QuantumQAP
Hybrides Quanten Place&Route zur Synthese von Postquantum- Kryptographie-Code auf FPGAs
Motivation
Es gibt mathematische Probleme, die mit den heutigen, auf dem Prinzip der Turing-Maschine basierenden Rechnern, nicht in angemessener Zeit gelöst werden können. Das sind z. B. diskrete Probleme, wie das Quadratische Zuordnungsproblem (QAP - Quadratic Assignment Procedure), das u.a. für das Design von Mikroprozessoren relevant ist und dessen Lösung zu effizienteren und schnelleren Prozessoren führen würde. Schwer lösbare Probleme sorgen andererseits auch für Datensicherheit, da Sicherheitsprotokolle so nicht ohne weiteres umgangen werden können. Ziel dieses Projekts ist es daher, die beiden oben genannten Aspekte zu verbinden, um zum einen mathematische Probleme schneller lösen und zum anderen die Sicherheit von Daten weiterhin gewährleisten zu können.
Ziele und Vorgehen
Um Hardware wie Mikroprozessoren zu entwickeln, werden typischerweise feldprogrammierbare Gate-Arrays (Logik-Gatterfelder, sog. FPGAs - Field Programmable Gate Arrays) verwendet. Allerdings stellt die Optimierung der Verschaltung dieser Logikbausteine selbst schon ein für Turing-Maschinen schwieriges Problem dar (das oben erwähnte QAP). Durch Quanten- oder quanteninspirierte Hardware ließe sich dieses Problem besser lösen. Der Ansatz des Projekts QuantumQAP besteht darin, Quantenhardware und theoretische Lösungsansätzen zu kombinieren, die in den beiden Anwendungsfeldern FPGA-Verschaltung und Post-Quanten-Kryptographie zur Anwendung kommen.
Innovation und Perspektiven
Die Neuheit des Ansatzes ist die parallele Ausführung des QAP-Solver- Algorithmus, also die Fähigkeit, passende Vorgänge auf einen Quantencomputer auszulagern. Dabei kann der Algorithmus für Quadratische Zuordnungsprobleme angewendet werden und auch bei der Implementierung von Algorithmen für die Post-Quanten-Kryptographie zum Schutz von Informationen beitragen.
Projektdetails
Projektlaufzeit:
01.01.2022 - 31.12.2024
Projektvolumen:
2,7 Mio. Euro (zu 76,2 % durch das BMBF gefördert)
Projektkoordination
Dr. Thomas Soddemann
Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI)
Sankt Augustin
Projektpartner
Sankt Augustin / Germany
Stuttgart / Germany
Ditzingen / Germany
Sankt Augustin / Germany