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Classiq, INGL und IonQ testen Quantenoptimierung für Erdgasnetze

Insider Brief PRESSEMITTEILUNG — Classiq und Israel Natural Gas Lines Ltd. (INGL) gaben Ergebnisse einer Forschungsarbeit zur Anwendung von Quantenoptimierung auf die Planung von Erdgastransporten bekannt, einschließlich der Ausführung einer reduzierten Version des Problems auf dem IonQ Forte-1 Quantencomputer. Die Zusammenarbeit konzentrierte sich auf eine bekannte Herausforderung für Pipelinebetreiber: den Transport von Gas von den Lieferanten zu […]

Mohib Ur Rehman

Publisher The Quantum Insider

Sep 23, 2026 at 12:27 PM UTC · Updated vor 3 Tagen · 3 Min. Lesezeit

Classiq, INGL und IonQ testen Quantenoptimierung für Erdgasnetze
Image via The Quantum Insider

Insider-Bericht

  • Classiq und Israel Natural Gas Lines (INGL) untersuchten die Quantenoptimierung für die Planung von Erdgastransporten, einschließlich der Ausführung eines reduzierten Problems auf dem IonQ Forte-1-Quantenprozessor.
  • Der hybride quanten-klassische Workflow suchte nach Druckkonfigurationen unter Berücksichtigung von Lieferantendruck, Rohreigenschaften, minimalem Kundendruck und anderen Netzrestriktionen.
  • Simulatortests identifizierten einen gültigen Betriebspunkt mit maximalem Durchsatz, der mit klassischen Referenzlösungen übereinstimmte, während Forte-1 physikalisch gültige Kandidatenpunkte nahe dem klassischen Optimum erzeugte.

PRESSEMITTEILUNG — Classiq und Israel Natural Gas Lines Ltd. (INGL) gaben Ergebnisse aus der Forschung zur Anwendung von Quantenoptimierung auf die Planung von Erdgastransporten bekannt, einschließlich der Ausführung einer reduzierten Version des Problems auf dem IonQ Forte-1-Quantencomputer.

Die Zusammenarbeit konzentrierte sich auf eine vertraute Herausforderung für Pipeline-Betreiber: den Transport von Gas von Lieferanten zu Kunden unter Einhaltung von Grenzwerten für Druck, Flussrichtung und Gasbilanz im gesamten Netz.

Da Netze wachsen und Betriebsbedingungen komplexer werden, kann die Anzahl der möglichen Druck- und Durchflusskonfigurationen rapide ansteigen. Die Forschung untersuchte, ob Quantenoptimierung helfen könnte, vielversprechende Szenarien systematischer zu identifizieren und Ingenieuren einen stärkeren Ausgangspunkt für eine detaillierte Überprüfung zu bieten.

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