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Transports et mobilité

Améliorez la gestion du trafic, perfectionnez le routage des véhicules et accélérez l'innovation dans les véhicules autonomes. La technologie quantique excelle dans la résolution de problèmes d'optimisation complexes, rendant possible des systèmes de transport plus sûrs, plus efficaces et plus durables à l'échelle mondiale.

BMW Group

BMW Group

Le groupe BMW s'est associé à Pasqal pour intégrer l'informatique quantique dans ses unités de production et de développement.

Planification et optimisation du réseau

Optimiser les itinéraires de transport, réduire les encombrements et améliorer l'efficacité globale du réseau.

  • Opérations multimodales de la flotte
  • Algorithmes d'acheminement des véhicules
  • Modélisation du trafic pour éviter les embouteillages
  • Gestion des ports et des entrepôts pour une exploitation optimale

Accélération de la transition énergétique

Optimisation et simulation efficaces, précises et ciblées, facilitant la transition vers des solutions énergétiques durables pour la mobilité.

  • Modélisation durable du processus de fabrication des batteries
  • Gestion optimale d'un parc de véhicules électriques
  • Découverte et sélection de carburants à faible teneur en carbone
  • Un réseau de transports publics optimisé

Ingénierie des matériaux

Simuler les propriétés des matériaux, permet de découvrir efficacement des matériaux plus légers, durables et respectueux de l'environnement, essentiels pour les solutions de transport avancées.

  • Optimisation de la forme des composants aérodynamiques
  • Simulation du vieillissement des matériaux et de la friction
  • Modélisation numérique de la déformation des matériaux
  • Réduction de la traînée du flux d'air

Quantum pour les transports et la mobilité

Comment l'informatique quantique peut-elle optimiser les systèmes de transport ?

L'informatique quantique permet l'optimisation en temps réel du flux de circulation, la planification d'itinéraires pour les véhicules autonomes, la programmation des transports publics, la conception de réseaux logistiques, l'optimisation de la gestion des flottes et la coordination des transports multimodaux. Cette technologie est capable de gérer la complexité dynamique des réseaux de transport modernes.

Quels défis liés à la mobilité les ordinateurs quantiques de Pasqal peuvent-ils relever ?

Les principales applications comprennent l'optimisation des itinéraires des véhicules, la coordination des feux de circulation, la planification des infrastructures de recharge des véhicules électriques, l'optimisation des flottes de covoiturage, la planification des itinéraires de livraison, la planification des opérations aéroportuaires, l'établissement des horaires ferroviaires et l'optimisation de la logistique maritime.

Comment l'informatique quantique favorise-t-elle l'adoption des véhicules électriques ?

L'informatique quantique optimise l'emplacement des bornes de recharge pour véhicules électriques, gère la charge du réseau en fonction de la demande de recharge, coordonne les programmes de recharge intelligente afin de minimiser les coûts et la pression sur le réseau, optimise la technologie des batteries grâce à la simulation des matériaux et planifie des itinéraires efficaces en tenant compte de la disponibilité des bornes de recharge et de l'autonomie des batteries.

L'informatique quantique peut-elle réduire les émissions liées au transport ?

Oui, en optimisant les itinéraires pour minimiser la consommation de carburant, en coordonnant les feux de circulation pour réduire la marche au ralenti, en améliorant l'efficacité logistique pour réduire les kilomètres à vide, en concevant des matériaux plus légers pour les véhicules, en optimisant les transports publics pour augmenter la fréquentation et en planifiant des infrastructures de mobilité urbaine durables.

Comment l'informatique quantique améliore-t-elle les systèmes des véhicules autonomes ?

L'informatique quantique permet d'optimiser la planification en temps réel des itinéraires des flottes de véhicules autonomes, de simuler des scénarios de circulation complexes à des fins de validation de la sécurité, de coordonner les interactions entre plusieurs véhicules, d'optimiser les algorithmes de fusion des capteurs et de résoudre les problèmes complexes de prise de décision auxquels sont confrontés les véhicules autonomes dans des environnements urbains dynamiques soumis à de nombreuses contraintes.