprozessor von Quantinuum die Erstellung logischer Qubits mit einem hybriden Supercomputer. Es wurden aus nur 30 der 32 physischen Qubits vier logische Qubits erzeugt, die eine Fehlerrate von 0,00001 % aufweisen. Das entspricht einem einzigen Fehler alle 100.000 Rechenoperationen und einer Verbesserung der herkömmlichen Fehlertoleranz der Qubits um den Faktor 800.

Im Juli 2025 hat ein Forschungsteam der US-Amerikanischen Firma QuEra eine Methode, die 2004 vom Mathematiker Emanuel Knill konzeptioniert wurde, als »Magische Zustandsdestillation« bekannt, erfolgreich demonstriert. Bei dieser Methode werden aus mehreren physischen Qubits, fehlerfreie logische Qubits erzeugt.

Nichtsdestotrotz würde man, ungeachtet der Methode, etliche Tausende bis hin zu Millionen physische Qubits benötigen, um 4.000 fehlerfreie Qubits zu erzeugen.

Detailansicht klassischer Computer-Schaltkreise im Vergleich zur Architektur von Quantenprozessoren für hybride Systeme — Schaltkreise eines herkömmlichen Computers [1]

Hybride Architekturen: Quantenannealer vs. Gatterbasierte Systeme

Vereinfacht gesagt gibt es zwei Arten von Quantencomputern: Quantenannealer und gatterbasierte Quantencomputer.

Quantenannealer sind speziell für Optimierungsaufgaben geeignete Chips. Wir erläutern die Funktionsweise am Beispiel der Routenoptimierung: Es werden Variablen, zum Beispiel die Länge aller Wege zwischen einem Punkt A und einem Punkt B, in einer logischen Hügellandschaft hinterlegt. Die Länge einer Strecke vom Annealer wird dabei als Energiewert und die unterschiedlichen Strecken werden als Zustände im System betrachtet. Ein herkömmlicher Rechner würde nun alle Hügel und Täler dieser virtuellen Landschaft ablaufen und müsste nach dem Vergleichen aller Werte miteinander, die kürzeste Strecke bestimmen. Ein Quantenannealer betrachtet nur Täler und »tunnelt« sich von einem Tal durch alle Hügel zum nächstniedrigsten Tal, bis er das globale Minimum gefunden hat, und muss so nur einige wenige Werte betrachtet haben.

Visualisierung des Quantentunneling-Effekts bei einem Quantenannealer zur Lösung von Optimierungsproblemen in einer logischen Hügellandschaft. — Visualisierung wie Quantenannealer mittels Tunneling in einer logischen Hügellandschaft Werte ermitteln [3]

Gatterbasierte Quantencomputer werden auch als universelle Quantencomputer bezeichnet, da sie neben Optimierungsaufgaben auch viele andere Aufgaben, wie Shors Algorithmus, bewältigen können. Sie arbeiten, ähnlich wie klassische Rechner, mit Quantengattern und logischen Operationen. Diese Qubit-Gatter werden mithilfe von Quantenphänomenen wie Superposition und Verschränkung ermöglicht. Gatterbasierte Quantencomputer werden an der Art der verwendeten Qubits unterschieden. Liest man also Begriffe neben »Annealer«, oder »gatterbasiert«, dann lässt die Bezeichnung des Quantencomputers Rückschlüsse auf die Art der verwendeten Qubits zu.

Wofür werden Quantencomputer bereits verwendet?

In medizinischen Anwendungsfeldern haben Forscher beispielsweise einen 36-Qubit Quantenannealer verwendet, um erfolgreich das Falten eines sehr komplexen Proteins mit zwölf Aminosäuren zu simulieren. Diese Ergebnisse sind von enormem Wert, da ein besseres Verständnis von Proteinen und ihrer Bauweise es ermöglicht, Krankheiten wie Alzheimer oder Parkinson besser zu verstehen. Das wiederum ermöglicht die Entwicklung neuer Medizin für die Behandlung dieser Krankheiten [4].

VW nutzt in eigenen Forschungslaboren Quantenannealer, um Verkehrsflüsse zu optimieren. Hiermit könnte Leerbetrieb für Taxi- und Busunternehmen minimiert werden [5]. BMW fördert seit 2017 Forschung mit Quantencomputern. Unter anderem, für die Optimierung von Fertigungsrobotern, aber auch in Bereichen der Materialwissenschaft und des Engineerings [6][7].

Wie sieht die Zukunft der Quantencomputer aus?

In der Zukunft des Quantencomputing gibt es derzeit große Pläne und noch viele Unbekannte. Das meiste liegt in den Händen der Hersteller und der Forschung, da es hochspezialisierte Fachkräfte benötigt, die die Hard- und die Software dieser Technologie genau verstehen. Es gibt viele Chiphersteller, und noch mehr laufende Projekte, die Quantencomputing vorantreiben wollen. Mit einem Einblick in die Pläne dreier großer Hersteller wird klar, dass es noch ein weiter Weg ist, bis Quantencomputer unsere Welt nachhaltig verändern können.

IBM arbeitet an einem Projekt namens »IBM Quantum System Two«, einem modularen Quantencomputer, um Skalierbarkeit, wie auch Laufzeiten zu verbessern. Sie bieten zudem cloudbasierte Quantensysteme zur Wissen- und Ressourcenvermittlung. Bis 2033 will IBM Systeme mit bis zu 2.000 fehlerkorrigierten Qubits erstellt haben – das sind immer noch 2.000 Qubits weniger als man zum Knacken eines 2048-Bit RSA-Schlüssels benötigt [8].
IonQ haben einen 36-Qubit-Quantenannealer hergestellt, mit dem ein Forschungsteam noch in diesem Jahr (2025) das komplexe Falten eines Proteins mit zwölf Aminosäuren simuliert hat. Ebenso noch in diesem Jahr plant IonQ die Veröffentlichung eines 64-Qubit-Systems namens »IonQ Tempo«. Ihren Kunden bieten sie Cloudzugriff zur Nutzung ihrer Systeme [8].
Intel arbeitet an einem kommerziellen Full-Stack Quantum Computing System namens Tunnel Falls, das offen zur Nutzung durch Forschungspartner ist. Zusätzlich bieten sie als Dienst das Intel Quantum SDK, was eine simulierte Umgebung stellt, mit der man lernen kann, wie Quantenalgorithmen geschrieben werden [8].

Quantencomputer – ein Resümee für das Software-Engineering

Quantencomputer sind nicht gekommen, um unsere Desktop-PCs und Laptops zu ersetzen. Stattdessen eröffnen sie als leistungsstarke Ergänzung klassischer Computer neue Möglichkeiten der Berechnung komplexer Algorithmen. Es wird Forschung betrieben, um die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Zugänglichkeit zu dieser Technologie zu verbessern oder zu erreichen. Es benötigt nicht nur Fachkräfte, die die Technologie selbst verstehen, sondern Software-Architekten, die innovative und hybride Anwendungsfälle konzipieren und implementieren. Bisher wird nur an der Oberfläche des vollen Potenzials dieser Technologie gekratzt. Von Forschung über Innovation bis hin zum kommerziellen Einsatz dieser Geräte, ist es noch ein weiter Weg, bis wir völlig verstehen, welchen Platz sie einnehmen werden. Sicher ist, dass Quantencomputer dort ansetzen können, wo die besten Supercomputer heutzutage ihre Grenzen erreichen. Es ist aber nicht sofort jedes Problem, das von einem Supercomputer nicht gelöst werden kann, magisch durch einen Quantencomputer, wenn überhaupt, lösbar. Auch hinsichtlich potenzieller Gefahren der angestrebten Quantenüberlegenheit wird es, wenn auch noch nicht in allzu naher Zukunft, auch Expertise und Innovation benötigen.

Das Fraunhofer IESE erforscht aktiv die Implikationen von Quantencomputern auf das moderne Software-Engineering. Wir entwickeln die Methoden und Werkzeuge, die für den praktischen, fehlerstabilen Einsatz von Quantentechnologien in der Industrie notwendig sind.

Möchten Sie die Potenziale von Quantenalgorithmen für Ihre Systemarchitektur evaluieren? Unsere Experten und Expertinnen unterstützen Sie bei der methodischen Integration. Kontaktieren Sie uns für ein Erstgespräch zum Thema Quantum Software Engineering!

Wir danken Johannes Eveslage, Christopher Ratliff und Matthias Gerbershagen für ihre Mitwirkung an diesem Artikel.