Exploiting Quantum Computing for Large-Scale Transport Models

利用量子计算进行大规模运输模型

基本信息

  • 批准号:
    10030783
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 50.96万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2022 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

**THE PROBLEM:**Moore's Law imposes a fundamental ceiling on what can be achieved by classical computing. This has an extensive impact on numerous applications, described as NP-hard/intractable problems, which simply cannot be feasibly solved on classical hardware. The transportation and energy sectors are home to numerous NP-hard problems.Computation speed is a critical customer issue with demonstrable demand for faster, larger models across both the transportation and energy sector.**OUR PROJECT:**Our project explores game-changing opportunities for faster computation by developing and testing the formulation of transport and energy optimisation problems as Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problems and Quantum Approximate Optimization Algorithms (QAOA) relevant to different types of quantum hardware.Our innovation builds on techniques such as minor embedding and uses cutting-edge systems being developed in the UK and elsewhere.
**问题:**摩尔定律对经典计算所能实现的目标设定了基本上限。这对许多应用程序产生了广泛的影响,被描述为 NP 困难/棘手问题,这些问题在经典硬件上根本无法可行地解决。交通和能源领域存在众多 NP 难题。计算速度是一个关键的客户问题,交通和能源领域对更快、更大模型的明显需求。**我们的项目:**我们的项目探索改变游戏规则通过开发和测试传输和能源优化问题的公式,如与不同类型量子硬件相关的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题和量子近似优化算法 (QAOA),获得更快计算的机会。我们的创新构建诸如次要嵌入等技术,并使用在英国和其他地方开发的尖端系统。

项目成果

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