Российские учёные создали квантовый алгоритм, который избавит от пробок

Суть этого революционного подхода кроется в способности нового алгоритма управлять дорожным трафиком в реальном времени. Используя возможности квантовых вычислений, он мгновенно анализирует огромные объёмы транспортной нагрузки на дорогах, оптимизирует маршруты для автомобилистов и, что самое удивительное, вычисляет новые оптимальные пути меньше чем за одну секунду.

Для того, чтобы доказать эффективность своей разработки, авторы алгоритма пошли на смелый эксперимент. Они создали сложнейшие виртуальные модели дорожных сетей, включив в них множество точек отправления и назначения. В качестве основы для этих виртуальных мегаполисов была взята реальная карта города Алматы в Казахстане. Именно на этой цифровой копии города, с помощью мощных квантовых процессоров, учёные тщательно анализировали наиболее загруженные участки дорог, находя самые оптимальные способы распределения транспортных потоков.

Предложенный метод оптимизации продемонстрировал значительное улучшение ситуации: для потока в 100 автомобилей загруженность снизилась на 25%, а для 500 автомобилей — на 62%. Для сравнения, классический гибридный подход, который использовался ранее, смог улучшить дорожную ситуацию лишь на скромные 7%. Что крайне важно для практического применения, время вычислений для нового квантового способа составило всего 0,15-0,225 секунды на каждую итерацию, что в 13-20 раз быстрее гибридного метода, которому для выполнения той же задачи требовалось целых 3 секунды.

Первыми в мире, кто продемонстрировал потенциал квантовых вычислений для оптимизации транспортных потоков, стали компании Volkswagen и D-Wave. Однако в их экспериментах использовался гибридный классическо-квантовый подход, где квантовый процессор сталкивался с ограничениями по размерности и не мог полностью справиться с задачей. Команда российского Университета Иннополис нашла решение этой проблемы. Они предложили «разбивать» глобальную задачу оптимизации трафика на несколько небольших подзадач. Такой подход, по словам учёных, позволяет эффективно преодолевать вычислительные ограничения квантовых процессоров и значительно ускорять ключевые этапы оптимизации.