Vom Labor in die Praxis: Fünf Beispiele, wie Quantencomputing die Nachhaltigkeit vorantreibt

München, 29. Juli 2026 – Quantencomputing gilt noch zu oft als reine Zukunftsmusik. Dabei zeigt sich schon heute, an welchen Stellen die Technologie vor allem das Thema Nachhaltigkeit messbar voranbringen kann. Denn: Wo die kleinen Quanten großen Mehrwert liefern können und warum klassische Rechner dort an ihre Grenzen stoßen, ist längst bekannt. NTT DATA, ein weltweit führender Anbieter von KI-, digitalen Business- und Technologie-Services, hat fünf Beispiele dafür gesammelt, wie Quantencomputer für mehr Nachhaltigkeit sorgen.

Tatsächlich sind heutige Quantencomputer noch nicht ausgereift genug, um in praxisrelevanten Anwendungen einen klar messbaren Vorteil gegenüber dem High-Performance-Computing zu liefern. Dennoch zeichnet sich bereits ab, wo sie künftig helfen können – und warum es sich lohnt, Anwendungsfälle früh zu prüfen. Vor allem das Thema Nachhaltigkeit ist dabei oft ein Rechenproblem: Wie kann Energie optimal verteilt werden? Welche Materialien sparen Gewicht und verlängern Lebensdauer? Welche Lieferketten minimieren CO₂ bei gleichem Servicelevel? Bei solchen Fragen wächst die Anzahl der Entscheidungsmöglichkeiten so stark, dass selbst sehr leistungsfähige Rechner mit CPUs und GPUs an Grenzen stoßen. Es ist daher höchste Zeit, das Thema aus dem kleinen Kreis von Experten-Teams, Laboren und Forschungsprojekten herauszuholen.

Außerhalb der Branche wissen beispielsweise nur wenige, dass Quantencomputer in der Zukunft …

… komplexe Systeme wie Smart Cities effizient steuern können.

Städte sind hochdynamische Systeme, in denen sich Verkehr, ÖPNV, Ladeinfrastruktur, Gebäudetechnik, Wasser- und Abfallwirtschaft gegenseitig beeinflussen. Künftig könnten Quantenverfahren dabei helfen, in sehr großen Entscheidungsräumen bessere Kompromisse zu finden, etwa zwischen Reisezeit, Energieverbrauch, Emissionen und Kosten.

Warum ist das wichtig? Wenn Planungs- und Steuerungsentscheidungen, etwa Ampelschaltungen, Ladefenster, Routenempfehlungen oder Energieverteilungen, besser abgestimmt sind, lassen sich Staus, Energieverbrauch und CO₂‑Emissionen reduzieren.

… die Energieversorgung und Smart Grids optimieren.

Mit dem Ausbau erneuerbarer Energien steigt die Komplexität in der Netzführung: Einspeisung und Nachfrage schwanken, Speicher und flexible Verbraucher kommen hinzu. Hier geht es um Optimierung unter Unsicherheit. Perspektivisch könnten Quantenansätze helfen, Szenario‑Berechnungen und Netzoptimierungen effizienter zu gestalten. Beispielsweise dort, wo heute sehr viele Simulationen nötig sind, um seltene, aber kritische Situationen zuverlässig abzuschätzen.

Warum ist das wichtig? Bessere Netzplanung und -steuerung kann Netzverluste senken, Engpässe reduzieren und die Integration erneuerbarer Energien erleichtern – zentrale Hebel für eine nachhaltigere Energieversorgung.

… nachhaltige chemische Innovationen ermöglichen.

Chemische Prozesse sind auf mikroskopischer Ebene quantenmechanisch. Genau deshalb gilt Quantencomputing als besonders vielversprechend für Molekül- und Materialsimulationen. Langfristig könnten Quantencomputer helfen, Reaktionen und Eigenschaften bestimmter Moleküle genauer zu modellieren – und so gezielter nach Katalysatoren und Prozesswegen zu suchen, die Energie sparen oder Emissionen reduzieren.

Warum ist das wichtig? Wenn sich geeignete Kandidaten besser vorauswählen lassen, sinkt die Zahl aufwendiger Labor- und Pilotversuche. Das spart Zeit, Rohstoffe und Energie – und beschleunigt Innovationen, etwa bei effizienteren Produktionsverfahren oder CO₂‑ärmeren Grundchemikalien.

… die Materialforschung ressourcenschonend vorantreiben.

Leichtere, stabilere, langlebigere oder besser recycelbare Materialien sind ein direkter Nachhaltigkeitshebel – in Mobilität, Bau, Elektronik und Verpackung. Quantencomputing könnte perspektivisch helfen, bestimmte Materialeigenschaften effizienter zu berechnen und damit die Suche nach geeigneten Materialkombinationen zu beschleunigen.

Warum ist das wichtig? Schnellere Entwicklungszyklen bedeuten weniger Fehlschläge, weniger Materialverbrauch und schneller verfügbare Verbesserungen. Anwendungsfälle sind etwa Batteriematerialien, Katalysatoren, Beschichtungen oder Leichtbauwerkstoffe.

… die Logistik- und Lieferkettenprozesse in Produktionssystemen optimieren.

Lieferketten vereinen zahlreiche Entscheidungen: Routen, Auslastung, Lagerbestände, Produktionsreihenfolgen, Servicelevel, Kosten und CO₂‑Bilanz. Viele dieser Aufgaben sind kombinatorische Optimierungsprobleme. Quantenansätze haben großes Potential, schneller gute Lösungen für derartige Probleme zu finden.

Warum ist das wichtig? Die Produktions- und Lieferkettenplanung wird durch präzise Berechnungen energieeffizienter, Material- und Transportverluste sinken. Unternehmen können schneller und nachhaltiger reagieren, ihre CO₂-Emissionen reduzieren und die gesamte Lieferkette zukunftsfähig gestalten.