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Quantencomputing im betrieblichen Alltag Luftverkehr durch Quantentechnologie verbessern

Im Teilprojekt „Taktische Planungsprozesse“ des DLR-Instituts für Luftverkehr soll untersucht werden, welche Quantenalgorithmen einen Vorteil gegenüber klassischen Algorithmen bei der Flugroutenoptimierung sowie der kurzfristigen Zuordnung von Flugzeugen und Crews zu den jeweiligen Flugplänen und -routen haben.

Bild: publish-industry, DALL·E
28.01.2025

Die Vereinten Nationen haben 2025 zum Internationalen Jahr der Quantentechnologie ausgerufen. Ein ideales Einsatzfeld für Quantencomputer sind die komplexen Planungsprozesse im Luftverkehr – vom Flugplan über die Einsatzplanung der Besatzung bis hin zur Flugroutenplanung. Lufthansa Industry Solutions (LHIND) wird in den kommenden zwei Jahren gemeinsam mit verschiedenen Instituten des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) erforschen, wie Quantencomputer die Fluggesellschaften bei der strategischen und taktischen Planung auf ein neues Niveau bringen können.

„Eine effiziente Ressourcennutzung ist für den wirtschaftlichen Erfolg einer Airline elementar“, sagt Dr. Joseph Doetsch, Quantum Computing Lead der LHIND. „Das gilt sowohl für langfristige Überlegungen wie die Aufstellung des Jahres-Flugplans als auch für Herausforderungen im operativen Alltag, wenn etwa Flugrouten aufgrund von Luftraumsperrungen oder Unwettern spontan verändert werden müssen oder ein Crewmitglied krankheitsbedingt kurzfristig ausfällt. Die Einhaltung der vorgeschriebenen Wartungsintervalle nicht zu vergessen.“

Quantenalgorithmen und klassische Algorithmen im direkten Vergleich

In der DLR Quantencomputing-Initiative (DLR QCI) entwickeln DLR-Forschung, Start-ups und Industrie gemeinsam Quantencomputer sowie die passenden Anwendungsfälle. Die Forschungsprojekte der DLR QCI werden von den DLR-Instituten zusammen mit Industriepartnern umgesetzt, die ihre Aufträge im Wettbewerbsverfahren erhalten.

Im Rahmen des Projekts „QCI QCMobility“ hat LHIND den Zuschlag für die beiden Teilprojekte „Strategische Planungsprozesse“ und „Taktische Planungsprozesse“ erhalten. LHIND arbeitet dabei eng mit dem DLR-Institut für Luftverkehr und dem DLR-Institut für Quantentechnologien zusammen. Die beiden Aufträge laufen bis Dezember 2026. „Dass uns das DLR ausgerechnet im UN-Jahr der Quantentechnologie und damit 100 Jahre nach der Formulierung der Quantenmechanik an Bord geholt hat, freut uns sehr“, so Physiker und Quantencomputing-Experte Doetsch.

Für das Teilprojekt „Strategische Planungsprozesse“ hat LHIND Eurowings als Unterauftragnehmer gewinnen können. Die Fluglinie stellt Daten zur Verfügung, die direkt aus ihren Planungssystemen stammen. Eine Flotte von mehr als 100 Flugzeugen an 13 Standorten sorgt für ein hohes Maß an Komplexität. Gemeinsam mit dem Start-up für anwendungs- und hardwarespezifische Quantencomputing-Lösungen, Kipu Quantum, entwickelt LHIND hierfür mathematische Problemformulierungen und effiziente Quantenalgorithmen, die sowohl auf klassischen Computern als auch auf Quantenhardware evaluiert werden.

Im Teilprojekt „Taktische Planungsprozesse“ des DLR-Instituts für Luftverkehr soll zudem untersucht werden, welche Quantenalgorithmen einen Vorteil gegenüber klassischen Algorithmen bei der Flugroutenoptimierung sowie der kurzfristigen Zuordnung von Flugzeugen und Crews zu den jeweiligen Flugplänen und -routen haben. Als Unterauftragnehmer stellt hierfür die Lufthansa die entsprechenden Daten aus dem Flugbetrieb zur Verfügung.

Quantencomputing von der Grundlagenforschung in den betrieblichen Alltag bringen

LHIND beschäftigt sich bereits seit vielen Jahren damit, wie die Ergebnisse aus der Grundlagenforschung zur Quantentechnologie ihren Weg in den betrieblichen Alltag finden können. Jüngstes Beispiel ist ein im vergangenen Jahr gestartetes gemeinsames Projekt mit dem Institut für Quantenphysik (IQP) der Universität Hamburg. Dabei geht es um die Entwicklung von Quantenalgorithmen, mit deren Hilfe die Abfertigung an Flughäfen verbessert werden soll. Denn auch beim sogenannten „Gate-Assignment-Problem" stoßen klassische Computer hier aufgrund des hohen Rechenaufwands schnell an ihre Grenzen.

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