Die Materialentwicklung steckt voller ungelöster Komplexität: Molekulare Wechselwirkungen, Quantenmechanik und riesige Datenmengen überfordern klassische Computer. Doch Quantencomputer eröffneten der Wissenschaft ein neues Fundament – mit dem Potenzial, bahnbrechende Materialien wie Supraleiter, neuartige Solarzellen oder CO₂-bindende Stoffe in Rekordzeit zu entwickeln.
Warum klassische Computer an ihre Grenzen stoßen
Die Simulation von Materie im atomaren Maßstab ist extrem rechenintensiv. Selbst Supercomputer benötigen für bestimmte quantenchemische Berechnungen Wochen oder Monate. Das liegt vor allem daran, dass viele physikalische Eigenschaften durch Wechselwirkungen auf subatomarer Ebene bestimmt werden, insbesondere durch die Zustände und Korrelationen von Elektronen – ein Bereich, der sich nur mit enormem Aufwand numerisch beschreiben lässt.
Beispielsweise skaliert die Anzahl möglicher Elektronenkonfigurationen exponentiell mit der Größe des Systems. Die sogenannte Schrödinger-Gleichung kann für größere Moleküle heute nur näherungsweise gelöst werden. Dies limitiert Fortschritte in der Entwicklung hochkomplexer Materialien drastisch – etwa bei leistungsfähigeren Batterien oder Halbleitern der nächsten Generation.
Quantencomputer als neue Rechenbasis für Materialwissenschaft
Quantencomputer funktionieren fundamental anders: Sie verarbeiten Informationen in Qubits, die gleichzeitig mehrere Zustände annehmen können. Das ermöglicht die Parallelisierung von Berechnungen auf einer skalierten Ebene, die klassische Computer nicht beherrschen. Dadurch lassen sich beispielsweise elektronische Strukturen von Molekülen naturalistisch simulieren – ein Schlüssel für das Design neuartiger Materialien.
Laut einem Bericht des MIT Technology Review (2025) gehen Experten davon aus, dass Quantencomputer selbst in ihrer heutigen, noch fehleranfälligen Form (Noisy Intermediate-Scale Quantum – NISQ) bereits in wenigen Jahren spezifische Vorteile in der Materialsimulation bringen könnten. IBM etwa hat 2023 mit dem 127-Qubit-Prozessor Eagle erste Quantensimulationen realisiert, die über das hinausgehen, was klassische Computer in sinnvoller Zeit leisten können.
Ein aktueller Meilenstein: Forscher von Google Quantum AI simulierten 2023 erfolgreich die Dynamiken eines einfachen Modellfestkörpers mit über 70 Qubits – ein wichtiger Hinweis darauf, dass Materialanalyse bald zu den ersten realen Anwendungsfeldern zählen wird. Diese Entwicklung wird auch von der europäischen Quantentechnologie-Initiative (Quantum Flagship) aggressiv vorangetrieben.
KI trifft Quanten: Eine Symbiose für Innovationssprünge
Doch noch entscheidender ist das Zusammenspiel von Quantencomputing mit Künstlicher Intelligenz. Während KI-Modelle bereits heute eingesetzt werden, um Materialstrukturen zu analysieren oder Vorhersagen über Materialeigenschaften zu treffen, scheitern sie oft an der limitierten Genauigkeit ihrer Trainingsdaten. Hier setzt Quantencomputing an, indem es präzisere Daten für das Training liefert – etwa durch Simulationen zur elektronischen Struktur oder durch die Berechnung thermodynamischer Zustände.
Andersherum kann auch KI dazu beitragen, den Betrieb von Quantencomputern effizienter zu gestalten – etwa durch KI-gestützte Fehlerkorrektur oder die Optimierung von Quantenalgorithmen. Projekte wie das von Microsoft Research initiierte „Quantum-Inspired Training of Materials Models“ verbinden beide Welten konkret: KI-Modelle, angelernt mit Quanten-berechneten Daten, erreichen erheblich präzisere Vorhersagen bei geringerem Bedarf an physikalischen Experimenten.
Ein weiteres spannendes Beispiel liefert das Start-up Zapata Computing, das mit seinem Orquestra™ Framework hybride Quanten-KI-Workflows ermöglicht. Unternehmen wie BMW und BASF experimentieren mit diesen Plattformen, um Materialien für Hochleistungsakkumulatoren oder Katalysatoren zu simulieren – ein Projekt mit hohem industriellen Impact.
Konkret: Anwendungsfelder in der Materialforschung
Die möglichen Use Cases sind weitreichend:
- Supraleiterentwicklung: Mit Quantencomputern lassen sich die elektronischen Gitterwechselwirkungen in komplexen Materialien besser simulieren – ein entscheidender Schritt hin zu funktionierenden Hochtemperatur-Supraleitern.
- Batteriematerialien: Spezielle Quantenalgorithmen wie der VQE (Variational Quantum Eigensolver) helfen, das Verhalten von Lithium-Ionen oder alternativen chemischen Speicherstoffen genauer vorherzusagen.
- CCUS-Technologien: Die Bindungskinetik von CO₂ an neuartige Molekülstrukturen, wie sie z. B. bei Direct Air Capture (DAC) eingesetzt werden, lässt sich mit Quanten-unterstützter Simulation deutlich effizienter untersuchen.
Laut einer Studie des Boston Consulting Group (2023) könnten Quantencomputer den Entwicklungsprozess neuer Materialien um bis zu 50 % beschleunigen – bei gleichzeitiger Halbierung der Kosten. Dies eröffnet nicht nur neue Märkte, sondern verschafft Unternehmen auch handfeste Wettbewerbsvorteile.
Marktdynamiken & Investitionen nehmen Fahrt auf
Weltweit investieren Staaten und Unternehmen massiv in die Entwicklung von Quantencomputern für die Materialforschung. Der globale Markt für Quantencomputing in der Chemie und Materialwissenschaft soll laut einer IDC-Prognose (2024) bis 2027 auf über 1,3 Milliarden US-Dollar anwachsen – ein CAGR von über 40 %.
Giganten wie IBM, Google, Microsoft und Amazon Web Services positionieren sich mit eigenen Quantenforschungsinitiativen, während Start-ups wie Classiq, Pasqal oder Quantinuum die Quantenalgorithmen für Materialthemen weiterentwickeln. In Europa fördert die EU-Kommission das Projekt „Quantum Materials on Quantum Platforms“ (QMQP), das eine digitale Infrastruktur für quantenbasierte Materialentwicklungsprozesse schaffen soll.
Dabei geht es nicht nur um Forschung: Auch die Industrie bereitet sich aktiv vor. Die Volkswagen AG testet etwa Quantenverfahren zur Batterieoptimierung, während die Merck Group einen eigenen Quanten-Accelerator betreibt. Allein in Deutschland werden im Rahmen des „Quantentechnologie-Kompetenznetzes“ (QuteNet) über 225 Millionen Euro für industrielle Anwendungsforschung bereitgestellt (Quelle: BMBF).
Handlungsempfehlungen für Forschung und Industrie
- Frühzeitige Kompetenzentwicklung: Unternehmen und Forschungseinrichtungen sollten bereits jetzt interdisziplinäre Teams aufbauen, die Materialwissenschaft, KI und Quantenprogrammierung verbinden.
- Hybride Algorithmen pilotieren: Der Einstieg über NISQ-taugliche hybride Modellansätze (z. B. Kombination Quanten-VQE + klassischer Machine Learning Models) ermöglicht frühen Praxisnutzen trotz begrenzter Hardwarereife.
- Partnerschaften strategisch nutzen: Die Zusammenarbeit mit spezialisierten Cloud-Providern – etwa über Amazon Braket oder IBM Quantum Network – erleichtert Zugang zu Rechenzeit und Know-how.
Eine neue Ära der Materialforschung beginnt
Quantencomputer öffnen ein neues Kapitel der Materialwissenschaft: weg von kostspieligem Trial-and-Error – hin zu präzise modellierten Stoffklassen mit vorhersagbarer Funktionalität. Gemeinsam mit KI entsteht ein Werkzeugkasten, der Innovation exponentiell beschleunigt. Noch stehen wir am Anfang. Doch erste Industrieprojekte zeigen: Der praktische Nutzen ist greifbar.
Welche Materialien würden Sie mit unbegrenzter Rechenleistung erforschen? Diskutieren Sie mit unserer Community über Chancen, Risiken und konkrete Anwendungsfälle im Bereich Quanten-Materialforschung!
