Forschung rund um einen Anwendungsfall Quantencomputing zum intelligenten Beladen von Elektrofahrzeugen

Autor / Redakteur: Martin Käßler* / Ulrike Ostler

Schon klar: Quantencomputing kann in Zukunft dabei helfen, Rechenprozesse zum intelligenten Beladen großer Elektroflotten deutlich zu beschleunigen. Aber jetzt hat das Fraunhofer IOSB-AST auf dem Quantencomputer „IBM Q System One“ erste Versuche durchgeführt.

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Den Use Case für die Forschungen am Quantencomputer liefert der Flughafen Leipzig/Halle.
Den Use Case für die Forschungen am Quantencomputer liefert der Flughafen Leipzig/Halle.
(Bild: Mitteldeutsche Flughäfen)

Hauptuntersuchungsgegenstand der ForscherInnen ist der Vergleich zwischen dem klassischen Optimierungsmodell gegenüber der Berechnung auf einem Quantencomputer gewesen. Das Optimierungsszenario haben die Beteiligten dabei bewusst einfach gehalten und doch realitätsnah:

Am Flughafen Erfurt-Weimar sollen in Zukunft drei Servicefahrzeuge an drei Ladesäulen mit möglichst viel eigenerzeugten Photovoltaik-Strom beladen werden. Die Komplexität wird dabei durch die unterschiedlichen Einsatzzeiten in Abhängigkeit des Flugbetriebes erhöht.

„IBM Quantum System One“ in Ehningen.
„IBM Quantum System One“ in Ehningen.
(Bild: IBM Research)

Steve Lenk, Forscher am Fraunhofer IOSB-AST, erläutert: „Beim Quantencomputing müssen wir das Optimierungsproblem ganz anders beschreiben als bei einem konventionellen Optimierungsmodell. Es geht bei unseren ersten Untersuchungen also im Wesentlichen um zwei Fragestellungen: Wie muss die optimale Modellierung für den Quantencomputer aussehen? Und wie ist die Performance dieses Modells gegenüber konventionellen Berechnungen?“

Weitere Schwierigkeiten ergeben sich durch Unsicherheiten: Verschattungen der Photovoltaik-Anlage durch Wolken sowie kurzfristige Verschiebungen im Flugplan, zum Beispiel durch wetterbedingte Störungen. Dieses „Rauschen“ soll im Optimierungsmodell ebenfalls berücksichtigt werden.

Die weiteren Forschungsaufgaben

Erste Ergebnisse zeigen, dass das Optimierungsproblem grundsätzlich über einen Quantencomputer berechnet werden kann und den Ergebnissen des klassischen Optimierungsverfahrens entsprechen. Allerdings haben die Forscher:innen auch festgestellt, dass die Performance des klassischen Optimierungsmodells derzeit dem Quantenansatz noch überlegen ist, zumindest innerhalb der derzeit erreichbaren Größen der Quantenhardware.

Dennoch sieht Lenk großes Potential in der Zukunft: „Mit Quantencomputing können wir besonders gut Zufälligkeiten, wie sie bei der Beladung von E-Fahrzeugen, etwa am Flughafen oder im Parkhaus auftreten, abbilden. Im weiteren Verlauf des Forschungsprojektes wollen wir aber auch noch andere Optimierungsprobleme aus der Energiewirtschaft untersuchen.“

Bei der erweiterten Aufgaben gehe es darum, aus den verschiedenen Technologien des Quantencomputing, wie ultrakalte Atome, Supraleitung und gefangene Ionen, die beste zu wählen, um die Optimierungsprobleme zu lösen. Lenk sagt: „Langfristig streben wir an, eine so genannte „In-Time-Optimierung“ auf einem Quantenrechner durchzuführen, um die Beladung von Hunderten E-Fahrzeugen unter der Einbeziehung komplexer Situationen zu optimieren.“

Die bisherigen Arbeiten sind im Rahmen des Forschungsprojektes „Enerquant“ erfolgt, an dem neben dem Fraunhofer IOSB-AST auch das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM, Jos Quantum, die Universität Heidelberg sowie die Universität Trient beteiligt sind.

* Martin Käßler arbeitet für das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB.

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