Microsoft bringt Quantencomputer dank KI viel früher
Der neue Chip Majorana 2 halbiert den bisherigen Zeitplan. Autonome Agenten haben die Entwicklung deutlich beschleunigt.
Microsoft plant den ersten kommerziell nutzbaren, skalierbaren Quantencomputer bereits für das Jahr 2029 und halbiert damit den bisherigen Zeitplan. Möglich wird dieser Fortschritt durch den neuen Quantenchip Majorana 2, der mithilfe spezialisierter KI-Agenten entwickelt wurde.
Zuverlässigkeit durch neues Material
Der neue Chip basiert auf topologischen Qubits und bietet eine tausendfach höhere Zuverlässigkeit als die vorherige Generation. Ein wesentlicher Grund dafür ist der Wechsel im Materialaufbau. Anstelle von Aluminium verwendet das Forscherteam nun Blei als Supraleiter.
Das Blei schirmt die empfindlichen Qubits besser vor kosmischen Störungen ab. Dadurch steigt die durchschnittliche Lebensdauer der Qubits von wenigen Mikrosekunden auf 20 Sekunden. In einigen Testläufen blieben die physikalischen Zustände sogar bis zu einer Minute vollkommen stabil.
Gleichzeitig arbeiten die Bauteile sehr schnell und benötigen für Rechenoperationen lediglich eine Mikrosekunde. Zudem fallen die Qubits mit einem Hundertstel Millimeter äußerst kompakt aus. Kritische Teile der Hardware werden Atom für Atom entworfen, wobei gezielt Verunreinigungen in die Kristallstruktur eingebracht werden, um die Energiezustände zu optimieren.
Agentische KI beschleunigt die Forschung
Dieser technische Fortschritt ist das direkte Ergebnis eines neuen Entwicklungsprozesses. Das Quanten-Team setzt intensiv auf die neu vorgestellte Plattform Microsoft Discovery. Diese nutzt spezialisierte agentische KI, um komplexe wissenschaftliche Arbeitsabläufe zu verwalten und aufwendige Messungen zu automatisieren.
Die KI-Agenten analysieren dabei enorme Datenmengen aus fast zwei Jahrzehnten interdisziplinärer Forschung. Sie erkennen Zusammenhänge zwischen verschiedenen Fachgebieten wie Physik und Maschinenbau, die für menschliche Analysten kaum greifbar sind. Die Software übernimmt zudem die komplexe Anpassung von Spannungswerten in Echtzeit.
Eine weitere wichtige Aufgabe der KI-Modelle besteht in der Überwachung der Fertigungsprozesse. Die Systeme filtern Rohdaten und identifizieren versteckte Fehlerquellen, wie beispielsweise fehlerhaft kalibrierte Temperatursensoren. Der eigentliche Wissenschaftler behält dabei stets die Kontrolle und validiert die vorgeschlagenen Lösungen.
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Lokale Version für Entwickler
Die Technologie hinter dieser Entwicklung macht das Unternehmen nun für Dritte allgemein verfügbar. Organisationen können Microsoft Discovery einsetzen, um eigene Teams aus autonomen KI-Agenten für Forschung und Entwicklung aufzubauen. Erste Industriekunden wie Syensqo nutzen die Funktionen bereits zur Entwicklung von Flüssigkeiten für die Halbleiterfertigung.
Zusätzlich erscheint eine Vorabversion als kostenlose, lokale Anwendung für Einzelpersonen. Interessierte Nutzer können diese Basisversion herunterladen und direkt auf ihren eigenen Rechnern ausführen. Die einzige Voraussetzung für den Betrieb ist ein aktives Konto bei GitHub Copilot.
Durch diesen Schritt lassen sich fortgeschrittene, KI-gestützte Forschungsumgebungen auch außerhalb großer Labore nutzen. Das System vereint die Generierung von Hypothesen mit der Validierung von Theorien in einer kontinuierlichen Schleife.
