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ProvideQ war ein Verbundvorhaben zur Erforschung und praktischen Erprobung von Quanten- und hybriden Algorithmen für wirtschaftlich relevante Optimierungsprobleme. Hauptbestandteil des Projekts war die Entwicklung der ProvideQ Toolbox, welche die Entwicklung von rein quantenbasierten und hybriden Optimierungsverfarhren praktisch nutzbar zu machen, ohne dass Anwender Quantenexperten sein müssen. Das Projekt wurde vom 01.01.2022 bis 31.13.2025 vom BMWE gefördert, wobei die Technische Universität Braunschweig als Konsortialführer das Projekt geleitet hat.
[Zielsetzung]
Eine detaillierte Präsentation der ProvideQ Toolbox kann über diesen Link abgerufen werden. Ebenso stellt das Karlsruher Institut für Technologie eine öffentlich zugängliche Version der ProvideQ Toolbox zur Verfügung.
Ziel dieses Arbeitspaketes war die Sicherstellung und Bewertung des praktischen Nutzens, der durch Quantencomputing Lösungen für logistische Optimierungsprobleme. Dazu surden vorab drei praxisrelevante Use Cases identifiziert, die aus verschiedenen Domänen der Logistik stammen. Dazu wurden vorab drei relevante Use Cases identifiziert, die aus verschiedenen Domänen der praktischen Logistik stammen:
Alle Projektpartner sind bei allen Use Cases gleichermaßen beteiligt.
Ziel dieses Arbeitspaketes war es, eine modulare und erweiterbare Softwarearchitektur für die ProvideQ Toolbox zu entwerfen, die klassische Optimierungsverfahren und hybride Quantenalgorithmen in einem einheitlichen System integriert. Die Architektur sollte unterschiedliche Modellierungssysteme, Quanten-SDKs, Hardwareplattformen und klassische Solver über klar definierte Schnittstellen verbinden und so flexible Lösungsstrategien ermöglichen. Dabei stand im Vordergrund, die Komplexität der zugrunde liegenden Technologien zu kapseln, um eine praxistaugliche Nutzung durch industrielle Anwender ohne tiefgehende Quantenexpertise zu erlauben.
Ziel von AP3 war es, polylithische Meta-Solver zu entwickeln, die klassische Optimierungsverfahren systematisch mit quantenbasierten Subroutinen verbinden. Diese Meta-Solver sollten hybride Lösungsstrategien steuern, indem sie festlegen, an welchen Stellen eines klassischen Algorithmus Quantenalgorithmen eingesetzt werden. Durch die Erweiterung des polylithischen Ansatzes in GAMS sollte eine flexible, wiederverwendbare und korrekt überprüfbare Einbindung von Quantenalgorithmen in industrielle Optimierungsworkflows ermöglicht werden.
In diesem Arbeitspaket ging es darum, ganzzahlige Optimierungsprobleme aus industriellen Anwendungsfällen um Quantenheuristiken und Quantenalgorithmen als Unterprogramme zu ihrer Lösung zu erweitern. Hierfür waren drei Ansätze vorgesehen: Formulierung des Problems als Suchproblem zur Nutzung von Quantensuchalgorithmen, Relaxierung mittels konvexer Methoden für lineare Quantenalgebra und Einsatz von Quantenoptimierungsheuristiken für eingeschränkte Teilprobleme.
Analog zu AP4 hatte dieses Arbeitspaket das Ziel, konvexe Optimierungsprobleme aus industriellen Anwendungen zu adressieren und deren Lösung durch Quantenalgorithmen und Quantenheuristiken zu untersuchen. Dazu sollten zum einen konkrete konvexe Optimierungsprobleme, welche aus der Relaxierung von nicht-konvexen kombinatorischen Anwendungsfällen hervorgehen, näher betrachtet werden und bereits existierende quentenalgorithmische Ansätze so aufbereitet werden, sodass dieses in die ProvideQ Toolbox integriert werden können.
In diesem Arbeitspaket sollte ein neues Verfahren entwickelt werden, um Unsicherheit in Netzwerken mit Störungen in der Optimierung von Logistikproblemen zu berücksichtigen. Kern war eine Ausdünnung des sehr großen Abhängigkeitsgraphen durch einen Quantenalgorithmus.
Dieses Arbeitspaket hatte das Ziel, die effektive Zusammenarbeit innerhalb des ProvideQ-Verbunds zu gewährleisten und die Projektergebnisse erfolgreich nach außen zu vermitteln.
Die Technische Universität Braunschweig übernahm mit Prof. Dr. Sándor Fekete die Konsortialführung des Projekts und trug die inhaltliche Gesamtverantwortung für die Entwicklung der mathematischen und algorithmischen Grundlagen der Toolbox. Am Institut für Algorithmik lag der Schwerpunkt auf der inhaltlichen Integration der mathematischen Methoden, der Entwicklung polylithischer Meta-Solver-Strategien, sowie von Verfahren zur ganzzahligen Optimierung. Prof. Fekete leitete die Koordination des Projektverbunds und die Dissemination der Ergebnisse. Das Institut für Mathematische Optimierung arbeitete an hybriden Quantenalgorithmen für Optimierungsprobleme unter Unsicherheit, während das Institut für Analysis und Algebra unter Leitung von Prof. Dr. Timo de Wolff hybride Quantenalgorithmen für konvexe Optimierungsprobleme entwickelte.
Das Karlsruher Institut für Technologie verantwortete im Projekt ProvideQ den Architekturentwurf, die Implementierung sowie die Qualitätssicherung der ProvideQ Toolbox. Unter der Leitung von Prof. Dr. Ina Schaefer wirkte das KIT koordinierend zwischen den Projektpartnern und stellte sicher, dass die in den drei Problemfeldern entwickelten Methoden konsistent, wartbar und industriell nutzbar in die Toolbox integriert wurden.
Die Universität zu Köln brachte ihre Expertise in der Quanteninformationstheorie und konvexen Optimierung in das Projekt ein. Prof. Dr. David Gross war verantwortlich für die Analyse und Entwicklung hybrider Quantenalgorithmen für konvexe Optimierungsprobleme, insbesondere unter Nutzung quantenbasierter Subroutinen für Teilprobleme. Die Arbeiten erfolgen in enger Zusammenarbeit mit der TU Braunschweig und der Johannes Kepler Universität Linz.
Die Leibniz Universität Hannover beteiligte sich mit ihrer ausgewiesenen Expertise im Design von Quantenalgorithmen an ProvideQ. Prof. Dr. Tobias J. Osborne war für die Entwicklung hybrider Quantenalgorithmen für ganzzahlige Optimierungsprobleme verantwortlich. Dabei arbeitet er eng mit der Technischen Universität Braunschweig und der Johannes Kepler Universität Linz zusammen.
Die 4flow AG war verantwortlich für die Datenerhebung, Aufbereitung und mathematische Formulierung realer logistischer Optimierungsprobleme sowie für die Ableitung wirtschaftlicher Anforderungen an die ProvideQ Toolbox. Darüber hinaus evaluierte 4flow die entwickelten Quantenverfahren und die Toolbox hinsichtlich ihrer wirtschaftlichen Anwendbarkeit.
Der Schwerpunkt der GAMS Software GmbH lag auf der Entwicklung polylithischer Meta-Solver-Strategien als logischem Kernstück der ProvideQ Toolbox. Auf Basis der in den drei Problemfeldern entwickelten Quantenalgorithmen wurden diese Strategien abgeleitet, evaluiert und validiert.
Verbundkoordinator:
Prof. Dr. Sándor P. Fekete
Abteilung Algorithmik
Technische Universität Braunschweig
Mühlenpfordtstraße 23
38106 Braunschweig
Telefon: +49 (0)531 391 311 1
Telefax: +49 (0)531 391 310 9
E-Mail: s.fekete[[at]]tu-bs.de
Internet: Projektseite ProvideQ beim BMWE