Der Spin ist eine quantenmechanische Eigenschaft von Teilchen, für die es keine direkte Entsprechung in unserer Alltagswelt gibt. Seit Mitte des 20. Jahrhunderts haben Forschende gelernt, Spins mithilfe elektromagnetischer Pulse gezielt zu beeinflussen. Daraus entstanden unter anderem zwei heute weltweit eingesetzte Technologien: die Magnetresonanztomographie (MRT) in der Medizin und die Kernspinresonanzspektroskopie (NMR), mit der etwa Proteinstrukturen untersucht und neue Medikamente entwickelt werden.
Aus dieser Forschung entwickelte sich die „Theorie der optimalen Kontrolle“ (Optimal Control Theory). „Die Frage dahinter ist sehr praktisch“, erklärt Christiane Koch, Professorin für Theoretische Physik an der Freien Universität Berlin. „Wenn ich ein Quantensystem und bestimmte Felder zur Verfügung habe: Wie erreiche ich den gewünschten Zustand so schnell, zuverlässig und genau wie möglich – und wie gut kann das prinzipiell überhaupt gelingen?“
Die Fortschritte sind erheblich: Mit optimaler Kontrolle entwickelte Pulse können Kernspins beispielsweise rund zehnmal schneller umkehren als herkömmliche Pulse. Bei der Magnetresonanztomographie lassen sich zudem technische Einschränkungen eines MRT-Geräts bereits bei der Berechnung der Pulse berücksichtigen.
Von Kernspins zu Molekülen und Atomen
Inzwischen reichen die Methoden weit über die Kernspinresonanz hinaus. Auch Moleküle lassen sich mit maßgeschneiderten elektromagnetischen Pulsen gezielt beeinflussen. Besonders interessant ist dies bei sogenannten chiralen Molekülen. Sie kommen in zwei spiegelbildlichen Formen vor, die sich in ihrer biologischen Wirkung deutlich unterscheiden können. Mithilfe speziell berechneter Mikrowellenpulse lässt sich eine der beiden Formen gezielt verändern, während die andere unbeeinflusst bleibt. Dies könnte dabei helfen, beide Formen voneinander zu trennen.
Auch einzelne Atome lassen sich durch verschiedene Quantenzustände steuern. In Experimenten konnte die Präparation bestimmter atomarer Zustände mit Methoden der optimalen Kontrolle deutlich verbessert werden. Zudem gelang es, einen sogenannten Überlagerungszustand zu erzeugen – einen Quantenzustand, in dem sich das Atom gleichzeitig in mehreren unterschiedlichen Konfigurationen befindet. Für dessen Herstellung hatte zuvor kein geeignetes Verfahren existiert.
„Ein bereits funktionierendes Verfahren zu verbessern, ist nützlich“, sagt Koch. „Noch interessanter wird es aber, wenn sich damit ein Zustand erzeugen lässt, den zuvor niemand präparieren konnte.“
Kontrolle und maschinelles Lernen
Die Forschenden zeigen zugleich, wo die Grenzen der Methode liegen: Optimale Kontrolle benötigt ein möglichst genaues Modell des jeweiligen Quantensystems und eine präzise Kalibrierung des Experiments. Besonders großes Potenzial sehen die Autorinnen und Autoren deshalb in der Verbindung mit maschinellem Lernen. Während die Optimale Kontrolle physikalisches Wissen und effiziente Berechnungsverfahren nutzt, können Methoden des maschinellen Lernens Modelle direkt aus experimentellen Daten ableiten.
Allerdings stehen in der Quantenphysik vergleichsweise wenige Daten zur Verfügung. „Quantenmessungen sind aufwendig und teuer“, betont Koch. „Quantenphysik ist kein Big Data. Deshalb müssen wir beide Ansätze miteinander verbinden, anstatt den einen durch den anderen zu ersetzen.“
