El fabricante de aviones Airbus ha anunciado un acuerdo con la empresa IonQ, especializada en computación cuántica. Mediante este acuerdo se aplicará esta tecnología tanto a los servicios aeroespaciales como a los de pasajeros.
La iniciativa forma parte de un proyecto conjunto que durará un año y que recibe el nombre de Quantum Aircraft Loading Optimization & Quantum Machine Learning. A través del mismo ambas ambas empresas desarrollará un prototipo de aplicación cuántica que permitirá la optimización de la carga en los aviones, al mismo tiempo que se explorarán las posibilidades que ofrezca la tecnología de la computación cuántica para las necesidades tanto de Airbus como de sus clientes.
Gracias a la aplicación de la computación cuántica se podrán identificar trayectos que mejoren la eficiencia de los viajes aéreos así como lograr una mejor gestión de la logística. Está previsto el desarrollo de algoritmos capaces de mejorar el aprovechamiento de los ordenadores cuánticos, con lo que se lograría un ahorro de dinero mediante la optimización de la distribución de la carga en los vuelos.
Por supuesto la mejora en el trazado de la rutas implica una reducción del consumo de combustible con lo que ello supone de ahorro económico pero también de apoyo a la sostenibilidad de la aviación.
La computación cuántica, desarrollada a partir del año 1994 en base a los algoritmos del matemático Peter Shor, permite resolver problemas que con una rapidez varios órdenes de magnitud superior a lo que se lograría con ordenadores convencionales. Además los resultados se consiguen con un gran ahorro de energía gracias a la característica esencial de la computación cuántica frente a la clásica computación binaria.
Esta consiste en que en lugar de tomar sólo un valor (0 ó 1) los qubits (o bits cuánticos) pueden tomar ambos valores a la vez. Esto hace que si un ordenador de 8 bits sólo puede representar un número de entre docenas de posibilidades, al efectuar un cálculo el ordenador binario puede representar todos los números de los posibles resultados a la vez, analizando al mismo tiempo todos los resultados posibles dentro de es rango considerado.
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