Risparmiare il 15% dei costi operativi e ottimizzare le attività sul territorio. Un sogno per Enel, che è diventato realtà con il quantum computing
Molti problemi informatici sono questioni di ottimizzazione. Ce lo ha detto alcuni giorni fa Filippo Rizzante, CTO di Reply, in occasione della presentazione di Area42, sede di laboratori di innovazione, dalla blockchain al metaverso, che la società ha inaugurato a Torino, presso il Lingotto.
Il tema dell’ottimizzazione viene svolto da Reply anche con il quantum computing.
Di fronte a un problema, ci ha spiegato il CTO, “si tratta di trovare la soluzione subottimale migliore in un tempo inferiore, posto che il tempo è per definizione infinito”.
Gli ottimizzatori di cui ha parlato Rizzante sono i quantum annealer: “oggi scriviamo algoritmi quantistici. Li sperimentiamo sui quantum annealer, ma poi li implementiamo su cloud utilizzando i computer tradizionali”.
Cos’è il quantum annealing
Il quantum annealing è un metodo per ridurre al minimo le funzioni multidimensionali: è un processo di ottimizzazione che serve a trovare il minimo globale di una funzione su un insieme di soluzioni, e lo fa mediante un processo che utilizza fluttuazioni quantistiche. Il processo è usato per problemi di ottimizzazione combinatoria, dove lo spazio di ricerca è discreto.
L’impiego di algoritmi quantistici ai problemi di ottimizzazione consente quindi di ottenere benefici significativi non solo nella qualità dei risultati ma anche nella riduzione dei tempi di elaborazione.
Lo dimostrano l’impiego nell’ottimizzazione dei portafogli finanziari, o più recentemente l’esperienza di Enel.
Enel ha una presenza in oltre 30 paesi in tutto il mondo, gestisce una rete di oltre 2,2 milioni di chilometri per 74 milioni di utenti finali.
Per poter dare il miglior livello di servizio per Enel è fondamentale coordinare gli equipaggi e l’assegnazione e la pianificazione degli obiettivi delle unità.
È chiara l’esigenza di avere una pianificazione operativa il più possibile efficiente.
Algoritmi quantum inspired
Reply ha creato e implementato per Enel, un algoritmo quantum inspired, ossia utilizzabile sia su computer quantistici che classici, che serve a individuare in pochi minuti l’assegnazione ottimale delle attività di manutenzione delle unità operative nel mondo.
La soluzione sviluppata da Reply si basa sull’algoritmo Qubo (Quadratic Unconstrained Binary Optimization) e può essere eseguita sia mediante hardware quantistico, cioè i Quantum Processing Units o QPU, sia mediante hardware classico, cioè le Graphics Processing Unit o GPU.
Reply MegaCUBO
Le GPU vengono sfruttate con l’acceleratore MegaQUBO, un software sviluppato da Data Reply per i progetti di Quantum Inspired Optimization.
Tra l’altro MegaQUBO è validato da Amazon Web Services per l’utilizzo su cloud, tramite il processo FTR, Foundational Technical Review, che garantisce l’aderenza del software alle best practice architetturali del cloud di AWS.
L’algoritmo realizzato per Enel è anche in grado di elaborare la pianificazione ottimale dei percorsi di viaggio per raggiungere le destinazioni di lavoro, minimizzando i tempi e le distanze di spostamento e massimizzando il tempo lavorativo impiegabile per le manutenzioni.
Questo significa aumento della produttività e riduzione dei costi operativi in una misura stimata del 15%.
A questi benefici vanno aggiunti quelli relativi al ridotto impatto ambientale.
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