By Dan O'Shea postitatud 29. detsembril 2022
2022. aasta pühadehooaeg jääb tuhandetele inimestele meelde selle poolest, kuhu nad ei jõudnud, mida ei jõudnud teha ja keda nad ei näinud. Selle põhjuseks on peamiselt asjaolu, et tohutu talvetorm kahjustas lennureise päevadeks, aga ka seetõttu, et lennureisidel kulub mitu päeva rohkem aega, et taastuda mingigi normaalsus. Tegemist ei ole ainult ilmastikukatastroofiga, vaid ka talitlushäirega.
Siiani halvim näide sellest ebaõnnestumisest on Southwest Airlines, mis ise tühistas viimastel päevadel tuhandeid lende, jättes klientidele võimatuks reisi ajakava muuta ja nad jäid sageli tundideks ootele ning päevi pärast halvima ilma möödumist ei suutnud paljud lennumeeskonnad, lennukid ja flaierid samale lehele tagasi tuua.
Kas kvantarvutus oleks aidanud seda vältida või vältida selle kordumist?
"Lennufirmade sõiduplaanide koostamine on tegelikult tohutu mittelineaarne algoritm," ütles Lawrence Gasman, IQT Researchi asutaja ja president. "Muutujad on personal (ja õige personal), õhuruumi saadavus, raja saadavus, lennukite saadavus, hotellid ja paljud muud tegurid. Kuna algoritm on mittelineaarne, muudavad muutujate väikesed muutused tohutult ja katastroofilised muutused muudavad katastroofiliseks.
Gasmani kommentaar kordab tähelepanekuid uurimisaruandest, mille IBM avaldas peaaegu kolm aastat tagasi - "Lennufirmade kvantarvutite kasutusjuhtude uurimine." Selles aruandes väitsid IBM-i teadlased, et lennufirmad töötavad tavaliselt suurte tööhäirete lahendamiseks, "kasutades klassikalistes arvutites ebaoptimaalseid algoritme. Praeguste arvutite piirangute tõttu hallatakse iga konkreetset elementi, nagu meeskond, teenindusajad ja seadmed, järjestikku ja vaikimisi. Süsteemiülene taastamine võib kesta nädala või kauem, ohustades reisijate rahulolu. Teise järgu mõju teistele lendudele ja lennujaamadele võib lennufirmale aastas maksma minna kuni 500 miljonit USA dollarit.
Need kommentaarid kõlavad kohutavalt nagu see, millega Southwest Airlines praegu silmitsi seisab, ja kuna sellised väljakutsed on olnud juba mõnda aega ilmsed, on IBM ja teised kvantandmetöötluse ettevõtted vaadanud logistikat ja lennufirmade sõiduplaanide optimeerimist kui lähiaja potentsiaalseid kasutusjuhtumeid kvantarvutite ja hübriidkvantarvutite jaoks. klassikalised simulatsiooniprojektid. Muude jõupingutuste hulgas teatas IBM ise 2020. aastal partnerlusest Delta Airlinesiga, et uurida neid väljakutseid ja muid kvantkasutusjuhtumeid. Delta liitus ka IBMi kvantvõrguga.
IBM-i teadlased spekuleerisid oma 2020. aasta aruandes, et kvantalgoritme saab potentsiaalselt kasutada, et "parandada stsenaariumisimulatsioonide täpsust ja kiirust, mis kvantifitseerivad potentsiaalsete lahenduste mõju tulevastele lendudele ja reisijatele. Ja tehke seda õigeaegselt, et häirele kiiresti reageerida” sarnaselt sellele, kuidas neid on kasutatud parimate valikute tegemiseks panganduses ja rahanduses kasutatavates Monte Carlo simulatsioonides.
IBM-i teadlased tegid ka ettepaneku, et kvant võiks "pakkuda simulatsioonitööriista operatsioonide juhtimiskeskuse analüütikutele, et nad saaksid enne suurt sündmust, mis võib tegevust häirida, näiteks lennujuhtimise või meeskonna tööseisakuid või õhusõidukite kohaletoimetamise viivitusi, ennetavalt testida stsenaariume". selle asemel, et püüda iga probleemi eraldi lahendada.
Teadlased oletasid ka, et kvantarvutus võib aidata lennufirmadel toime tulla klienditeeninduskriisiga, mis paratamatult kaasneb suurte lennuhäiretega. Selles väideti, et "kvantarvutusalgoritm võiks anda agentidele nõu, kuidas kõige paremini hüvitada igale konkreetsele kliendile, kelle reisid on häiritud, lähtudes nende isiklikest eelistustest sularaha, majutuse, versiooniuuenduse või muude mugavuste osas. Kujutage ette, kuidas teie klientide rahulolu paraneks, kui saaksite seda juba täna teha.
Kahjuks ei ole suur osa sellest, mida kvantandmetöötlus võib teha, tänapäeval teostatav. Kuigi IBM ja teised kvantfirmad – Quantum-South, Boeing ja Airbus, kui nimetada vaid mõnda – on teinud edusamme oma lennufirmade kasutusjuhtudega seotud uuringutes ja katsetes ning näidanud, kuidas ajakava optimeerimine paljude keerukate muutujatega võiks toimida, Tänapäeval ei ole lennufirmadel, nagu paljudel ettevõtetel paljudes tööstusharudes, kvantarvuteid, mis nende probleemide lahendamiseks valmis ja ootavad.
Nagu Gasman märkis: "Kvantarvuti saaks sellega tõenäoliselt suurepäraselt hakkama, kuid kas on piisavalt asjaolusid, kus seda kulu õigustada?"
See on oluline asi, mida kvantandmetöötlusettevõtted peavad meeles pidama: kuna nad jätkavad kvantarvutite võimaluste ja väärtuse tutvustamist katsetes, peab tehnoloogia veel küpsema, nagu ka käimasoleva reaalmaailma kasutuselevõtu ja äritegevuse puhul. organisatsioonide, näiteks lennufirmade jaoks.
Dan O'Shea on üle 25 aasta käsitlenud telekommunikatsiooni ja sellega seotud teemasid, sealhulgas pooljuhte, andureid, jaemüügisüsteeme, digitaalseid makseid ja kvantarvutust/tehnoloogiat.
