Triplet‑Supraleitung und Quanten‑Qubits

Die meisten aktuellen Prototypen von Quantencomputern verwenden supraleitende Materialien, um Quantenberechnungen durchzuführen, da diese Materialien die Quanten‑Eigenschaften stabiler halten können, wobei die wichtigste Alternative der sogenannte „Trapped‑Ion‑Quantencomputer“ ist.

Bisher haben sich nur Trapped‑Ion‑Modelle als ausreichend zuverlässig erwiesen, jedoch sind sie stark begrenzt in der Anzahl nützlicher Qubits, die sie enthalten können (das Gegenstück zu einem Bit in einem herkömmlichen Computer).

Natürlich wäre die ideale Option, supraleitende Materialien zu verbessern, sodass sie für Quantenberechnungen geeignet sind. In diese Richtung wurden bereits Anstrengungen unternommen, insbesondere mit Lattice‑Surgery und langlebigeren Qubits. Dennoch erweist sich das bislang als nicht ausreichend, um kommerzielle, skalierbare supraleitende Quantencomputer zu schaffen.

Ein weiteres fortgeschrittenes Feld der Informatik ist die Spintronik, die die quantenmechanischen Eigenschaften von Teilchen, den Spin, anstelle von elektrischen Ladungen wie in der klassischen Elektronik nutzt. Bisher waren Quantencomputing und Spintronik zwar teilweise verwandt, jedoch nicht direkt verbunden, da supraleitende Materialien keinen Spin besitzen – zumindest bis jetzt.

(Sie können mehr über Spintronik in unserem diesem Thema gewidmeten Artikel erfahren)

Ein Forscherteam der Norwegian University of Science and Technology und der Università degli Studi di Salerno (Italien) könnte einen Triplet‑Supraleiter entdeckt haben, eine Art Supraleiter mit einzigartigen Spin‑Eigenschaften.

Diese neue Art von supraleitendem Material könnte ein Wendepunkt für den Bau supraleitender Quantencomputer sein. Sie veröffentlichten ihre Ergebnisse in Physical Review Letters unter dem Titel „Unveiling Intrinsic Triplet Superconductivity in Noncentrosymmetric NbRe through Inverse Spin-Valve Effects“.

„Ein Triplet‑Supraleiter steht ganz oben auf der Wunschliste vieler Physiker, die im Bereich der Festkörperphysik arbeiten. Materialien, die Triplet‑Supraleiter sind, gelten als eine Art ‚heiliger Gral‘ in der Quantentechnologie und insbesondere im Quantencomputing.“

Professor Jacob Linder – Norwegian University of Science and Technology

In der Zwischenzeit hat ein weiteres Forscherteam des Niels‑Bohr‑Instituts der Universität Kopenhagen, der Norwegian University of Science and Technology, des Leiden Institute of Advanced Computer Science (Niederlande), der Chalmers University of Technology (Schweden), der Universität Regensburg (Deutschland) und des Unternehmens Quantum Machines entdeckt, wie man Defekte, ein zentrales Problem, das supraleitende Materialien plagt, mit einer neuen Form der effizienten Fluktuationsdetektion erkennt.

Sie veröffentlichten ihre Ergebnisse in Physical Review X2 unter dem Titel „Real-Time Adaptive Tracking of Fluctuating Relaxation Rates in Superconducting Qubits“.

Triplet‑Supraleiter

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Warum ist das wichtig?

Theoretisch könnte der Spin ein perfektes Medium für den Transfer von Quanteninformation zwischen Qubits und zwischen verschiedenen Quantencomputern sein.

Das Problem ist, dass die Technologie in ihrer jetzigen Form zu instabil ist und der Informationstransfer zu komplex, um praktisch nutzbar zu sein.

Dies könnte jedoch nicht zutreffen, wenn wir Zugang zu Triplet‑Supraleitern hätten. Denn sie können den Spin ohne Energieverlust übertragen, sodass die supraleitenden Teilchen nun den Spin mitführen.

„Triplet‑Supraleiter ermöglichen eine Reihe ungewöhnlicher physikalischer Phänomene. Diese Phänomene haben wichtige Anwendungen in der Quantentechnologie und Spintronik.“

Professor Jacob Linder – Norwegian University of Science and Technology

Während ein gewöhnlicher Singlet‑Supraleiter Strom ohne Widerstand transportieren kann, könnte ein Triplet‑Supraleiter auch Spinströme mit absolut null Widerstand führen. Infolgedessen könnte ein Quanten‑ oder Spintronik‑Computer ultra‑schnell sein und dabei fast keinerlei Strom verbrauchen!

Niobium‑Rhenium‑Legierungen

In ihrer Arbeit entdeckten die Forscher, dass NbRe, eine Niob‑Rhenium‑Legierung, ein Verhalten zeigt, das charakteristisch für einen Triplet‑Supraleiter ist.

Genauer gesagt fanden sie den „inverse spin‑valve effect“, einen Spezialfall des Giant‑Magnetoresistance, einer magnetischen Eigenschaft von Mehrschichtmaterialien, deren Entdeckung den Nobelpreis 2007 einbrachte.

Dies ist zwar kein Beweis dafür, dass NbRe ein Triplet‑Supraleiter ist, beweist jedoch eindeutig, dass es sich nicht so verhält, wie ein konventioneller Singlet‑Supraleiter es tun sollte.

Langfristiges Potenzial

Diese Entdeckung birgt zusätzliches Potenzial, da NbRe leicht in Dünnschichtform verfügbar ist und die Einfachheit der Heterostruktur es besonders geeignet macht als potenziell skalierbare Plattform für supraleitende Spintronik.

Zusätzlich funktioniert das Material als Supraleiter bei relativ hoher Temperatur (zumindest nach Maßstäben supraleitender Materialien), nämlich nur 7 Grad Celsius über dem absoluten Nullpunkt bei -273,15 °C (−459,67 °F), während die meisten anderen Kandidaten bereits bei einem Grad über dem absoluten Nullpunkt arbeiten.

Allerdings sind sowohl Niob als auch Rhenium teure und seltene Metalle, sodass sie nicht direkt die Kosten für Quantencomputer senken werden.

Der nächste Schritt wird sein, dass andere Forscher diese Ergebnisse bestätigen und weitere Tests durchführen, die auf Triplet‑Supraleitung hinweisen.

Triplet‑Supraleiter können auch verwendet werden, um eine sehr exotische Teilchenart namens „Majorana‑Teilchen“ zu erzeugen, das sein eigenes Antiteilchen ist. Daher kann es Berechnungen in einem Quantencomputer auf stabile Weise durchführen.

Da andere Forscher ebenfalls näher daran kommen, Majorana‑Teilchen zu nutzen, und Microsoft (MSFT ) bereits einen Chip mit Majorana‑Zero‑Modes (MZMs) besitzt, scheint dies ein zunehmend vielversprechender Weg für die zukünftige Weiterentwicklung des Quantencomputings zu sein.

Erkennung von Defekten in Quantenmaterialien

Zu schnelle Änderungen

Die Materialien, in denen Qubits eingebettet sind, weisen häufig Defekte auf, die für die Unzuverlässigkeit des Qubits verantwortlich sind. Diese Defekte können räumlich extrem schnell schwanken, manchmal hunderte Male pro Sekunde.

Daher ist die aktuelle Methode zur Erkennung dieser Defekte, die bis zu einer Minute dauern kann, völlig unzureichend, um sie zu erfassen. Tatsächlich wusste bisher niemand genau, wie schnell dies geschieht.

Stattdessen sind Forscher gezwungen, eine durchschnittliche Energieverlust‑Rate zu messen, die oft ein unvollständiges Bild der tatsächlichen Leistung des Qubits liefert.

Infolgedessen müssen Quantencomputer, die auf Supraleitung basieren, auf viele „Tricks“ zurückgreifen, um ihre Berechnungen dennoch ausführen zu können, selbst wenn das Qubit häufig Dekohärenz erlitten hat, ohne dass der Nutzer dies erkennen kann.

Klassische Computer zur Unterstützung

Um die Erkennung von Defekten zu beschleunigen, nutzten die Forscher ein Field‑Programmable Gate Array (FPGA), einen spezialisierten Controller. Diese spezialisierten Chips sind nicht so flexibel wie die in CPUs oder GPUs verwendeten, aber sie sind ultra‑spezialisiert, bei einer bestimmten Aufgabe viel schneller und energieärmer.

Durch das direkte Ausführen des Experiments auf dem FPGA konnten sie eine „beste Schätzung“ darüber erstellen, wie schnell das Qubit seine Energie verlieren würde, basierend auf nur wenigen Messungen.

Obwohl dies wie eine offensichtliche Lösung erscheint, war das korrekte Programmieren des FPGA sehr herausfordernd, insbesondere wenn das FPGA etwas flexibel sein muss.

Die von ihnen verwendete Methode besteht darin, dass der Chip sein internes „Wissen“, ein Bayesian‑Modell, nach jeder einzelnen Qubit‑Messung aktualisiert.

Quelle: Physical Review X

Dies ermöglichte es dem System, kontinuierlich anzupassen, wie es den Zustand des Qubits so effizient wie möglich erlernte.

„Der Controller ermöglicht eine sehr enge Integration von Logik, Messungen und Feedforward: Diese Komponenten machten unser Experiment möglich.“

Associate Professor Morten Kjaergaard – Niels Bohr Institute

Hin zu Echtzeit‑Kalibrierung

Bisher musste die Quantencomputing‑Industrie einfach „hoffen“, dass ihre Qubits noch funktionieren, und hart daran arbeiten, die Wahrscheinlichkeit und Geschwindigkeit der Dekohärenz zu reduzieren.

Doch dieser neue Ansatz eröffnet die Möglichkeit, aktiv zuverlässige Qubits auszuwählen, selbst bei weniger perfekten Materialien.

„Mit unserem Algorithmus kann die schnelle Steuer‑Hardware im Wesentlichen in Echtzeit bestimmen, welches Qubit ‚gut‘ oder ‚schlecht‘ ist. Wir können auch nützliche Statistiken über die ‚schlechten‘ Qubits in Sekunden statt in Stunden oder Tagen sammeln.“

Associate Professor Morten Kjaergaard – Niels Bohr Institute

Langfristig wird dies ein neues Forschungsfeld eröffnen, in dem ein besseres Verständnis darüber entsteht, was ein einzelnes „schlechtes“ Qubit ausmacht, anstatt sich auf Durchschnitte und Schätzungen zu verlassen.

Fazit

Wie zu Beginn der Elektronik wird der Fortschritt im Quantencomputing aus einer Vielzahl von Richtungen kommen.

Ein wichtiger Aspekt wird die Herstellung besserer supraleitender Materialien sein, die stabilere und langlebigere Qubits erzeugen können. Und möglicherweise gleichzeitig Informationen in Form eines supraleitenden Spin‑Stroms transportieren.

In der Zwischenzeit könnte die verbesserte Erkennung der Dekohärenz eines bestimmten Qubits eine sensor‑ und softwaregesteuerte Methode bieten, die Leistung radikal zu verbessern, ohne auf komplexere oder schwer herzustellende Materialien angewiesen zu sein.

Investition in Innovationen des Quantencomputings

Microsoft

Obwohl Microsoft vor allem für seine sehr starke Präsenz im Bereich der Betriebssysteme mit Windows bekannt ist, ist es auch ein Gigant in vielen anderen Technologiebereichen.

Zum Beispiel ist es führend bei Business‑Lösungen, einschließlich Office (Outlook, Word, Excel und PowerPoint), aber auch Unternehmenskommunikation (Teams), cloud‑basiertem Speicher (OneDrive), Visio (Diagramme, Charts), Loop (kollaborativer Arbeitsbereich) und Access (Datenbank).

Obwohl es nicht der Marktführer im Cloud‑Dienstbereich ist (dominiert von Amazons AWS), deckt Microsoft mit seiner Azure‑Plattform etwa 20 % der globalen Cloud‑Infrastruktur ab, was so groß ist wie die kombinierten Anteile von Google + Alibaba + Oracle.

Quelle: Statista

Microsoft ist zudem Eigentümer von LinkedIn, GitHub, Xbox und vielen der größten Videospielstudios der Welt.

Im Bereich KI hat Microsoft sich stärker auf technische Anwendungsfälle und Business‑Anwendungen konzentriert als auf Verbraucher‑Apps, insbesondere mit dem AI4Science‑Programm, das KI für die wissenschaftliche Forschung nutzbar macht.

Dies beinhaltet zum Beispiel die Beschleunigung der Arbeit von Materialwissenschaftlern bei der Entwicklung neuer Moleküle oder Batterielektroden, indem eine KI 32 Millionen potenzielle Materialien auf 500 000 Kandidaten und anschließend auf 800 in weniger als 80 Stunden reduziert.

Quelle: Microsoft

Unternehmen wie Unilever nutzen bereits diese „Generative Chemistry“, um ihre wissenschaftlichen Entdeckungen zu beschleunigen.

Bis jetzt schien Microsoft im Bereich Quantencomputing im Vergleich zu Google oder IBM zurückzubleiben; es bot Quanten‑Computing‑Cloud‑Dienste mit Azure Quantum an. Der Service kann zudem „Hybrid‑Computing“ anbieten, bei dem Quantencomputing mit herkömmlichen cloud‑basierten Supercomputer‑Diensten kombiniert wird.

Quelle: Microsoft

Seit Microsoft Anfang 2025 seinen eigenen auf Majorana‑Teilchen basierenden Chip veröffentlicht hat, ist das Unternehmen zu einem der globalen Führer im Quantencomputing geworden.

Mit neuen Materialien wie Triplet‑Supraleitern oder neuen Möglichkeiten der Echtzeit‑Kalibrierung ist es wahrscheinlich, dass Microsoft weiter Fortschritte machen und diese neuen Werkzeuge in seine eigenen Quantencomputer integrieren kann.

(Sie können auch unseren Artikel, der Microsoft insgesamt genauer beleuchtet lesen, um das Unternehmen besser zu verstehen.)

Neueste Microsoft (MSFT) Aktiennachrichten und Entwicklungen

Studie referenziert

<sup>1. F. Colangelo et al, Enthüllung der intrinsischen Triplet‑Supraleitung in nichtzentrumsymmetrischem NbRe durch inverse Spin‑Valve‑Effekte. Phys. Rev. Lett. 135, 226002 – Veröffentlicht 25. November 2025. DOI: https://doi.org/10.1103/q1nb-cvh6
2. Fabrizio Berritta, et al. Echtzeit‑adaptives Tracking von schwankenden Relaxationsraten in supraleitenden Qubits. Phys. Rev. X 16, 011025 – Veröffentlicht 13. Februar 2026. DOI: https://doi.org/10.1103/gk1b-stl3</sup>