Quantencomputer steuert Roboter – Quantum computer controls robot

In den letzten Jahren hat die Quantencomputertechnologie erhebliche Fortschritte gemacht und das Potenzial, klassische Computer bei umfangreichen Rechenaufgaben zu übertreffen. In der Quantenforschung lag der Fokus bisher vor allem auf zwei Schwerpunkten: der Verbesserung der Leistung von Quantenhardware und der Entwicklung von Algorithmen, die nach der Realisierung skalierbarer Quantencomputer spezifische Rechenprobleme lösen können. Während ein Großteil der Aufmerksamkeit auf grundlegende Bereiche wie Quantenalgorithmen gerichtet war, wächst das Interesse an der Anwendung von Quantencomputern in der Praxis in verschiedenen Bereichen.

Parallel dazu hat die Robotik bemerkenswerte Fortschritte gemacht und Roboter spielen zunehmend eine zentrale Rolle in verschiedenen Sektoren. Die Robotik wirft eine Vielzahl rechnerischer Herausforderungen auf, darunter die Gelenksteuerung, die Berechnung der inversen Kinematik und die Trajektorienplanung. Insbesondere die inverse Kinematik, der zentrale Schwerpunkt dieser Studie, kann sowohl in der Robotik als auch in der Computergrafik mit verschiedenen Methoden gelöst werden.

Ein Roboter ist jedoch ein hochkomplexes System, bei dem die Bewegungen mehrerer Gelenke voneinander abhängig sind. Mit zunehmender Anzahl von Gelenken steigt auch der Rechenaufwand zur Lösung dieser Probleme deutlich an. Diese Herausforderung ist besonders ausgeprägt bei redundanten Manipulatoren, bei denen mehrere Gelenkkonfigurationen identische Endeffektorpositionen ergeben. In solchen Fällen ist eine einzige analytische Lösung im Allgemeinen nicht möglich.

Die von Fujitsu-Forschern vorgestellte Methode ermöglicht die Darstellung von Roboterpositionen mit einer minimalen Anzahl von Qubits: Ein Manipulator mit drei Gliedern benötigt beispielsweise drei Qubits, während ein humanoider Roboter mit 16 Gliedern mit 16 Qubits modelliert werden kann.

Erste Verifizierungen auf Fujitsus Quantensimulator demonstrierten eine Fehlerreduktion von bis zu 43 Prozent bei gleichzeitig signifikant reduziertem Rechenaufwand im Vergleich zu konventionellen Methoden. Die Wirksamkeit der Quantenverschränkung wurde zudem durch ein Experiment auf dem gemeinsam von RIKEN und Fujitsu entwickelten 64-Qubit-Quantencomputer bestätigt.

Die Kerninnovation liegt in der Fähigkeit, die Ausrichtung und Position jedes Robotergelenks als Qubit auszudrücken und den strukturellen Einfluss von übergeordneten Gelenkbewegungen auf nachfolgende Gelenke mittels Quantenverschränkung abzubilden. Dies führt zu einer drastischen Reduzierung der notwendigen Berechnungen im Vergleich zu klassischen Algorithmen. Mit dem fortschreitenden Übergang des Quantencomputings von der Forschung zur praktischen Anwendung wird diese Entwicklung als entscheidender Schritt zur Realisierung von Robotersystemen der nächsten Generation angesehen, die Echtzeitsteuerung und hochkomplexe Betriebsfunktionen erfordern.

Angesichts der derzeitigen Hardwarebeschränkungen – in der Regel stehen weniger als 100 nutzbare Qubits zur Verfügung – liegt diese Methode weiterhin im Bereich des technisch Machbaren. Dieser Ansatz bietet einen vielversprechenden Weg zu skalierbarer und effizienter Roboterberechnung. Durch den Einsatz fortschrittlicher, auf Verschränkung basierender Quantenalgorithmen wird eine weitere Verbesserung erwartet.

In recent years, quantum computing has made significant strides, with the potential to outperform classical computers in large-scale computation tasks. Quantum research has primarily focused on two key areas: improving the performance of quantum hardware and developing algorithms that can solve specific computational problems upon the realization of scalable quantum computers. While much of the attention has been on fundamental areas like quantum algorithms, there is growing interest in applying quantum computing to real-world applications across various domains.

In parallel, robotics has also witnessed remarkable advancements, with robots increasingly playing a central role in various sectors. Robotics poses a wide range of computational challenges, such as joint control, inverse kinematics calculations, and trajectory planning. In particular, inverse kinematics, the central focus of this study, can be solved using various methods in both robotics and computer graphics¹. However, a robot is a highly complex system where the movements of multiple joints are interdependent. As the number of joints increases, the computational time required for solving these problems also increases significantly. This challenge is especially pronounced in redundant manipulators, where multiple joint configurations yield identical end-effector positions. In such cases, a single analytical solution is generally not possible.

The method introduced by Fujitsu researchers allows for the representation of robot postures using a minimal number of qubits; for example, a manipulator with three links requires three qubits, while a humanoid robot with 16 links can be modeled with 16 qubits. Considering the present-day hardware constraints—typically fewer than 100 usable qubits—this method remains well within feasible implementation range. This approach offers a promising path toward scalable and efficient robotic computation, with further enhancement expected through advanced entanglement-based quantum algorithms.

The core innovation lies in the ability to express the orientation and position of each robot joint as a qubit, as well as map the structural influence of higher-level joint movements on subsequent joints, all using quantum entanglement. This results in a significant reduction in necessary calculations compared to classical algorithms. As quantum computing transitions from research to practical application, this development is seen as a crucial step toward realizing next-generation robotic systems that require real-time control and highly complex operational functions.

Despite current hardware limitations, which typically provide fewer than 100 usable qubits, this method remains within the realm of technical feasibility. This approach offers a promising path to scalable, efficient robot computation. Further improvement is expected through the use of advanced, entanglement-based quantum algorithms.