Quantum Space — Il problema del commesso viaggiatore: il quantum e l'ottimizzazione di logistica e fabbriche
Con appena 20 città, i percorsi possibili superano gli atomi dell'universo. Ottimizzare catene di fornitura e produzione è un problema combinatorio: il campo dove il calcolo quantistico promette di più.
Quantum Space è il programma di approfondimento di Class CNBC dedicato al calcolo quantistico, in onda ogni martedì, condotto dal giornalista Emerick De Narda con Pierpaolo Marturano come esperto fisso e ideatore dei contenuti.
La puntata su manifattura e logistica affronta una classe di problemi tanto comuni quanto temibili: l'ottimizzazione combinatoria. L'esempio classico è il problema del commesso viaggiatore: trovare il percorso più breve che tocca un insieme di città. Sembra banale, ma con appena 20 città il numero di percorsi possibili supera quello degli atomi nell'universo osservabile. È un muro che la forza bruta classica non può abbattere.
La complessità nascosta delle cose che usiamo
Questi problemi sono ovunque. Una sola automobile contiene circa 30.000 componenti, provenienti da centinaia di fornitori in decine di Paesi. Assegnare lavori alle macchine in fabbrica (lo job-shop scheduling) o pianificare le rotte di una flotta con vincoli di capacità e finestre temporali (il vehicle routing problem) sono varianti dello stesso nodo: troppe combinazioni per essere esplorate tutte.
Tradurre il mondo in qubit
Per affrontarli con un computer quantistico, questi problemi vengono riscritti in un formato chiamato QUBO, adatto a essere mappato sui qubit. Non è teoria astratta: aziende come Volkswagen (già nel 2019, sull'ottimizzazione del traffico), Airbus e BASF, quest'ultima insieme a Pasqal, conducono sperimentazioni concrete. Con un mercato della logistica che vale circa 10.000 miliardi di dollari, anche un miglioramento dell'1% significa 100 miliardi di risparmi. È qui, nell'esplorazione di spazi combinatori enormi, che il vantaggio quantistico potrebbe arrivare prima.
