ESL Shipping on käynnistänyt monivuotisen Smart Fleet Optimization -tutkimus- ja kehityshankkeen, jossa tutkitaan uusia optimointimenetelmiä laivaston suunnitteluun ja päätöksentekoon. Mukana on myös kvanttilaskenta, jonka soveltuvuutta arvioidaan todellisella operatiivisella datalla.
Hakurahtiliikenteen optimointi on erittäin vaikea ongelma, koska muuttujia on paljon ja ne muuttuvat jatkuvasti. Samalla on hallittava esimerkiksi rahtivirtoja, kapasiteettia, aikatauluja, päästöjä ja kaupallisia prioriteetteja.
- Laivaston optimointi hakurahtiliikenteessä on erittäin monimutkaista, koska muuttujia on paljon ja ne elävät jatkuvasti. Tavoitteemme on ymmärtää, kuinka pitkälle edistyneet ja uudet optimointimenetelmät voivat aidosti tukea operatiivista suunnittelua ja päästöjen vähentämistä, sanoo ESL Shippingin ympäristö- ja vastuullisuusjohtaja Kirsi Ylärinne.
QMillin teknologiajohtaja Ville Kotovirran mukaan hankkeen tärkein tavoite ei ole vielä osoittaa kvanttietua, vaan ymmärtää realistisesti, milloin siihen voitaisiin päästä.
- Tutkimme, miten laivojen reititysalgoritmit voitaisiin toteuttaa kvanttilaskennalla, miten nämä menetelmät skaalautuisivat tulevaisuuden kvanttitietokoneille ja milloin kvanttilaskenta voisi ratkaista liiketoiminnan kannalta merkittävän kokoisia ongelmia, Kotovirta sanoo.
Käytännössä tutkimus etenee pienillä ongelmilla, joita voidaan ajaa nykyisillä kvanttitietokoneilla ja simulaatioilla.
- Tutkiaksemme ratkaisujen skaalautumista realistisen kokoisiin ongelmiin tarvitsemme simulointeja pienemmillä ongelmilla. Ajamme pieniä ongelmia myös oikeilla kvanttitietokoneilla skaalautumisen ja kohinamallien ymmärtämiseksi.
QMill käyttää työssä useiden valmistajien kvanttikoneita, kuten IQM:n, IBM:n, Googlen ja Quantinuumin järjestelmiä sekä VTT:n kvanttiympäristöjä. Nykyraudalla ei kuitenkaan vielä päästä tilanteeseen, jossa kvanttilaskenta päihittäisi klassiset optimointialgoritmit aidossa laivasto-optimoinnissa.
- Kun katsoo valmistajien roadmappeja, esimerkiksi IBM kertoo, että vuoden 2027 koneilla voisi ajaa 10 tuhatta porttia ja vuoden 2028 koneilla 15 tuhatta porttia. Näillä määrillä ei vielä voida osoittaa kvanttietua optimoinnissa.
Kotovirran mukaan hankkeen tarkoitus onkin arvioida, kuinka suuria kvanttikoneita todellinen kvanttietu käytännössä vaatisi.
- Tarkoituksena on ymmärtää kuinka monta porttia etu vaatisi. Valmistajien roadmapeista selviää sitten, milloin vaadittava porttimäärä olisi saatavilla ja siten mahdollinen kvanttietu saavutettavissa.
Siksi hankkeessa tutkitaan myös hybridiratkaisuja, joissa klassinen optimointi tekee suurimman osan työstä ja kvanttilaskenta yrittää myöhemmin parantaa tuloksia.
- Tutkimme myös hybridiratkaisuja, joissa klassinen optimointi antaa hyödyllisen ratkaisun jo nyt, ja jota kvanttioptimointi voi sitten parantaa kvanttitietokoneiden kehittyessä, Kotovirta sanoo.
Kuva: ESL Shipping / Olli Tuominen





















