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Cambridge Quantum s’attaque à l’optimisation ferroviaire pour un opérateur allemand

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DB Netz, une filiale de la compagnie ferroviaire allemande Deutsche Bahn, travaille en partenariat avec Cambridge Quantum pour explorer comment les ordinateurs quantiques peuvent améliorer la reprogrammation du trafic ferroviaire. Le projet explore comment de nouveaux algorithmes fonctionnant sur des ordinateurs quantiques à plus petite échelle peuvent être utilisés pour optimiser la planification ferroviaire.

DB Netz est le prestataire de services gérant une infrastructure ferroviaire de près de 33 300 km. Dans le cadre d’une stratégie de numérisation sectorielle, Digitale Schiene Deutschland, DB Netz a récemment combiné le dernier algorithme d’optimisation combinatoire de Cambridge Quantum Filtering Variational Quantum Eigensolver (F-VQE) avec sa propre expertise en recherche opérationnelle pour ré-optimiser des horaires de train réalistes après des retards simulés.

La collaboration cherche à appliquer des processeurs NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) pour résoudre des problèmes réels dans le secteur du transport et de la logistique.

F-VQE utilise une technique qui permet aux problèmes d’optimisation combinatoire de s’exécuter sur des systèmes quantiques plus petits. Un exemple simple d’optimisation combinatoire est le problème du vendeur itinérant. Compte tenu des coordonnées (x, y) d’un nombre fini de villes différentes, l’optimisation combinatoire consiste à calculer le chemin le plus court possible dans lequel le vendeur visite chaque ville exactement une fois.

Alors qu’un humain peut facilement tracer un itinéraire optimal pour que le vendeur itinérant visite une poignée de villes, cela devient impossible à mesure que le nombre de villes, et donc la complexité, augmente. C’est ce type de problème qui convient bien à l’informatique quantique et que les opérateurs de transport, de logistique et ferroviaires doivent aborder.

F-VQE permet aux circuits quantiques d’être décomposés en circuits plus petits et de fonctionner en utilisant moins de qubits sans perdre l’avantage quantique. Lorsque Cambridge Quantum a démontré F-VQE plus tôt cette année, il a déclaré qu’un problème de 23 qubits avait été résolu en n’utilisant pas plus de six qubits matériels à la fois.

Michael Küpper, responsable du système de gestion de la capacité et du trafic chez Digitale Schiene Deutschland, a déclaré : « La collaboration avec Cambridge Quantum est un exemple parfait de la façon dont Deutsche Bahn travaille en tant que partenaire avec des fournisseurs de l’industrie et combine notre expertise relative vers un objectif qu’aucune des deux parties ne peut atteindre seule.

« En travaillant avec Cambridge Quantum, nous avons affiné nos plans de recherche et développement et pris les premières mesures pour définir un futur système d’horaire des trains à avantage quantique. Nous sommes ravis de continuer à travailler avec Cambridge Quantum pour relever certains des principaux défis et contribuer à l’évolution rapide du domaine de la recherche sur les algorithmes quantiques NISQ. »

Ilyas Khan, PDG de Cambridge Quantum, a déclaré : « Nous sommes très heureux de travailler avec Deutsche Bahn pour explorer et démontrer l’utilité des processeurs NISQ d’aujourd’hui pour résoudre des problèmes réels dans le secteur du transport et de la logistique. Les efforts de recherche et de développement de Deutsche Bahn dans ce domaine sont d’une importance cruciale, et nous sommes convaincus qu’avec le temps, à mesure que les ordinateurs quantiques commenceront à évoluer, notre travail conduira à une contribution significative à un avenir plus propre et plus vert. »

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