Репортаж от Wedoany，Финская компания по сверхпроводящим квантовым вычислениям IQM совместно с крупнейшим железнодорожным оператором Европы Немецкой железной дорогой (DB) опубликовала исследовательский доклад. На основе реальных эксплуатационных данных DB стороны построили квантово-классическую гибридную алгоритмическую архитектуру и на существующем квантовом оборудовании полностью прошли весь процесс от постановки задачи, алгоритмического решения до вывода диспетчерской схемы. Данная архитектура по замыслу обладает масштабируемостью, и аналогичные методы в принципе могут применяться в логистике, энергетике, производстве и других областях.
Используемый в исследовании набор данных включает расписание 190 поездов между пятью городами Германии, преобразованное в примерно 98,5 тыс. возможных комбинаций циклов диспетчеризации. Оптимизация железнодорожного расписания обычно требует обработки большого числа возможных комбинаций, включая координацию множества ограничений, таких как график движения поездов и распределение ресурсов. Исследовательская группа не решала всю задачу оптимизации напрямую с помощью квантового компьютера, а применила поэтапную гибридную архитектуру: классическая вычислительная среда управляет общим масштабом и структурой ограничений, выделяя подзадачи, подходящие для квантовой обработки, которые затем решаются на квантовом оборудовании с помощью квантового приближенного алгоритма оптимизации (QAOA), после чего результаты возвращаются в классическую среду для завершения общего вычисления и итерации.
Результаты исследования, опубликованные в докладе, показывают: во-первых, схема позволяет получать допустимые решения на существующем оборудовании, не полагаясь на еще не реализованные крупномасштабные отказоустойчивые квантовые компьютеры; во-вторых, качество решения статистически значимо положительно коррелирует с производительностью оборудования — чем больше масштаб подзадач, которые может обработать квантовый процессор, тем выше качество итогового решения; в-третьих, весь процесс выполняется сквозным образом на квантовом компьютере IQM — от постановки задачи до вывода результатов на собственном оборудовании, формируя воспроизводимый технический базис.
Манфред Рик, руководитель направления квантовых технологий Немецкой железной дороги, отметил, что данное сотрудничество является попыткой решения реальных эксплуатационных задач в среде, сочетающей высокопроизводительные и квантовые вычисления. Главный научный сотрудник IQM Инес де Вега заявила, что этот проект демонстрирует возможный путь обработки сложных корпоративных задач оптимизации с помощью квантовых вычислений.
Стороны указали, что данное исследование в основном касается задач планирования расписания в условиях известной и относительно стабильной эксплуатационной обстановки. Более сложные сценарии оперативного перепланирования в железнодорожной эксплуатации, такие как принятие решений за минуты при задержках поездов, внезапных ограничениях скорости, отказах оборудования и других возмущениях, пока не были проверены в рамках данной архитектуры. Однако по мере повышения производительности квантового оборудования данный гибридный подход в принципе может быть расширен на такие сценарии.
IQM, основанная в 2018 году, стала первой европейской компанией в области квантовых вычислений, вышедшей на американскую биржу NASDAQ. Она была выделена из финского Технологического исследовательского центра VTT и Университета Аалто и предлагает полный стек решений для сверхпроводящих квантовых вычислений, включая проектирование чипов, производство оборудования, системы управления, программные платформы и поставку систем с поддержкой локального развертывания и облачного доступа. На сегодняшний день IQM продала более 20 квантовых компьютеров, являясь одним из крупнейших поставщиков локально развернутых квантовых систем среди европейских компаний, и была признана основным игроком в отчете IDC MarketScape: Оценка мировых производителей квантовых компьютеров 2026 года.
