Cambridge Quantum aborda la optimización ferroviaria para un operador alemán

DB Netz, una subsidiaria de la compañía ferroviaria alemana Deutsche Bahn, está trabajando en asociación con Cambridge Quantum para explorar cómo las computadoras cuánticas pueden mejorar la reprogramación del tráfico ferroviario. El proyecto está explorando cómo se pueden utilizar nuevos algoritmos que se ejecutan en computadoras cuánticas de menor escala para optimizar la planificación ferroviaria.

DB Netz es el proveedor de servicios que gestiona una infraestructura ferroviaria que abarca casi 33.300 km. Como parte de una estrategia de digitalización en todo el sector, Digitale Schiene Deutschland, DB Netz combinó recientemente el último algoritmo de optimización combinatoria de Cambridge Quantum, Filtering Variational Quantum Eigensolver (F-VQE) con su propia experiencia en investigación de operaciones para volver a optimizar los horarios de trenes realistas después de retrasos simulados.

La colaboración busca cómo aplicar procesadores Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) para resolver problemas del mundo real en el sector del transporte y la logística.

F-VQE utiliza una técnica que permite que los problemas de optimización combinatoria se ejecuten en sistemas cuánticos más pequeños. Un ejemplo sencillo de optimización combinatoria es el problema del viajante. Dadas las coordenadas (x, y) de un número finito de ciudades diferentes, la optimización combinatoria implica calcular el camino más corto posible en el que el vendedor visita cada ciudad exactamente una vez.

Si bien un ser humano puede trazar fácilmente una ruta óptima para que el vendedor ambulante visite un puñado de ciudades, esto se vuelve imposible a medida que aumenta el número de ciudades y, por lo tanto, la complejidad. Es este tipo de área problemática la que se adapta bien a la computación cuántica, y es una que los operadores de transporte, logística y ferrocarriles deben abordar.

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F-VQE permite que los circuitos cuánticos se descompongan en circuitos más pequeños y se ejecuten utilizando menos qubits sin perder la ventaja cuántica. Cuando Cambridge Quantum demostró F-VQE a principios de este año, dijo que un problema de 23 qubits se resolvió utilizando no más de seis qubits de hardware a la vez.

Michael Küpper, líder del sistema de gestión de tráfico y capacidad en Digitale Schiene Deutschland, dijo: “La colaboración con Cambridge Quantum es un ejemplo perfecto de cómo Deutsche Bahn está trabajando como socio con proveedores de la industria y combinando nuestra experiencia relativa hacia un objetivo que ninguna de las partes puede lograr. lograr solo.

“Al trabajar con Cambridge Quantum, hemos perfeccionado nuestros planes de investigación y desarrollo y hemos dado los primeros pasos para definir un futuro sistema de horarios de trenes con ventajas cuánticas. Estamos entusiasmados de seguir trabajando con Cambridge Quantum para abordar algunos de los desafíos clave y contribuir al campo en rápida evolución de la investigación de algoritmos cuánticos NISQ “.

Ilyas Khan, CEO de Cambridge Quantum, dijo: “Estamos muy emocionados de trabajar con Deutsche Bahn para explorar y demostrar la utilidad de los procesadores NISQ actuales para resolver problemas del mundo real en el sector del transporte y la logística. Los esfuerzos de investigación y desarrollo de Deutsche Bahn en esta área son de vital importancia y estamos seguros de que, con el tiempo, a medida que las computadoras cuánticas comiencen a escalar, nuestro trabajo conducirá a una contribución significativa hacia un futuro más limpio y verde “.

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