Microsoft와 Ford는 양자 컴퓨터를 사용하여 시애틀 트래픽을 해결합니다.

시애틀은 교통 정체로 유명하지만 마이크로소프트와 포드는 양자 컴퓨팅 기술을 활용한 새로운 접근 방식으로 이를 해결하기를 바라고 있다.

공동 연구 파일럿을 통해 Ford와 Microsoft 과학자들은 강력한 양자 기반 기술을 활용하여 수천 대의 차량과 교통 체증에 미치는 영향을 시뮬레이션했습니다.

러시아워 운전 중 많은 운전자들이 Waze나 Google Maps와 같은 앱에서 가능한 한 최단 경로를 동시에 요청하지만 현재의 내비게이션 서비스는 이러한 요청을 진공 상태로 처리합니다. 다른 운전자가 결과를 전달할 때 동일한 경로 세그먼트를 공유할 계획인 영역을 포함하여 유사한 수신 요청의 수를 고려하지 않습니다.

이러한 유형의 개별화된 경로 지정 대신에 보다 균형 잡힌 경로 지정 시스템을 개발할 수 있다면 어떨까요? 운전자의 다양한 경로 요청을 모두 고려하고 경로 제안을 최적화하여 동일한 도로를 공유하는 차량의 수를 최소화할 수 있는 시스템입니다. 그것은 훌륭하게 들리지만 균형 잡힌 라우팅을 향한 한 가지 주요 장애물은 광범위한 계산 리소스가 필요하다는 사실입니다.

기존의 컴퓨터가 수많은 가능한 경로 할당에서 적시에 최적의 솔루션을 찾는 것은 실현 가능하지 않지만 양자 컴퓨터에서 정보는 두 가지에 동시에 존재할 수 있는 양자 비트(또는 큐비트)로 처리될 수 있습니다. 측정되기 전에 다른 상태.

이것은 궁극적으로 양자 컴퓨터가 더 빠른 속도로 정보를 처리할 수 있게 하여 운전자에게 균형 잡힌 라우팅을 제공할 수 있는 잠재력을 가지며, 이는 원활한 교통 흐름, 더 효율적인 통근, 심지어 감소된 오염과 같은 일련의 연쇄적 이점을 생성할 수 있습니다.

“양자 컴퓨팅에 대해 배운 것을 이미 사용 가능한 하드웨어에 적용하면 양자 컴퓨터가 기술을 활용하기 위해 광범위하게 배포될 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 특정 문제에 맞춤화된 세계적 수준의 양자 알고리즘을 사용하여 측정 가능한 개선을 가져오고 사람들의 삶에 영향을 미칠 수 있는 변화를 주도할 수 있습니다.”

팀은 각각 5,000가지 다른 경로 선택이 가능한 최대 10대의 차량이 포함된 시나리오를 포함하여 여러 가지 가능성을 테스트했습니다. 20초 만에 균형 잡힌 라우팅 제안이 차량에 전달되어 "이기적인" 라우팅과 비교할 때 전체 혼잡이 73% 개선되었습니다. 한편, 평균 통근 시간도 8% 감소했습니다. 이는 시뮬레이션된 차량 전체에서 혼잡을 줄이는 데 연간 55,000시간 이상을 절약하는 것입니다.

양자 컴퓨팅 비즈니스 개발을 이끌고 있는 Microsoft의 수석 이사인 Julie Love는 “양자 컴퓨팅은 자동차 산업과 우리가 움직이는 방식을 변화시킬 잠재력이 있습니다. 그러기 위해서는 Ford와 같은 회사가 해결하고자 하는 문제를 깊이 이해해야 하며, 이것이 바로 이러한 협력이 중요한 이유입니다.”

Ford는 알고리즘을 더욱 개선하고 보다 실제적인 시나리오에서 알고리즘의 효과를 이해하기 위해 Microsoft와의 파트너십을 확대하고 있습니다. 예를 들어, 일부 도로가 폐쇄된 것으로 알려진 경우, 경로 옵션이 모든 운전자에게 동일하지 않거나 일부 운전자가 제안된 경로를 따르지 않기로 결정한 경우 이 방법은 여전히 ​​유사한 결과를 제공합니까?

Microsoft 연구원이 아래 기술에 대해 이야기하는 것을 참조하십시오.

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