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Research Project
QLMD: Quantum Computing per una logistica urbana più efficiente
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Il progetto applica il quantum computing alla logistica urbana per affrontare problemi complessi, ottimizzare percorsi, ridurre costi ed emissioni dei mezzi e migliorare la sostenibilità urbana grazie a soluzioni scalabili.
Where: Italy
Where: Italy
Challenge
Negli ecosistemi logistici si individuano problemi relativi alla varietà dei percorsi e ai vincoli operativi. In questo contesto, si prevede che gli avanzamenti in ambito quantum computing possano abilitare un'elaborazione molto più efficiente di dati su tali ecosistemi, consentendo l'ottimizzazione dei risultati in base alle esigenze del cliente e la valutazione simultanea di soluzioni potenziali.
Approach
QLMD propone una soluzione innovativa ai problemi logistici urbani, tra cui la raccolta dei rifiuti, la consegna dell’ultimo miglio, il Traveling Salesman Problem (TSP) e il Vehicle Routing Problem (VRP). Il progetto mira a ridurre al minimo i costi operativi, il tempo, la distanza, la congestione del traffico e il consumo di carburante, nonostante i vincoli logistici. Sfruttando l'analisi predittiva consente di gestire in modo più efficiente gli orari di consegna, le restrizioni urbane e le norme sul traffico.
Digital Ecosystem
Solution
Digital Ecosystem
Il progetto si concentra sullo sviluppo di casi d'uso pratici e attuabili, utili a guidare la creazione di una strategia quantistica solida. Affinandosi nelle tecniche di modellazione dei dati, approfondisce la comprensione di problemi complessi come VRP e TSP, adottando approcci ispirati alla tecnologia quantistica.
QLMD introduce algoritmi di ottimizzazione finalizzati alla riduzione di sprechi e ed emissioni. Inoltre, realizza una serie di dataset per implementare gli algoritmi, valutare le soluzioni proposte e sviluppare una soluzione quantistica scalabile per affrontare problemi NP-hard come il Traveling Salesman Problem.
Engineering è responsabile dello sviluppo di algoritmi quantum computing per l'applicazione a problemi di TSP.
Il progetto di ricerca è finanziato dal Piano Nazione di Ripresa e Resilienza (PNRR), Missione 4 Componente 2.
PAPER SCIENTIFICI
Il progetto di ricerca QLMD ha portato alla produzione di due paper scientifici dedicati all’applicazione di algoritmi quantistici al TSP. I paper descrivono l’approccio tecnico, realizzato su un ambiente simulato di High-Performance Computing (HPC) e basato su Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) e di una sua estensione ibrida (Cl-QAOA). Quest'ultimo in particolare, facendo leva su tecniche di AI consente di suddividere il TSP in sotto-problemi più gestibili, migliorando scalabilità e prestazioni. Insieme, i due studi offrono una visione completa del potenziale della computazione quantistica per la logistica del futuro.
Expected Results
Aumento dell'efficienza degli ecosistemi logistici
Riduzione dei costi operativi
Impacts
Technologies
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