Quantum-Classical Hybrid Optimization Algorithms for Logistics and Production Line Management (QCHALLenge)

Die LMU München tritt im Projekt als Konsortialführung auf die einen Großteil des  Projektmanagements übernimmt. Als Forschungsinstitution mit langjähriger Expertise im Bereich Quantencomputing (die LMU ist u.a. Gründungspartner von PlanQK) unterstützt die LMU in allen forschungsintensiven Arbeitspaketen. Als universitäre Forschungsgruppe plant das QAR-Lab der LMU eine Verwertung der Projektergebnisse im Rahmen der Lehre, in wissenschaftlichen Publikationen  und in auf QCHALLenge aufbauenden Förder- und Forschungsprojekten.

SAP als führender Anbieter für betriebswirtschaftliche Anwendungssoftware vertritt einerseits die Anwenderseite bezüglich Optimierungsprobleme aus Wirtschaft und Industrie und stellt andererseits ihre Expertise auf dem Gebiet Design, Architektur, sowie Entwicklung von Software für Industriegroßkunden zur Verfügung. In dieser Funktion übernimmt SAP auch die Leitung von Arbeitspaketen in denen Use-Cases aus den Bereichen Optimierung, ML-und Simulation sowie Materialforschung mit einem hybriden Ansatz (quanten-klassische Algorithmen) implementiert und sodann mit rein klassischen Verfahren verglichen werden. Verschiedene Implementierungen werden hinsichtlich ihrer Performanz, Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit etc. ausgewertet, untereinander abgestimmt und fließen daraufhin in die Gestaltung einer optimalen Softwarearchitektur ein.

Der Fokus der Arbeit von Siemens im Projekt QCHALLenge liegt auf der möglichst nahtlosen Integration von Quantencomputing-Verfahren (QC) in existierende Automatisierungslösungen. Diese Integration betrifft verschiedene Phasen im Lebenszyklus einer Automatisierungslösung, z.B. die Konfiguration eines Optimierungsproblems innerhalb einer Automatisierung, die Schnittstellen zwischen Automatisierungslösung und QC-Software oder die Rekonfiguration und Software-Updates.  Dafür werden in den Arbeitskomplexen des Projekts entsprechende Konzepte und Werkzeuge entwickelt werden. Mittel- bis langfristig wird eine Kommerzialisierung der Konzepte und Lösungen im Rahmen des Automatisierungsportfolios von Siemens angestrebt.

BASF beteiligt sich am Verbundprojekt QCHALLenge als Industriepartner und hat im Konsortium die Rolle und Perspektive eines Endanwenders von Quantencomputing in der Wirtschaft, hier der chemischen Industrie. BASF verwendet bereits mathematische Optimierung zusammen mit Machine-Learning im laufenden Geschäftsbetrieb in den Bereichen F&E, Produktentwicklung, Prozessentwicklung, Produktion und Logistik. Kontinuierlich effizientere Lösungen dieser Optimierungsaufgaben zu finden, ist für BASF dabei nicht nur aus ökonomischer Sicht sinnvoll, sondern entspricht auch den übergreifenden Werten der Ressourceneinsparung und Nachhaltigkeit. Das Gesamtziel des Teilvorhabens von BASF innerhalb von QCHALLenge korreliert mit dieser Strategie: Im Projekt soll eine qualitative Abschätzung des Business Impact von Quantencomputing für die Industrie erarbeitet werden.

BWM beteiligt sich am Verbundprojekt QCHALLenge als Industriepartner und hat im Konsortium die Rolle und Perspektive des Endanwenders von Quantencomputing in der Wirtschaft inne. Als Großunternehmen der Automobilindustrie ist BMW im laufenden Geschäftsbetrieb mit diversen Optimierungsaufgaben in den Bereichen Produktion und Logistik konfrontiert. Kontinuierlich effizientere Lösungen dieser Optimierungsaufgaben zu finden, ist für BMW dabei nicht nur aus ökonomischer Sicht sinnvoll, sondern entspricht auch den übergreifenden Werten der Ressourceneinsparung und Nachhaltigkeit.

Als Unterauftrag für die LMU und BASF bringt AQARIOS ihr QC Knowhow und Wissen aus aktuellen Kundenprojekten mit DAX-Konzernen ein. Der Hauptfokus ist hierbei die Entwicklung von QC-Softwaretools. Hierbei ist das Ziel den niederschwelligen Einsatzes von QC in industrieller Umgebung zu ermöglichen; Durch die Generalisierung von QC-Lösungsansätzen für Probleme aus Produktion und Logistik sowie Definition und Implementierung von geeigneten Schnittstellen für den industriellen Einsatz sollen industriell nutzbare QC-Softwaretools geschaffen werden.