QSH - Quantencomputing für Schifffahrt und maritime Logistik in Hamburg

Hintergrund:

Die maritime Logistik ist ein komplexes System mit vielen Faktoren, die berücksichtigt werden müssen. Dazu gehören beispielsweise die Verfügbarkeit von Schiffen und Ladungen, aktuelle Marktbedingungen oder lokale gesetzliche Vorschriften. Mit mathematischer Optimierung kann die Effizienz von Prozessen in der maritimen Logistik gesteigert werden, da sie es ermöglicht, komplexe Entscheidungsprobleme unter Berücksichtigung aller relevanten Faktoren zu lösen.

Allerdings können herkömmliche, klassische Computer bei schwierigen Optimierungsproblemen, wie sie etwa beim Routing, der Terminplanung oder der Lagerverwaltung zur Anwendung kommen, an ihre Grenzen stoßen. Quantencomputing hat das Potenzial, die hohe Komplexität einiger Probleme zu bewältigen. Es wird angenommen, dass in Zukunft Quantenalgorithmen in der Lage sind, kombinatorische Optimierungsprobleme schneller und besser zu lösen.

Ziele:

In dem Projekt QSH unterstützt das Fraunhofer CML die Stadt Hamburg dabei, die Industrie für das kommende Quanten-Zeitalter zu qualifizieren. Insbesondere in den Bereichen Schifffahrt und maritime Logistik soll das Potential des Quantencomputings abgeschätzt werden, um die gewonnenen Erkenntnisse gewinnbringend einsetzen zu können.

Dafür werden Optimierungsprobleme aus dem operativen und strategischen Betrieb identifiziert, formalisiert, und hinsichtlich eines sinnvollen Einsatzes von Quantencomputing untersucht. Anschließend werden klassische, hybride (Kombination aus klassischen und Quantenlösungen) sowie Quanten-Algorithmen entwickelt und prototypisch umgesetzt. Eigens entwickelte Demonstratoren ermöglichen einen niedrigschwelligen Zugang zu Quantencomputing sowie einen Einblick in den aktuellen Stand der Forschung und der verfügbaren Hardware.

Aufgaben des CML:

• Identifikation und mathematische Formalisierung relevanter maritimer Probleme
• Spezifische Potentialeinschätzung für den Einsatz von Quantencomputing
• Entwicklung von klassischen, hybriden und Quanten-Algorithmen
• Benchmarking
• Implementierung in Prototypen