Das Quantencomputing erweitert die Grenzen von Wissenschaft und Technologie und hat das Potenzial, komplexe Probleme zu lösen und die Industrie zu revolutionieren. Obwohl noch in einem frühen Stadium, rücken die Fortschritte bei der Konstruktion von Qubits und Quantenalgorithmen das Quantencomputing immer mehr in unsere Reichweite.

Im Raumfahrtsektor stehen wir zum Beispiel vor dem Problem, die optimale Teilmenge der von einem Satelliten zu erfassenden Bilder auszuwählen, ein Problem, dessen Lösung aufgrund der kombinatorischen Explosion seiner Komponenten außerordentlich komplex ist. Hinzu kommt, dass die Anfragen nach Bildern oft über einen längeren Zeitraum hinweg eingehen, so dass es in der Praxis notwendig wird, innerhalb kurzer Zeit mehrere Instanzen des gleichen Problems zu lösen. Die effizientere Lösung solcher Probleme kann einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil darstellen und den Weg für die Lösung komplexerer Probleme in der Zukunft ebnen, z. B. solche, die mehrere Satellitenkonstellationen betreffen und noch längere Rechenzeiten erfordern.

Anton Makarov, Datenwissenschaftler bei GMV, präsentierte auf dem „QBN Meeting on Quantum Computing & Applications“ die Ergebnisse der von GMV durchgeführten Forschung zur Lösung dieses Optimierungsproblems mit Hilfe von Quantencomputern. Diese Arbeit ist Teil des CUCO-Projekts, des ersten großen nationalen und unternehmerischen Quantencomputer-Projekts, das darauf abzielt, den Stand der Technik von Quantenalgorithmen voranzutreiben und das dadurch gewonnene Wissen auf eine Reihe von Proof-of-Concepts in verschiedenen strategischen Bereichen anzuwenden: Energie, Finanzen, Raumfahrt, Verteidigung und Logistik. Das CUCO-Projekt wurde vom CDTI subventioniert und vom spanischen Ministerium für Wissenschaft und Innovation im Rahmen des Plans für Erholung, Transformation und Resilienz unterstützt.

An dieser Veranstaltung im Barcelona Supercomputing Center, die von Quantum Spain und Qilimanjaro Quantum Tech organisiert wurde, nahmen auch andere CUCO-Projektpartner wie BBVA und Repsol teil.