德国最新研究：量子物理学或可助力解决列车晚点问题
多年来，德国一直在寻求各种方法来更好地掌控德国铁路时刻表的混乱局面——从数字化信号系统到新的应用程序系统。如今，一个意想不到的帮手可能即将登场：量子物理学。
CNMO从德媒获悉，一个研究团队探索了量子计算机如何在实时运行中帮助重新调度，即调整运行中的列车时刻表。他们以美国巴尔的摩轻轨为例。该系统的特殊之处在于：在市中心区域，列车与汽车共享轨道，随机干扰是家常便饭。
该研究的独特之处在于：研究人员利用的不是量子机器的计算精度，而是它们的噪声。NISQ设备（“噪声中尺度量子”）提供的不是完美的解决方案，而是许多略有不同的方案。乍看之下似乎是缺点，却惊人地契合了一个混乱干扰本就不可避免的系统。研究人员在《自然》杂志上发表的研究表明，量子计算机产生的偏差反映了日常生活中出现的真实晚点模式。
相关测试在两种平台上进行：一台拥有超过5000个量子比特的D-Wave量子退火机，能在几秒钟内计算出数千个时刻表变体；以及一台来自IonQ的基于门的计算机，使用另一种算法（QAOA）。结果与巴尔的摩的测量数据相似：许多列车几乎准点到达，但某些运行轨迹显示出所谓的“长右尾”。统计学家用此描述频率分布：通常显示为小的延误，但也包括罕见的、明显更长的极端值。这正是每位通勤者在现实中都熟悉的模式。
然而，目前的财务成本仍然巨大：虽然一台经典计算机可以在毫秒内解决一个（无干扰的）时刻表模型，但实时量子试验的成本根据平台不同，大约在1000至67000美元之间。这显然不适合实际应用。但该实验表明，量子噪声不仅是一个技术问题，还可以作为一种工具，更好地模拟铁路网络中的不可预测性。
展望未来，研究人员态度非常谨慎。他们强调，仅靠当前的量子计算机规模太小且过于昂贵。他们看到混合方法的潜力：经典计算机管理稳定的网络部分，而量子处理器模拟受外部影响波动的干扰部分。这样长期来看，可以获得复杂交通网络的真实图景。作为后续步骤，他们还提出了改进错误纠正、开发更高效算法以及将技术转移到地铁或公交网络等其他系统。