Sintesi del progetto
Il progetto QLMD affronta una delle sfide più complesse della mobilità moderna: individuare in modo efficiente i percorsi migliori per consegne, flotte e servizi urbani. Quando il numero di destinazioni cresce e le variabili aumentano, i sistemi tradizionali faticano a trovare soluzioni in tempi ragionevoli. L’iniziativa esplora l’uso di metodi “quantum-inspired” per supportare decisioni rapide e ottimizzate in scenari logistici reali.
Obiettivi
L’obiettivo è sviluppare tecniche innovative che permettano di affrontare problemi di instradamento della mobilità e logistica (routing) complessi, riducendo tempi, costi e impatto ambientale. Il progetto mira a integrare algoritmi quantistici e strumenti di machine learning per rendere più scalabili le simulazioni e i calcoli necessari al mondo della logistica.
Problemi e necessità
Le città sono sempre più affollate e i servizi – dalle consegne al trasporto pubblico, dalla raccolta rifiuti alla mobilità condivisa – richiedono un’organizzazione accurata. I metodi classici possono diventare inefficaci quando le reti sono molto ampie. È perciò necessario un nuovo approccio in grado di superare i limiti del calcolo tradizionale e permettere pianificazioni più agili.
Soluzioni sviluppate
QLMD ha dimostrato che un metodo ibrido, che unisce algoritmi quantistici e tecniche di clustering basate su Machine Learning, può suddividere grandi problemi logistici in sotto‑problemi più gestibili. Questo permette di ottenere soluzioni di qualità anche con le limitazioni dell’hardware quantistico attuale. Il sistema è stato testato su dataset reali e simulati, confermando la sua capacità di scalare su problemi complessi.
Impatti
Il progetto favorisce una logistica più intelligente, che comporta meno traffico, consegne più rapide, costi ridotti e minori emissioni. L’approccio sviluppato può contribuire a rendere più efficienti i servizi che incidono sulla vita quotidiana: dai trasporti alla gestione dei rifiuti, fino alla pianificazione delle infrastrutture urbane. I risultati favoriscono anche un uso più sostenibile delle risorse e supportano la competitività delle aziende.
Settori di applicazione
Le metodologie sviluppate possono essere integrate in sistemi di gestione delle flotte, piattaforme di logistica urbana e strumenti di pianificazione delle smart city. La loro flessibilità consente l’applicazione anche in settori come Energia, Manifattura, Mobilità, Trasporti e Gestione delle Infrastrutture. Con l’evoluzione dell’hardware quantistico, queste tecniche potranno evolvere verso ottimizzazioni in tempo reale.
