Um neue chemische Produkte und Medikamente zu entwickeln, kann es helfen, zu wissen, wie die elektronischen Eigenschaften eines bestimmten Moleküls berechnet werden. Denn dessen Struktur entscheidet über chemische Reaktionen und Bindungen. Allerdings kann eine exakte Berechnung in der Regel nicht garantiert werden. „Wir sind auf Näherungen angewiesen“, erklärt Prof. Dr. Jakob Kottmann, Professur für Quantenalgorithmik an der Universität Augsburg.

In Simulationen von Molekülen können solche Schätzungen vorgenommen werden. „Da es sich bei Molekülen um Quantensysteme handelt, hoffen wir, dass Quantencomputer einen natürlicheren Zugang zur Berechnung ihrer Eigenschaften bieten“, sagt Kottmann.

Berechnungsmodelle verbessern

Hier setzt das Projekt „Verifizierbare Variationelle Quantenalgorithmen“ (VeriVaQ) an: „Wir entwickeln Methoden und Software, mit denen sich zuverlässig einschätzen lässt, wie genau die Ergebnisse der berechneten Näherungen sind“, erklärt Projektkoordinator Kottmann, der im Rahmen der Hightech-Agenda Bayern vor drei Jahren an die Universität Augsburg berufen wurde und Mitglied des Centre for Advanced Analytics and Predictive Sciences (CAAPS) der Universität Augsburg ist.

„Wir möchten herausfinden, welche Moleküle präzise beschrieben werden können und welche Methoden bzw. Moleküle mit großen Unsicherheiten verbunden sind“, erklärt Kottmann. Das ist entscheidend, um Berechnungsmodelle zu verfeinern, und bildet die Grundlage für experimentelle Ansätze in der Chemie und Materialwissenschaft. „Unser Ziel ist es, Algorithmen für Quantencomputer zuverlässiger zu machen“, sagt Kottmann.

Förderung in Millionenhöhe

Beim Projekt „VeriVaQ“ arbeitet Kottmann (Universität Augsburg) mit der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Mariami Gachechiladze der Technischen Universität Darmstadt sowie mit dem Wissenschaftler Dr. Mathias Winkel aus dem AI Research Team des Pharma-Unternehmens Merck als Industriepartner zusammen: Es sollen Algorithmen entstehen, die speziell für industriell relevante Molekülsysteme zugeschnitten sind.

Hierfür setzen die Forschenden auf variationelles Quantencomputing. Bei diesem Optimierungsverfahren wird die Energie des elektronischen Quantensystems durch ein Minimierungsverfahren nach oben hin beschränkt. Kombiniert wird dieses Verfahren mit semidefiniter Programmierung. Diese nimmt eine Beschränkung nach unten vor. So soll das Problem aus beiden Richtungen angenähert werden. Eine präzisere Schätzung entsteht.

Gefördert wird das Projekt für drei Jahre mit 1,3 Mio. Euro vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen der Fördermaßnahme „Anwendungsorientierte Quanteninformatik“.

cg