Microsoft og Ford bruker kvantedatamaskiner for å løse Seattle-trafikken

Seattle er kjent for sin gridlock-trafikk, men Microsoft og Ford håper å løse det med en ny tilnærming ved bruk av kvanteberegningsteknikker.

Gjennom en felles forskningspilot har Ford- og Microsoft-forskere simulert tusenvis av kjøretøy og deres innvirkning på overbelastning ved å utnytte kraftig kvanteinspirert teknologi.

Under rushkjøring ber mange sjåfører om kortest mulig ruter fra apper som Waze eller Google Maps samtidig, men nåværende navigasjonstjenester håndterer disse forespørslene i et vakuum. De tar ikke hensyn til antall lignende innkommende forespørsler, inkludert områder der andre sjåfører alle planlegger å dele de samme rutesegmentene når de leverer resultater.

I stedet for denne typen individualisert ruting, hva om vi kunne utvikle et mer balansert rutesystem – et som kan vurdere alle de ulike ruteforespørslene fra sjåfører og optimalisere ruteforslag slik at antallet kjøretøy som deler samme veier minimeres? Det høres bra ut, men en viktig veisperring mot balansert ruting er det faktum at det vil kreve omfattende beregningsressurser.

Det er ikke mulig å ha tradisjonelle datamaskiner for å finne den optimale løsningen fra et stort antall mulige rutetildelinger i tide, men i en kvantedatamaskin kan informasjon behandles av en kvantebit (eller en qubit) som samtidig kan eksistere i to forskjellige tilstander før den blir målt.

Dette gjør det til slutt mulig for en kvantedatamaskin å behandle informasjon med en raskere hastighet som har potensial til å levere balansert ruting til sjåførene, noe som kan skape en rekke overlappende fordeler: jevnere flyt av trafikk, mer effektiv pendling og til og med redusert forurensning.

«Ved å ta det vi har lært om kvantedatabehandling og bringe det til maskinvare som allerede er tilgjengelig, trenger vi ikke å vente til kvantedatamaskiner er distribuert i stor skala for å dra nytte av teknologien. Ved å bruke kvantealgoritmer i verdensklasse tilpasset spesifikke problemer, kan vi bringe målbare forbedringer og drive endring som kan påvirke folks liv.»

Teamet testet flere forskjellige muligheter, inkludert et scenario som involverer så mange som 5,000 kjøretøy - hver med 10 forskjellige rutevalg tilgjengelig for dem - samtidig som de ba om ruter over Metro Seattle. I løpet av 20 sekunder ble balanserte ruteforslag levert til kjøretøyene som resulterte i en 73 prosent forbedring i total overbelastning sammenlignet med "egoistisk" ruting. Den gjennomsnittlige pendlertiden ble i mellomtiden også redusert med 8 prosent - en årlig reduksjon på mer enn 55,000 XNUMX timer spart i kø på tvers av denne simulerte flåten.

Julie Love, seniordirektør i Microsoft som leder deres forretningsutvikling for kvantedatabehandling, sier: "Kvantedatabehandling har potensialet til å transformere bilindustrien og måten vi beveger oss på. For å gjøre det må vi ha en dyp forståelse av problemene som selskaper som Ford ønsker å løse, og det er derfor samarbeid som dette er så viktig."

Ford utvider partnerskapet med Microsoft for å forbedre algoritmen ytterligere og forstå dens effektivitet i mer virkelige scenarier. Vil denne metoden for eksempel fortsatt gi lignende resultater når noen gater er kjent for å være stengt, hvis rutealternativene ikke er like for alle sjåfører, eller hvis noen sjåfører bestemmer seg for ikke å følge foreslåtte ruter?

Se Microsoft-forskere snakke om teknologien nedenfor:

via Medium