Quantum Readiness for Optimization Providers

ProvideQ kooperieren weltweit führende Dienstleister aus dem Bereich der Logistik gemeinsam mit Expertinnen und Experten im Software und Algorithm Engineering, Optimierungstheorie und Quanteninformation. Gemeinsam entwickeln sie neue Konzepte und Methoden für den Brückenschlag zwischen industriellen Anwendungen und Anforderungen einerseits und praktischer Nutzung von innovativen Quantencomputern andererseits. Dabei bindet das Projekt Anbieter algorithmischer Dienstleistungen ein, um diese für das Quantenzeitalter bereit zu machen. Das Ziel ist, durch ihre Multiplikatorwirkung größere Bereiche der deutschen Wirtschaft von Vorteilen des Quanten-Computing (QC) profitieren lassen zu können. Herausforderung und Innovation: Die Komplexität vieler für die Industrie relevanter Optimierungsprobleme bringt selbst klassische Hochleistungsrechner schnell an ihre Grenzen. Insbesondere für zahlreiche praktische Probleme der Logistik stellt dies ein Hindernis für die effiziente Ressourcennutzung dar. Es existieren zwar bereits ganze Bibliotheken von spezialisierten Optimierungsalgorithmen, die, wenn richtig eingesetzt, massive Effizienzgewinne erzielen können. Allerdings stehen industrielle Nutzer vor der Herausforderung, dass sie zwar die Optimierungsprobleme in ihren Betriebsabläufen im Detail verstehen, die hochgradig komplexe Landschaft von spezialisierten Algorithmen aber nicht in ihre Kernkompetenz fällt. Hinzu kommt, dass solche Nutzer unzureichende Kenntnisse über die Potenziale und Einsetzbarkeit von Quantencomputern haben. Diese Lücke bedienen algorithmische Dienstleister, die mit Hilfe der ProvideQ Toolbox befähigt werden sollen, passende Quantenalgorithmen für geeignete Problemklassen anzubieten. Lösungsansatz: Um Anbieter algorithmischer Dienstleistungen für das Quantenzeitalter bereit zu machen, setzt das Projekt ProvideQ auf zwei Ebenen an. 1. Die bestehenden Modellierungssysteme zweier in das Projekt eingebundener Dienstleister sollen um eine Quantentoolbox erweitert werden. So kann eine breite Gruppe von Anwendern ihre Probleme in einer domänenspezifischen Sprache beschreiben, für die dann Lösungsstrategien gefunden werden, die auf Quantencomputern oder kombiniert auf Quanten- und klassischen Computern umgesetzt werden. 2. In ausgewählten Bereichen der ganzzahligen und konvexen Optimierung, sowie für Optimierungsprobleme unter Unsicherheit sollen bislang nur theoretisch beschriebene Ansätze praxistauglich gemacht und neue Algorithmen entwickelt werden. Die angestrebten Entwicklungen basieren auf konkreten Anwendungsfällen und Beispieldaten der Projektpartner und alle Ergebnisse sollen frei zugänglich gemacht werden.