Microsoft donne à la Nasa une leçon sur l’optimisation de la multipropriété

L’équipe Azure Quantum de Microsoft a travaillé avec le Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la Nasa pour appliquer l’informatique quantique à un problème de planification classique.

Le Deep Space Network (DSN) est un ensemble de grandes antennes, basées sur trois installations espacées les unes des autres – à environ 120 degrés de longitude – dans le monde entier. Le DSN est exploité par le JPL, qui exploite également de nombreuses missions spatiales robotiques interplanétaires de la Nasa.

Les équipes d’opérations de mission spatiale utilisent le système de commandement DSN pour contrôler les activités de leur vaisseau spatial. Les commandes sont envoyées aux sondes robotiques sous forme de fichiers informatiques codés que l’engin exécute sous la forme d’une série d’actions.

Le DSN acquiert, traite, décode et distribue également des données de télémétrie scientifiques et techniques transmises à la Terre via des signaux radio provenant d’engins spatiaux alors qu’ils explorent les confins de notre système solaire. Il offre également des capacités pour soutenir les recherches scientifiques qui sondent la nature des astéroïdes et l’intérieur des planètes et des lunes.

Cependant, à mesure que la Nasa lance des missions plus fréquentes et plus complexes dans l’espace, la gestion des communications avec le nombre croissant d’engins spatiaux est de plus en plus difficile.

Dans un article de blog décrivant le projet, Microsoft a déclaré que les demandes de planification pour utiliser les antennes DSN des missions spatiales s’accompagnent d’un grand nombre de contraintes et nécessitent des ressources informatiques intensives. « Toutes les missions nécessitent un accès pour la communication clé, ce qui entraîne plusieurs centaines de demandes hebdomadaires lorsque chaque vaisseau spatial est visible par l’antenne », a écrit Anita Ramanan, ingénieur logiciel senior Azure Quantum, dans le billet de blog.

Selon Ramanan, la tâche de planification à laquelle le JPL est confronté est un problème multivarié. Elle a déclaré que l’équipe avait pris des algorithmes d’optimisation d’inspiration quantique issus des recherches de Microsoft en informatique quantique et les avait exécutés sur une architecture informatique classique.

En réfléchissant à la façon de résoudre le problème à l’aide d’un ordinateur quantique, l’équipe a pu développer un algorithme d’inspiration quantique qui pourrait être exécuté sur une architecture informatique classique. Au début du projet, l’équipe de Microsoft a déclaré qu’elle avait enregistré des temps d’exécution de deux heures ou plus pour produire un calendrier pour le DSN.

Ramanan a déclaré qu’en appliquant des algorithmes d’optimisation d’inspiration quantique avec Azure Quantum, « nous avons pu réduire le temps d’exécution à 16 minutes, et une solution personnalisée l’a réduit à environ deux minutes ».

Elle a ajouté : « Les horaires produits en quelques minutes plutôt qu’en heures permettent au JPL de créer de nombreux horaires candidats et permettent à l’organisation d’être plus agile à mesure que les missions spatiales et les demandes augmentent. »