Die Sprints zu Covid-19-Impfstoffen zeigen den Leistungsdruck, unter dem die Technologieentwicklung steht. In kürzester Zeit sollen Forscher und Ingenieure Lösungen für die kritischen Probleme unserer Zeit finden. Der Accelerated-Discovery-Ansatz soll helfen, Forschungs- und Entwicklungsprozesse mit KI, Hybrid Cloud und schließlich Quantencomputern um das zehn- bis hundertfache des heute Möglichen zu beschleunigen.
Material schneller entwickeln
Auf der Suche nach einem neuen Fotosäure-Generator (PAG) ließen IBM-Forscher via Deep Search 6.000 Artikel und Patente durchsuchen. Dabei sollte eine KI-gestützte Simulation ein so genanntes generatives Modell erstellen und trainieren. Hier wird ein Datensatz trainiert, der automatisch neue Objekte mit Eigenschaften generiert, die den ursprünglichen Daten ähnlich sind. Das Ergebnis: Das generative KI-Modell erzeugte etwa 2.000 potenzielle PAG-Kandidaten in fünf Stunden. Zudem half ein KI-basiertes Retrosynthese-Tool, den besten Weg zur Herstellung organischer Moleküle zu identifizieren. Am Ende stand ein in einem KI-gesteuerten, automatisierten Labor synthetisierter PAG, der die Anforderungen erfüllt. Die im Projekt eingesetzte Hybrid-Cloudplattform trug entscheidend zum Erfolg bei. Workloads lassen sich so auf der am besten geeigneten Hardware ausführen, egal ob es sich dabei um klassische Computer, Quantencomputer oder speziell entwickelte KI-Hardware handelt.
Bereit für neue Hardware
Die Zukunft des Quantencomputings soll das Erlernen einer neuen Programmiersprache und das separate Ausführen von Codes auf einem neuen Gerät überflüssig machen. Die grundlegende Arbeitseinheit für einen Quantencomputer, sogenannte Circuits, sollen so einfach in einen typischen Computing-Workflow integriert werden wie ein Grafikprozessor. Bei IBM wird diese Vision als Frictionless Quantum Computing bezeichnet. Experten halten es für möglich, Ergebnisse so zehn- bis hundertfach schneller zu erhalten.
