Physikalische Grundlagen der IT-Sicherheit

Laufende Forschungsprojekte

Optische Systeme für Klassisches und Quanten Computing zum Maschinellen Lernen im Orbit (OMLO)

Maschinelles Lernen (ML) ist heute die wichtigste Methode zur Verarbeitung von komplexen Sensordaten (wie Bild- und Videodaten). Das Standardverfahren hierfür ist die Verwendung künstlicher neuronaler Netze, die auf binären Rechnerarchitekturen simuliert werden. Dies begründet den Bedarf nach stetig wachsender Rechenleistung, der am Boden zum Teil durch spezialisierte digitale Hardware wie Grafikkarten, Tensor-Flow Prozessoren, etc. bedient werden kann. Für die Datenprozessierung im Orbit stehen diese Möglichkeiten nur eingeschränkt zur Verfügung, da die speziellen Anforderungen an Energieverbrauch und Strahlungshärte im allg. nicht erfüllt werden. Der Datentransfer zum Boden und die dortige Verarbeitung können aufgrund der immensen Datenmengen ebenfalls nur schwer realisiert werden. Daher wären hochperformante Rechner für on-board Datenprozessierung wünschenswert. Optische Systeme für klassisches und Quanten Computing haben ein hohes Potential diese Lücke zu füllen und ML und andere komplexe Berechnungen auch unter Weltraumbedingungen zu ermöglichen. Dies würde einen technologischen Sprung in der Raumfahrt nach sich ziehen. Um dieses Potential zu heben verfolgt OMLO wissenschaftliche und technische Ziele, die allesamt der anwendungsorientierten Grundlagenforschung zuzurechnen sind.

Gefördert vom: BMWi

Projektpartner: Enrico Stoll, TU Berlin

 

Quanten-Token basierend auf Alkalimetallen und Xenon (Q-ToRX)

Für die zukünftige Sicherheit von digitalen Infrastrukturen ist die Quantenkommunikation ein wichtiger Baustein. Bei der Quantenkommunikation basiert der Austausch von kryptographischen Schlüsseln auf fundamentalen physikalischen Gesetzen, die auch bei Angriffen durch Quantencomputer Sicherheit gewährleisten. Neben der sicheren Datenübertragung bietet die Quantenkommunikation auch neue Möglichkeiten zur sicheren Authentifizierung von Nutzern digitaler Systeme und zur Speicherung privater Daten in einem Netz. Sogenannte Quanten-Token könnten all dies in Zukunft gewährleisten. Analog zu heutigen Sicherheits-Token wie Bankkarten, Transpondern oder Transaktionsnummern sind Quanten-Token als Authentifizierungslösung unter Nutzung quantenphysikalischer Eigenschaften denkbar. Auf dem Weg zu ihrer Realisierung ist es für die Forschung wichtig, wichtige Schlüsselparameter quantenphysikalischer Systeme, wie etwa Quantenspeicher, weiter zu verbessern und effiziente Anwendungsmöglichkeiten zu finden.

Um Quantenkommunikationsverfahren nutzbar zu machen, z.B. für die sichere Authentifizierung von Systemnutzern mittels Quanten-Token, wird ein langzeitstabiler und transportabler Quantenspeicher benötigt. Ziel des Projekts "Quantum tokens based on rubidium and xenon (Q-ToRX)" ist es daher, die Speicherzeit von Quanteninformationen in Quantenspeichern bei Raumtemperatur in den Bereich von Stunden zu verlängern. Dazu werden Gaszellen mit Xenon und Alkaliatomen verwendet. Es wird erforscht, wie die lange Speicherzeit von Xenon mit der effizienten optischen Schnittstelle von Alkalien kombiniert werden kann. Parallel dazu wird die Robustheit und technologische Einfachheit des verwendeten Systems in einem mehrdimensionalen Ansatz weiterentwickelt.

Die Speicherung von Lichtquanten als Träger von Quanteninformation in warmen atomaren Gasen ist von besonderem Interesse, da weder komplexe Kühlmechanismen noch große Magnetfelder erforderlich sind. Dies macht solche Quantenspeicher ideal für Feldanwendungen. Die Ergebnisse des Projekts sind auch von hoher Relevanz für eine Vielzahl aktueller Forschungsgebiete, in denen die Speicherung von Quanteninformation erforderlich ist, beispielsweise bei der Quantenverschlüsselung.

Gefördert vom: BMBF

Projektpartner: Physikalisch-Technische Bundesanstalt, Leibniz Universität Hannover

 

Photonisch-Integrierter Quantencomputer (QPIC-1)

Quantencomputer haben das Potenzial, komplexe Berechnungen sehr viel effizienter durchzuführen als klassische Computer, indem sie die bemerkenswerten Eigenschaften der Quantenphysik gezielt ausnutzen. Der erwartete Geschwindigkeitsvorteil ist so erheblich, dass Probleme berechenbar werden, die mit klassischen Computern als unlösbar gelten. Um Probleme aus der Praxis lösen zu können, müssen jedoch Systeme entwickelt werden, die mit einer wesentlich größeren Anzahl von Quantenbits, sogenannten Qubits, arbeiten können als bisherige Prototypen.

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer neuartigen Plattform für einen Quantencomputer, der einzelne Lichtteilchen, sogenannte Photonen, als Qubits verwendet. Dazu sollen neuartige Quellen entwickelt werden, die Quantenlicht erzeugen, sowie integrierte photonische Schaltungen, in denen die Informationsverarbeitung stattfindet.

Der Prozessor liest den erzeugten so genannten Cluster-Zustand, der aus einer Vielzahl von verschränkten Photonen und damit Qubits besteht, nacheinander, also Qubit für Qubit, aus. So ist es möglich, mit einer viel größeren Anzahl von Qubits zu arbeiten, als der Prozessor gleichzeitig adressieren kann. Dieses Projekt bildet daher die Grundlage für skalierbare photonische Quantencomputer, die mit Tausenden von Qubits arbeiten können und das Quantencomputing für reale Anwendungen praktikabel machen. Die in diesem Projekt erzielten Ergebnisse sollen durch Patente geschützt und anschließend kommerziell verwertet werden, um Deutschland eine führende Rolle in dieser Zukunftstechnologie zu sichern.

Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)

 

Gefördert vom: BMBF

Projektpartner: TU München, University of Paderborn, HU Berlin, Ferdinand-Braun-Institute, Universität des Saarlandes, FU Berlin, Q.Ant GmbH,

 

Heterogene Quantensysteme für das Verzögern und Formen von Einzelphotonenpulsen (HQ.Sys)

Die photonische Quantentechnologie ist ein aufregendes Feld in Wissenschaft und Technik. Mögliche Anwendungen sind sichere Quantenkommunikation, Quantencomputer und langfristig das Quanten-Internet. Diese haben gemeinsam, dass Informationen in einzelnen Photonen kodiert sind, die als fliegende Qubits fungieren. Wichtig ist, dass diese fliegenden Qubits effizient mit stationären Qubits verbunden werden müssen, um Quantenspeicher und Quantengatter zu realisieren. Das übergreifende Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung und Erprobung eines Quantenspeichers für die Speicherung und das Auslesen, sowie für die effiziente spektral/zeitliche Wellenformmanipulation einzelner Quantenpunktphotonen. In unserem Projekt wird erstmals eine heterogene Quantenschnittstelle zwischen Halbleiter-Quantenpunkten und einem in alkalischen Atomen ausgeführten Quantenspeicher realisiert. Dieser Schlüsselbaustein der Quanten-Nanophotonik ermöglicht die Erzeugung von nahezu perfekt ununterscheidbaren Photonen und eine nahezu vollständige Verschränkungs-Treue in Quanten-Repeater-Protokollen. Gleichzeitig planen wir, dass die Quanteninformation in die zeitliche Einhüllende und die Phase der einzelnen Photonen kodiert werden kann, was einen Quanteninformationstransfer mit hoher Kapazität und großem Alphabet ermöglicht.Der zugrundeliegende technologische Ansatz besteht darin, die effiziente und auf Anforderung erfolgende Photonenerzeugung in Halbleiter-Quantenpunkten mit Quantenspeichern zu kombinieren, die in warmem Atomdampf umgesetzt werden. Die Quelle wird deterministisch durch In-situ-Elektronenstrahllithographie von Single-QD-CBR-Bauteilen realisiert. Hier garantiert die fortschrittliche in-situ EBL-Nanotechnologie-Plattform die Herstellung von QD-Quantenlichtquellen mit gut kontrollierter Emissionswellenlänge und hoher Photonenextraktionseffizienz. Der Speicher folgt einem schnellen Leiter-EIT-Schema in warmem Cs-Dampf.

Gefördert von: DFG

Projektpartner: Prof. Dr. Stephan Reitzenstein, TU Berlin 

Hybride photonische Rechnerarchitekturen in (rück-) gekoppelten nicht-linearen Systemen mit Speicher (HyPCom)

Künstliche Intelligenz (KI) als Basisinnovation hat sich in den letzten Jahren zum Treiber der Digitalisierung und autonomer Systeme in allen Lebensbereichen entwickelt. Hieraus ergeben sich große Potentiale für die Bewältigung globaler Herausforderungen, wie z. B. Umwelt-, Ressourcen- und Klimaschutz, oder auch die Sicherheit und Leistungsfähigkeit von Kommunikations- und Informationssystemen. Die aktuellen Fortschritte der KI insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens basieren auf dem exponentiellen Zuwachs an Leistungsfähigkeit der Hardware und deren Nutzung für die Verarbeitung von großen Datenbeständen. Trotz des berühmten Moore's Law hat sich der allgemeine Anstieg der Hardwareleistung in den letzten Jahren verlangsamt, wie beispielsweise an der Entwicklung der Strukturgröße zu sehen ist. Dies motiviert die Erforschung neuer Ansätze. Reservoir-Computing ist ein solches vielversprechendes neues Paradigma, das sich aus dem analogen neuromorphen Computing entwickelt hat. Es zeigt großes Potenzial die digitale Transistor-Hegemonie zu stürzen und neue Rechenmechanismen und Substrate für künstliche Intelligenz zu entwickeln. In einer gemeinsamen theoretischen und experimentellen Anstrengung zielt dieses Projekt darauf ab, nichtlineare optische Netzwerke mit rekonfigurierbarer Topologie zu realisieren, die durch die Kombination rückgekoppelter optischer Verstärker mit kohärenten optischen Speichern ermöglicht werden. Das Potenzial dieser Systeme für die neuroinspirierte Informationsverarbeitung im Reservoir-Computing-Ansatz wird untersucht.

Gefördert von der DFG

Projektpartner: Prof. Dr. Kathy Lüdge, TU Ilmenau

 

 

Quantenspeicher für sichere Kommunikation in der Gesellschaft von morgen (QuMSeC)

Photonische Quantenspeicher sind bisher fehlende Schlüsselkomponenten für die zweite Quantenrevolution und ermöglichen eine Fülle von neuartigen Anwendungen. So versprechen beispielsweise Quantennetzwerke nachweisbare Sicherheit in der Kommunikation und auch die Möglichkeit, Quantencomputer und Simulatoren für Berechnungen auf verteilten Maschinen zu verbinden.

Wir konzentrieren uns zum einen auf die Entwicklung von nicht-klassischen Lichtquellen und Quantenspeichern für einzelne Photonen. Andererseits werden sicherheitsrelevante Anwendungen dieser Schlüsselkomponenten in den aufkommenden Quantentechnologien erforscht. Vor allem die quantensichere Kommunikation und die optische Berechnung im Quanten- und im klassischen Bereich stehen im Fokus der Forschung. Zu Beginn der Doktorarbeit wird ein Quantenspeicher für einzelne Photonen in alkalischem Dampf bei Raumtemperatur aufgebaut und hinsichtlich Rauschen, Effizienz, Bandbreite und Speicherzeit optimiert. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Verwendung von Komponenten, die für zukünftige Luft- und Raumfahrtmissionen geeignet sind. Später wird der Speicher in Anwendungen getestet.

Funded by: INNOspace Masters, BMWi through DLR.

Project partner: Dr. Markus Krutzik, FBH/HU Berlin

Escape Challenge Quantum Technologies (EsCQuTe)

Quantentechnologien werden unsere Welt grundlegend verändern. Ihr Potenzial sollte für viele Menschen greifbar und verständlich gemacht werden. Deshalb entwickeln wir ein Live-Escape-Spiel, das die Spieler herausfordert, gemeinsam spannende Rätsel zu lösen. Die Spieler tauchen in eine Welt ein, in der Quantentechnologien der zweiten Generation bereits angewendet werden. Auf spielerische Art und Weise werden die Besucher motiviert, sich mit den bemerkenswerten Eigenschaften der Quantenmechanik auseinanderzusetzen.

Gefördert von: BMBF


Projektpartner: Dr. Robert Richter

 

Bau eines photonischen Prozessors für energieeffiziente KI

Die klassischen digitalen Computerarchitekturen stoßen zusehends an ihre technologischen und physikalischen Grenzen. Daher gibt es ein wachsendes Interesse an der Entwicklung postdigitaler Rechenkonzepte, um diese Grenzen zu überwinden. Neben Quantencomputern stellen Ansätze, die neuromorphe Prozesse nachbilden, eine vielversprechende Alternative dar, da sie die massiv parallelen, energieeffizienten Berechnungen des menschlichen Gehirns nachahmen. Solche Berechnungen bilden die Bausteine der Mustererkennungsalgorithmen, die den Erfolg des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) begründen. Optisch integrierte Systeme versprechen eine um 2-3 Größenordnungen höhere Energieeffizienz im Vergleich zu den heutigen elektronischen Ansätzen [Pen18]. Postdigitale Computerkonzepte werden unter anderem zahlreiche neue Anwendungen für KI in Bereichen wie Rechenzentren oder Sicherheitssystemen sowie in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Satelliten ermöglichen - überall dort, wo große Mengen an Berechnungen durchgeführt werden müssen, aber durch Energie und Zeit begrenzt sind.

In diesem Projekt werden wir maschinelles Lernen mit optischen neuronalen Netzen in Freistrahl-Optik realisieren. Das heißt, wir wollen das maschinelle Lernen mit Licht statt mit Elektronen betreiben, weil ein lichtbasiertes neuronales Netzwerksystem potenzielle Vorteile gegenüber einem System hat, das herkömmliche GPU-Chips verwendet.

Referenzen: 

[Hue19] T.W. Hughes, M. Minkov, Y. Shi, and S. Fan, ”Training of photonic neural networks through in situ backpropagation and gradient measurement,” Optica 5, 864 (2018)

[Pen18] H.-T. Peng et al. “Neuromorphic Photonic Integrated Circuits” IEEE JSTQE, 2018

 

Funded through HEIBRiDS.

Project partner: Prof. Guillermo Gallego, Technische Universität Berlin