A McKinsey szakértői feltételezik, hogy 2022 és 2026 között számos optimalizálási problémával küzdő vállalat továbbra is hibrid megközelítéseket fog alkalmazni, amelyekben a probléma egy részét klasszikus számítógépekkel, egy részét pedig kvantumszámítógépekkel kezelik. Ugyanebben az időszakban a kvantumszámítógépek valószínűleg elég nagy teljesítményűek lesznek ahhoz, hogy a vegyipari, anyagipari és gyógyszeripari vállalatok számára a molekulaszerkezetek értelmes szimulációit végezzék el.

A kvantumos mesterséges intelligencia még messze van - legkorábban a 2020-as évek végéig nem lesz elég erős a prímtényezős felbontáshoz. Ennek ellenére már most jelentős beruházásokat hajtanak végre, és elindították az első kísérleteket. Íme néhány példa az iparból:

A BMW optimalizálja az ellátási láncokat

A BMW a kvantumszámítást az ellátási láncok optimalizálására használja - ez az autóiparban legalábbis a világjárvány okozta beszállítói kiesések óta kiemelt alkalmazási terület. A számításokat még nem használják rendszeresen, de a vállalat meg van győződve a technológiáról: "A BMW Group számára egyértelmű, hogy a kvantumszámítás a jövő úttörő technológiája, amely számos alkalmazási területen jelentős lehetőségeket rejt magában - például az anyagkutatásban, az akkumulátorcellák kémiájában, vagy a kvantumos gépi tanulással az automatizált vezetés jövőjében" - mondta Frank Weber, a BMW fejlesztési igazgatótanácsának tagja.

A VW szimulálja az akkumulátorok anyagait

A Volkswagen az első lehetséges alkalmazásokat az akkumulátorok anyagainak szimulációjában látja. A meglévő módszerek, mint például a sűrűségfunkcionál-elmélet, évtizedek óta használatosak, de elérték határaikat. A kvantumszámítógéppel végzett szimuláció állítólag orvosolja a helyzetet: "A Volkswagen új területre lép stratégiájával, különösen az akkumulátor értékláncában rejlő lehetőségek feltárása terén. Az új generációs, nagy teljesítményű anyagok és elektrokémiai eljárások az expedíció kulcselemei" - mondta Nikolai Ardey, a Volkswagen csoport innovációért felelős vezetője. A világ második legnagyobb autógyártója 2022-ben mutatta be az első, kvantumszámításon alapuló valós idejű forgalomirányító rendszert, amely minimalizálja a várakozási és utazási időt.

A Festo bioreaktort épít

A Festo automatizálási vállalat különösen ambiciózus célt tűzött ki maga elé. Az algákat nyersanyagként felhasználó bioreaktor koncepciójával a cég a Trumpf leányvállalatával, a Q.ANT-tal együttműködve az éghajlatváltozás elleni küzdelmet forradalmasító megoldáson dolgozik. Ehhez egy olyan kvantumszenzort használnak, amely képes optikailag elemezni az egyes sejteket, így a biomassza mennyisége pontosan meghatározható. Az elképzelés ígéretes: a reaktorok állítólag akár kétezerszer annyi szén-dioxidot is képesek elnyelni, mint egy fa. "A természetben nincs pazarlás vagy pazarlás, nekünk csak meg kell tanulnunk átültetni ezeket az elveket a gazdaságunkba" - mondja Oliver Jung, a Festo vezérigazgatója.

Az Infineon a logisztikát fejleszti

2022-ben a csipgyártó Infineon megerősítette a kvantumtechnológia fejlesztése iránti, már meglévő elkötelezettségét, és hat további kutatási projektben vesz részt. A vállalat azt reméli, hogy megoldásokat talál a logisztika rendkívül összetett folyamatainak optimalizálására. Reinhard Ploss, az Infineon korábbi vezérigazgatója: "Még korántsem dőlt el, hogy melyik technológiai út fogja lehetővé tenni a leggyorsabb fejlődést, és mely alkalmazásokban lesznek sikeresek a kvantumszámítógépek. Az Infineon ezért különböző megközelítéseket kutat."

Logisztika és robotika

A szállító- és e-kereskedelmi vállalatok sikeressége az áruk biztonságos szállításának hatékonyságán áll vagy bukik. Ehhez a raktárakban, a gyárakban és az elosztóközpontokban elhelyezett érzékelőkre van szükség, amelyek rengeteg adatot állítanak elő. A gépi tanulási algoritmusai ezeket az adatokat feldolgozva olyan információkat állítanak elő, amelyekre támaszkodva megalapozott döntések születhetnek. A kvantuminformatika képes meghatározni, hogy hol érdemes elhelyezni ezek az érzékelőket ahhoz, hogy a leghasznosabb adatokat gyűjtsék, továbbá a gépi tanulási folyamatot is felgyorsítja. A kvantumtechnológia azt is képes meghatározni, hogy milyen útvonalon kell mozogniuk az alkalmazottaknak és a robotoknak a raktárban az optimális működés eléréséhez.