Magazin Forschung 2019

62 | DIGITALISIERUNG
Quantencomputer,
Flughäfen und industrielle Optimierung
Die Optimierung von Kosten – Finanzen, Wegstrecken, Materialverbrauch und andere zentrale
Einflussfaktoren – ist eine der wichtigsten Aufgaben des industriellen Rechnens, die sich leider
meist als extrem schwer zu lösen erweist. Quantencomputer, die Rechnungen unter Nutzung der
Gesetze der Quantenmechanik auf völlig neue Art ausführen und – je nach Interpretation – die
Rechenleistung multipler Universen kombinieren, wurden in den letzten beiden Jahrzehnten in der
Grundlagenforschung untersucht. Mittlerweile stehen erste nutzbare Maschinen zur Verfügung.
Das vorgestellte Projekt untersucht die Optimierung des Airport Gate Assignment-Problems auf
(real existierenden) adiabatischen Quantenannealern und bahnt damit den Weg für erste reale
industrielle Anwendungen dieser neuartigen Maschinen: Wegdistanzen für Passagiere sollen durch
geeignete Platzierung von Flugzeugen an Gates minimiert werden, um Umsteigzeiten möglichst
gering zu halten und Flughäfen effizienter zu machen – ein wichtiger Schritt für zukünftige
Mobilität, da das Flugverkehrsvolumen steigt, der Neubau von Flughäfen sich aber oft als komplex
erweist. Bereits mit begrenzter Information kann ein Quantencomputer sehr gute Lösungen
ermitteln. Das zugrundeliegende Optimierungsproblem wird in generalisierter Form auch
Anwendungen in zahlreichen anderen Industriedomänen finden können.
Das General Assignment Problem (GAP) ist die mathematische
Formulierung der Problemstellung, eine bestimmte
Anzahl von Aufgaben an eine bestimmte Anzahl
von Arbeitern zu verteilen, so dass jede Aufgabe genau
einem Arbeiter zugewiesen wird, die zugewiesenen Aufgaben
für einen Arbeiter im Rahmen seiner Kapazitäten
liegen, und die Kosten der gewählten Zuteilung minimal
werden. Eine etwas vereinfachte Form, das Quadratic
Assignment Problem, wird in der Literatur seit 1957 untersucht,
und ist auf viele industrielle Fragestellungen anwendbar
– unter anderem auch auf das bereits in der
Einleitung erwähnte Gate Assignment-Problem. Unglücklicherweise
ist die Fragestellung in der Klasse der
berüchtigten NP-vollständigen Probleme angesiedelt, die
nach aktuellem wissenschaftlichen Kenntnisstand nicht
mit praktikablem Ressourcenaufwand zu lösen sind.
Approximative Lösungen, die mit verschiedenen Verfahren
erzielt werden, sind die einzige Möglichkeit, um zumindest
ansatzweise gute Lösungen zu ermitteln.
Eine besonders ungünstige Eigenschaft der Klasse aller
NP-vollständigen Probleme ist, dass weder Verbesser -
ungen der Lösungsstrategie (Algorithmus) noch Fortschritte
in der Hardware (höhere Taktraten, mehr
Umsteigedistanz und Kosten
globales Minimum
Umsteigedistanz und Kosten
globales Minimum
mögliche Gatebelegungen
mögliche Gatebelegungen
Abbildung 1: Quantenmechanisches Tunneln unterstützt die effiziente Suche nach optimalen Lösungen von Minimierungsproblemen.