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Quantencomputer und der Suezkanal
Am 23. März 2021 verkeilte sich das Containerschiff Ever Given im Suezkanal und blockierte den gesamten Seeverkehr. Sie blieb sechs Tage lang stecken, bis sie teilweise befreit wurde. Einen Tag vor der Freigabe warteten über 350 Schiffe auf die Durchfahrt durch den Kanal, wodurch sich der Transport von Gütern im Wert von fast 10 Mrd. USD verzögerte.
Der Suezkanal verbindet das Rote Meer mit dem Mittelmeer. Er ist eine der am stärksten befahrenen Wasserstraßen der Welt und bietet eine bevorzugte Alternative zu anderen Wasserwegen oder - wie vor der Eröffnung des Kanals im 19.
Aber was passiert, wenn der Kanal geschlossen ist? Die Schifffahrtsunternehmen müssen entscheiden, was sie als Nächstes tun: warten? Umkehren? Alternative Routen wählen?
Versandentscheidungen sind komplex, und das gilt auch für den Land- und Lufttransport. Welches Schiff soll wohin geschickt werden? In welcher Reihenfolge sollte ein Schiff - oder ein UPS-Lastwagen - seine Bestimmungsorte ansteuern? Diese Entscheidungen hängen von vielen Variablen ab: der Entfernung zwischen den verschiedenen Bestimmungsorten, den Reisekosten, dem Risiko von Verspätungen und mehr. Verschiedene Unternehmen können mit denselben Daten unterschiedliche Entscheidungen treffen, je nachdem, was sie optimieren wollen: Kosten, Zeit, minimaler Treibstoffverbrauch, minimales Risiko, die wenigsten Frachtträger und so weiter.
Diese Klasse von Problemen wird oft als Traveling-Salesperson-Problem (TSP) bezeichnet, das einen Verkäufer vorstellt, der mehrere Verkaufsgespräche führen muss. Es ist ein rechnerisch schwer zu lösendes Problem und eines der am meisten untersuchten Probleme in der Optimierung.
Quantencomputer können helfen. Mit Algorithmen wie dem Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) können Quantencomputer TSP und andere kombinatorische Optimierungsprobleme viel schneller lösen als ihre klassischen Gegenstücke.
Warum ist das wichtig? Weil, genau wie im Beispiel des Suezkanals, die Inputs dynamisch sind. Routen sind blockiert oder überlastet, der Treibstoffpreis schwankt, die gewünschten Routen ändern sich und so weiter. Die Fähigkeit einer Reederei, ihre Routen dynamisch zu optimieren, kann von großer finanzieller Bedeutung sein. Stellen Sie sich vor, FedEx könnte mit Hilfe von Quantencomputern seine Kosten um 15 % senken, oder Uber könnte sich durch den Einsatz von Quantencomputern einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Lyft verschaffen. Dies ist einer der Gründe, warum das Quantencomputing als strategische Technologie für die Lieferkette und viele andere Anwendungen angesehen wird.
Am 23. März 2021 verkeilte sich das Containerschiff Ever Given im Suezkanal und blockierte den gesamten Seeverkehr. Sie blieb sechs Tage lang stecken, bis sie teilweise befreit wurde. Einen Tag vor der Freigabe warteten über 350 Schiffe auf die Durchfahrt durch den Kanal, wodurch sich der Transport von Gütern im Wert von fast 10 Mrd. USD verzögerte.
Der Suezkanal verbindet das Rote Meer mit dem Mittelmeer. Er ist eine der am stärksten befahrenen Wasserstraßen der Welt und bietet eine bevorzugte Alternative zu anderen Wasserwegen oder - wie vor der Eröffnung des Kanals im 19.
Aber was passiert, wenn der Kanal geschlossen ist? Die Schifffahrtsunternehmen müssen entscheiden, was sie als Nächstes tun: warten? Umkehren? Alternative Routen wählen?
Versandentscheidungen sind komplex, und das gilt auch für den Land- und Lufttransport. Welches Schiff soll wohin geschickt werden? In welcher Reihenfolge sollte ein Schiff - oder ein UPS-Lastwagen - seine Bestimmungsorte ansteuern? Diese Entscheidungen hängen von vielen Variablen ab: der Entfernung zwischen den verschiedenen Bestimmungsorten, den Reisekosten, dem Risiko von Verspätungen und mehr. Verschiedene Unternehmen können mit denselben Daten unterschiedliche Entscheidungen treffen, je nachdem, was sie optimieren wollen: Kosten, Zeit, minimaler Treibstoffverbrauch, minimales Risiko, die wenigsten Frachtträger und so weiter.
Diese Klasse von Problemen wird oft als Traveling-Salesperson-Problem (TSP) bezeichnet, das einen Verkäufer vorstellt, der mehrere Verkaufsgespräche führen muss. Es ist ein rechnerisch schwer zu lösendes Problem und eines der am meisten untersuchten Probleme in der Optimierung.
Quantencomputer können helfen. Mit Algorithmen wie dem Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) können Quantencomputer TSP und andere kombinatorische Optimierungsprobleme viel schneller lösen als ihre klassischen Gegenstücke.
Warum ist das wichtig? Weil, genau wie im Beispiel des Suezkanals, die Inputs dynamisch sind. Routen sind blockiert oder überlastet, der Treibstoffpreis schwankt, die gewünschten Routen ändern sich und so weiter. Die Fähigkeit einer Reederei, ihre Routen dynamisch zu optimieren, kann von großer finanzieller Bedeutung sein. Stellen Sie sich vor, FedEx könnte mit Hilfe von Quantencomputern seine Kosten um 15 % senken, oder Uber könnte sich durch den Einsatz von Quantencomputern einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Lyft verschaffen. Dies ist einer der Gründe, warum das Quantencomputing als strategische Technologie für die Lieferkette und viele andere Anwendungen angesehen wird.
Über "Der Podcast des Qubit-Typen"
Der Podcast wird von The Qubit Guy (Yuval Boger, unser Chief Marketing Officer) moderiert. In ihm diskutieren Vordenker der Quanteninformatik über geschäftliche und technische Fragen, die das Ökosystem der Quanteninformatik betreffen. Unsere Gäste geben interessante Einblicke in Quantencomputer-Software und -Algorithmen, Quantencomputer-Hardware, Schlüsselanwendungen für Quantencomputer, Marktstudien der Quantenindustrie und vieles mehr.
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