QCMobility

Als Kooperation zwischen Industriepartnern und DLR-Instituten nutzen wir Quantencomputing für Mobilitätsanwendungen. Diese umfassen im Luftverkehr strategische und taktische Planungsprozesse, im Straßenverkehr Optimierungsprobleme im bedarfsorientierten Verkehr, im Schienenverkehr Planungs- und Dispositionsprozesse, im maritimen Verkehr Routen- und Trajektorienoptimierung bei hochautomatisierten/autonomen Systemen, sowie im intermodalen Verkehr die Optimierung mehrdimensionaler Logistiknetzwerke. Vereinfachte Demonstrationsprobleme implementieren wir auf der Quantencomputing-Hardware an den DLR-Innovationszentren. Die Projektergebnisse gehen in die Roadmap „Quantencomputing und Mobilität“ ein.

Gegenwärtig befindet sich die Mobilität in einem starken Wandel: Durch neue Technologien und intelligente Transportsysteme entstehen in kurzer Zeit Herausforderungen, welche nicht in Gänze absehbar sind. Zusätzlich erfordert der Klimawandel Energieeffizienz, beispielsweise bei der Steuerung von Routen und Verkehrsströmen, beim bedarfsorientierten Verkehr oder im Logistikbereich. Die in QCMobility ausgewählten Probleme sind Fragestellungen, die bereits heute eine hohe Relevanz zeigen und zukünftig durch flexiblere oder hochautomatisierte Verkehrssysteme noch stärker in den Fokus rücken werden. Eine vollständige Lösung dieser Probleme ist unter Berücksichtigung aller Randbedingungen bisher nicht möglich. Hier kann das Quantencomputing neue Konzepte bereitstellen, die beispielsweise bei der Lösung mehrdimensionaler Optimierungsprobleme einen Quantenvorteil bieten. Der Einsatz dieser Methoden muss zeitnah erprobt werden um eine Transformation im Bereich der Mobilität zu unterstützen.

Im Mobilitätsbereich sind potentielle Laufzeitvorteile von Quantencomputern sowohl für zeitkritische Probleme als auch für die berücksichtigbare Komplexität äußerst relevant. Der zeitliche Vorteil ist immer dann wichtig, wenn er, wie bei der Trajektorienoptimierung dazu genutzt werden soll, in Echtzeit kritische Situationen wie konfliktäre Trajektorien zwischen Verkehrsteilnehmern oder gefährliche Wetterphänomene zu vermeiden. Auch bei Störungen, wie beispielsweise einer plötzlichen Streckensperrung, muss zeitkritisch reagiert werden um Alternativwege für den Verkehr zu optimieren. Die Komplexitätserhöhung bei der Routenoptimierungen ermöglicht zusätzliche Einsparpotenziale bei Emissionen oder der Verspätungsreduktion.
Indem in QCMobility Partner mit sich ergänzender Expertise zusammenarbeiten, berücksichtigen wir in der Mobilitätsforschung und im Quantencomputing den aktuellen Stand der Wissenschaft und können die generierten Forschungsergebnisse einem Realitätscheck unterwerfen.

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