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TEQUILA - Teaching Quantum Informatics Lab

Carina Urbanke

Art der Arbeit

Masterarbeit

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Informatik

Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)

Masterstudium Wirtschaftsinformatik

Betreuer*in

Peter Reichl

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DOI

10.25365/thesis.77307

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-22424.11761.544532-2

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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Quantum Computing hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen und wird in absehbarer Zukunft voraussichtlich immer wichtiger werden. Quantencomputer können schon jetzt alles, was ein klassischer Computer kann. Sie versprechen allerdings noch viele weitere faszinierende Möglichkeiten. Warum diese also nicht schon heute in einem interaktiven Quantum Computing Labor entdecken? Obwohl wir momentan noch in der so genannten NISQ-Ära ("noisy intermediate scale quantum technologies") leben, was die Implementierung von Algorithmen erschweren kann, ist es wichtig, die vielversprechenden Möglichkeiten der Quanteninformatik bereits jetzt zu erforschen. Spezielle Geräte, die das Verhalten von echten Quantengattern simulieren können, bieten eine Möglichkeit, (erste) Erfahrungen mit Quanten Computing und den damit verbundenen Konzepten sowie einigen wichtigen Algorithmen zu sammeln. Die Arbeit besteht aus zwei Hauptteilen: Ziel des ersten Teils ist es, Studierenden verschiedener Fachrichtungen mit Hilfe eines Quanten Computing Labors mit dem Thema vertraut zu machen, wobei verschiedene wichtige Aspekte und Algorithmen im Zusammenhang mit Quantencomputern behandelt werden. Ein Konzept sowie die konkreten Inhalte für das Labor werden in dieser Arbeit zusammen mit den grundlegenden Konzepten des Quanten Computing vorgestellt. Mithilfe einer Fokus Gruppe wurde das am besten passende Konzept für das Labor gewählt. Ausgewählte Algorithmen werden in der Arbeit detaillierter behandelt. Es wird ein Vergleich zwischen einer Implementierung mit den Simulations-Geräten und einer Implementierung mit echter Quantenhardware in den Kursunterlagen behandelt. Der zweite Teil dieser Arbeit befasst sich mit der Hardware selbst. Es wurde eine Hardware-Analyse durchgeführt und Experimente mit einer alternativen Technologie, "QGate" genannt, einbezogen. Darüber hinaus wurde näher untersucht, wo die Grenzen der von Phase Space Computing angebotenen Technologie liegen. Die Arbeit zielt darauf ab, die folgenden Schlüsselfragen zu beantworten: Wie kann ein interdisziplinäres Hands-on Quantencomputing-Labor didaktisch sinnvoll (an der Universität Wien) gestaltet und durchgeführt werden? Wo liegen die Grenzen der Technologie von Phase Space Computing, ist es möglich sie (im akademischen Kontext) zu rekonstruieren und was sind die Einsatzmöglichkeiten und Funktionen der alternativen Hardware? Die Studierenden brachten sowohl während des Praktikums als auch in den Fragebögen zum Ausdruck, dass die praktische Erfahrung ihr Verständnis für das Thema verbessert hat. Darüber hinaus wird im zweiten Teil der Arbeit gezeigt, dass die alternative Hardwarelösung, in der Lage ist, zusätzliche Funktionen wie die Umsetzung kleinerer maschineller Lernaufgaben zu bieten. Dies war nicht Teil des Praktikums, stellt aber eine interessante Möglichkeit für zukünftige Iterationen des Kurses dar.

Abstract

(Englisch)

Quantum computing has been gaining importance in recent years and will presumably become increasingly important in the foreseeable future. Quantum computers can already do everything a classical computer can, but also promise a lot more intriguing capabilities. So why not explore them in a hands-on quantum lab? While we are still living in the so called NISQ (noisy intermediate scale quantum technologies) era, which can make the implementation of algorithms difficult, it is crucial to already research the promising opportunities quantum computing can provide. Devices that can simulate the behaviour of real quantum gates can offer a possibility to gain a first experience with quantum computing and related concepts as well as some important algorithms. The thesis is composed of two main parts: The aim of the first part is to familiarize students of different disciplines with the topic by means of an hands-on quantum computing lab, covering different important topics and algorithms in the context of quantum computation. A concept and the content for the quantum informatics lab will be presented in this thesis alongside with the basic concepts of quantum computing. The concept for the lab was selected by the means of a focus group. Selected algorithms will be discussed in more detail and a comparison to an implementation with real quantum hardware will be included in the lab materials. The second part of this thesis is concerned with the hardware itself. A hardware analysis was performed and experiments with an alternative technology, called QGate, included. In addition, a closer look has been taken at the limitations of the technology provided by Phase Space Computing, which was used for the lab. The thesis aims at answering the following key questions: How can an interdisciplinary hands-on quantum computing lab be designed and conducted in a didactically useful manner (at the University of Vienna)? Where lie the boundaries of the technology of Phase Space Computing, is it possible to reverse engineer it (within an academic context) and what are the capabilities of the alternative technology? We will see that students expressed, both during the lab and in questionnaires provided, that the practical experience enhanced their understanding of the topic at hand. Furthermore, in the second part of the thesis, it will be shown that the alternative hardware solution used for the experiments, is capable of providing additional functionality such as implementing small machine learning tasks. This was not part of the lab but poses an interesting opportunity for future iterations of the course.

Autor*innen

Carina Urbanke

Haupttitel (Englisch)

TEQUILA - Teaching Quantum Informatics Lab

Paralleltitel (Deutsch)

TEQUILA - Teaching Quantum Informatics Lab

Publikationsjahr

2022

Umfangsangabe

xvii, 185 Seiten : Illustrationen, Diagramme

Sprache

Englisch

Beurteiler*in

Peter Reichl

Klassifikation

54 Informatik > 54.99 Informatik. Sonstiges

AC Nummer

AC16734863

Utheses ID

65487

Studienkennzahl

UA | 066 | 926 | |

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