En combinant la puissance des ordinateurs quantiques avec les capacités de l’informatique classique via des algorithmes innovants, des chercheurs ont démontré que des défis complexes tels que la gestion du trafic urbain peuvent être efficacement résolus grâce aux technologies quantiques actuelles.
Améliorer l’optimisation du trafic routier est devenu un enjeu crucial pour les grandes métropoles. Avec l’expansion rapide des villes et l’augmentation de la densité des réseaux de transport, la gestion des flux de circulation se complique, poussant les méthodes traditionnelles à leurs limites. Les conséquences incluent des trajets quotidiens prolongés, une augmentation des émissions de carbone et même un impact négatif sur les chaînes d’approvisionnement. Les habitants des zones urbaines, coincés dans les embouteillages, peuvent en témoigner.
Pour atténuer ce problème de congestion, il est essentiel d’attribuer à chaque véhicule un itinéraire optimal parmi de nombreuses possibilités. Les choix de chaque véhicule influencent les conditions de circulation des autres utilisateurs sur les mêmes routes. Cet espace de solutions, connu sous le nom de problèmes à variables entières, croît de façon exponentielle avec le nombre de véhicules, d’itinéraires et de segments routiers, rendant la recherche d’une solution optimale impossible pour les ordinateurs classiques dans des délais raisonnables. C’est là que l’informatique quantique offre une alternative plus rapide et plus efficace.
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Algorithmes Hybrides : L’Allié des Ordinateurs Quantiques pour le Trafic Routier
Un groupe de chercheurs, incluant des scientifiques de l’Université de Melbourne et des experts automobiles de Ford, a partagé leurs conclusions sur l’application d’algorithmes hybrides quantiques-classiques pour la gestion du trafic urbain. Ces algorithmes utilisent un processeur quantique pour réaliser des calculs ciblés, tandis qu’un ordinateur classique gère le flux principal de l’algorithme, optimise les paramètres et traite les résultats quantiques.
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Les chercheurs ont expérimenté divers algorithmes, notamment le QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm), pour trouver des solutions approximatives à des problèmes reformulés en termes de minimisation d’une fonction de coût. Dans ce cas particulier, l’algorithme attribue un coût croissant de façon quadratique à chaque segment routier selon le nombre de véhicules l’empruntant, créant ainsi une forte pénalité pour les itinéraires contribuant à la congestion. Pour éviter une solution triviale où aucune voiture ne circule, des contraintes sous forme de pénalités garantissent que chaque voiture suit un itinéraire précis.

Les résultats de l’étude montrent que l’adaptation des algorithmes aux contraintes actuelles du matériel quantique – encore très sensibles aux interférences et erreurs lors de la manipulation des qubits – peut apporter des améliorations notables en termes de performance. Les solutions obtenues, bien qu’approximatives, ont été jugées « suffisamment bonnes » tout en préservant un temps d’exécution acceptable. Ces algorithmes hybrides pourraient donc offrir une utilisation immédiate du calcul quantique pour résoudre des problèmes pratiques comme la gestion du trafic, sans attendre l’arrivée de systèmes entièrement tolérants aux fautes.
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Source :
arXiv (Université de Melbourne & Ford)