คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถขจัดความยุ่งเหยิงในการเดินทางทางอากาศได้หรือไม่?

สำหรับคนหลายพันคน เทศกาลวันหยุดปี 2022 จะเป็นที่จดจำสำหรับสถานที่ที่พวกเขาไม่ได้ไป สิ่งที่พวกเขาไม่ได้ทำ และใครที่พวกเขาไม่ได้ไปพบ ส่วนใหญ่เป็นเพราะพายุฤดูหนาวขนาดใหญ่ทำให้การเดินทางทางอากาศเป็นอัมพาตเป็นเวลาหลายวัน แต่ก็เป็นเพราะการเดินทางทางอากาศต้องใช้เวลาหลายวันกว่าจะกลับสู่สภาวะปกติ ไม่ใช่แค่ภัยพิบัติจากสภาพอากาศ แต่ยังรวมถึงความล้มเหลวในการปฏิบัติงานด้วย

ตัวอย่างที่เลวร้ายที่สุดของความล้มเหลวนั้น คือเซาท์เวสต์แอร์ไลน์ซึ่งยกเลิกเที่ยวบินหลายพันเที่ยวในช่วงไม่กี่วันที่ผ่านมา ทำให้ลูกค้าไม่สามารถเปลี่ยนตารางการเดินทางได้และมักถูกระงับเป็นเวลาหลายชั่วโมง และหลายวันหลังจากสภาพอากาศที่เลวร้ายที่สุดผ่านพ้นไปก็ปรากฏว่าไม่สามารถทำให้ลูกเรือ เครื่องบิน และใบปลิวจำนวนมากกลับมาเหมือนเดิมได้

การคำนวณด้วยควอนตัมสามารถช่วยป้องกันสิ่งนี้ไม่ให้เกิดขึ้นหรือสามารถช่วยป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นอีกได้หรือไม่? 

Lawrence Gasman ผู้ก่อตั้งและประธาน IQT Research กล่าวว่า "การจัดตารางบินเป็นอัลกอริธึมที่ไม่ใช่เชิงเส้นขนาดใหญ่" “ตัวแปรต่างๆ ได้แก่ การจัดพนักงาน (และการจัดพนักงานที่ถูกต้อง) ความพร้อมของน่านฟ้า ความพร้อมของรันเวย์ ความพร้อมของเครื่องบิน โรงแรม และปัจจัยอื่นๆ อีกมากมาย เนื่องจากอัลกอริทึมเป็นการเปลี่ยนแปลงตัวแปรเพียงเล็กน้อยที่ไม่เป็นเชิงเส้นทำให้เกิดความแตกต่างอย่างมาก และการเปลี่ยนแปลงที่ร้ายแรงทำให้เกิดความแตกต่างที่ร้ายแรง”

ความคิดเห็นของ Gasman สะท้อนข้อสังเกตจากรายงานการวิจัยที่ IBM เผยแพร่เมื่อเกือบสามปีที่แล้ว - “สำรวจกรณีการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสำหรับสายการบิน” ในรายงานดังกล่าว นักวิจัยของ IBM ระบุว่าสายการบินมักจะทำงานเพื่อแก้ปัญหาการหยุดชะงักในการดำเนินงานครั้งใหญ่โดย "ใช้อัลกอริธึมที่ไม่เหมาะสมในคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม เนื่องจากข้อจำกัดของคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน แต่ละองค์ประกอบเฉพาะ เช่น ลูกทีม ช่อง และอุปกรณ์ จะได้รับการจัดการตามลำดับและแยกกัน การกู้คืนทั้งระบบอาจใช้เวลาหนึ่งสัปดาห์หรือมากกว่านั้น ซึ่งคุกคามความพึงพอใจของผู้โดยสาร ผลกระทบลำดับที่สองในเที่ยวบินและสนามบินอื่น ๆ อาจทำให้สายการบินเสียค่าใช้จ่ายสูงถึง 500 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปี”

ความคิดเห็นเหล่านั้นฟังดูเหมือนน่าประหลาดใจที่สายการบิน Southwest Airlines กำลังเผชิญอยู่ และเนื่องจากความท้าทายดังกล่าวได้ชัดเจนมาระยะหนึ่งแล้ว IBM และบริษัทคอมพิวเตอร์ควอนตัมอื่นๆ จึงมองว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางการขนส่งและสายการบินเป็นกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้ในระยะสั้นสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมและควอนตัมแบบไฮบริด โครงการจำลองคลาสสิก ท่ามกลางความพยายามอื่นๆ IBM เองได้ประกาศความร่วมมือกับ Delta Airlines ในปี 2020 เพื่อสำรวจความท้าทายเหล่านี้และกรณีการใช้งานควอนตัมอื่นๆ เดลต้ายังได้เข้าร่วมเครือข่ายควอนตัมของ IBM

นักวิจัยของ IBM คาดเดาในรายงานปี 2020 ของพวกเขาว่าอัลกอริทึมควอนตัมอาจถูกนำมาใช้เพื่อ "ปรับปรุงความแม่นยำและความเร็วของการจำลองสถานการณ์ที่ประเมินผลกระทบของโซลูชันที่อาจเกิดขึ้นกับเที่ยวบินและผู้โดยสารในอนาคต และดำเนินการให้ทันเวลาเพื่อตอบสนองต่อการหยุดชะงักอย่างรวดเร็ว” คล้ายกับวิธีที่พวกเขาใช้เพื่อสร้างทางเลือกที่ดีที่สุดในการจำลองแบบมอนติคาร์โลที่ใช้ในธนาคารและการเงิน

นักวิจัยของไอบีเอ็มยังเสนอว่าควอนตัมสามารถ "จัดหาเครื่องมือจำลองให้กับนักวิเคราะห์ศูนย์ควบคุมการปฏิบัติการ เพื่อให้พวกเขาสามารถทดสอบสถานการณ์เชิงรุกก่อนเหตุการณ์สำคัญที่อาจขัดขวางการปฏิบัติงาน เช่น การควบคุมการจราจรทางอากาศหรือการหยุดงานของลูกเรือ หรือความล่าช้าในการส่งมอบเครื่องบิน" ในลักษณะบูรณาการ แทนที่จะพยายามแก้ปัญหาทีละประเด็น

นักวิจัยยังคาดการณ์ว่าควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถช่วยสายการบินในการจัดการกับวิกฤตการบริการลูกค้าที่มาพร้อมกับการหยุดชะงักของเที่ยวบินอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ที่ระบุว่า “อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถแนะนำตัวแทนเกี่ยวกับวิธีการชดเชยลูกค้าแต่ละรายที่ดีที่สุดซึ่งการเดินทางถูกรบกวนโดยพิจารณาจากความชอบส่วนตัวของพวกเขา เช่น เงินสด ที่พัก การอัปเกรด หรือสิ่งอำนวยความสะดวกอื่นๆ ลองนึกภาพว่าความพึงพอใจของลูกค้าของคุณจะดีขึ้นได้อย่างไรหากคุณทำได้ในวันนี้”

น่าเสียดายที่สิ่งที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถทำได้หลายอย่างนั้นไม่สามารถทำได้ในปัจจุบัน ในขณะที่ IBM และบริษัทควอนตัมอื่นๆ เช่น Quantum-South, Boeing และ Airbus มีความคืบหน้าในการวิจัยและการทดลองที่เกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานของสายการบิน และได้แสดงให้เห็นว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดกำหนดการด้วยตัวแปรที่ซับซ้อนจำนวนมากในการทำงานนั้นได้ผลอย่างไร สายการบินในปัจจุบันก็เหมือนกับหลายบริษัทในหลายอุตสาหกรรม ไม่มีคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่พร้อมและรอที่จะแก้ไขปัญหาเหล่านี้

ดังที่ Gasman ตั้งข้อสังเกตว่า “คอมพิวเตอร์ควอนตัมน่าจะทำงานได้ดีในเรื่องนี้ แต่มีสถานการณ์เพียงพอหรือไม่ที่จะใช้เพื่อปรับค่าใช้จ่ายให้เหมาะสม”

นั่นจะเป็นสิ่งสำคัญสำหรับบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้งที่ต้องคำนึงถึง: ในขณะที่พวกเขายังคงแสดงความสามารถและคุณค่าของควอนตัมคอมพิวติ้งในการทดลอง เทคโนโลยียังคงต้องเติบโต และกรณีธุรกิจของการปรับใช้จริงอย่างต่อเนื่องและ การใช้งานสำหรับองค์กร เช่น สายการบิน

Dan O'Shea ครอบคลุมเรื่องโทรคมนาคมและหัวข้อที่เกี่ยวข้อง เช่น เซมิคอนดักเตอร์ เซ็นเซอร์ ระบบค้าปลีก การชำระเงินดิจิทัล และคอมพิวเตอร์ควอนตัม/เทคโนโลยีมานานกว่า 25 ปี