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Quantum Computing
Quantum Computing per l’Ottimizzazione di Problemi Complessi
Quantum computing per l'ottimizzazione di problemi complessi. I solver classici hanno un limite.
Routing di flotte robotiche, scheduling multi-vincolo, allocazione di risorse su scala: sono problemi combinatoriali che crescono in modo esponenziale con il numero di variabili. I solver classici funzionano — fino a una certa scala. Oltre quella soglia, il tempo di calcolo esplode e la soluzione ottimale diventa irraggiungibile.
Il quantum computing — e i suoi approcci ibridi e quantum-inspired — apre una strada diversa. Noi lo stiamo esplorando sul campo, su casi reali, con benchmark misurabili.
Problemi che risolviamo
Conoscenza bloccata, dipendenze critiche e inefficienze che frenano la crescita
Problemi di ottimizzazione che i solver classici non riescono a scalare
Aumentare il numero di variabili significa aumentare esponenzialmente la complessità. I metodi tradizionali si bloccano prima di trovare la soluzione ottimale.
Routing e scheduling multi-vincolo in ambienti dinamici
Coordinare flotte di robot in un magazzino, gestendo priorità, collisioni, tempi e risorse simultaneamente.
Benchmark insufficienti tra approcci algoritmici diversi
Scegliere tra solver classici, quantum-inspired e deep learning senza un framework di valutazione sistematico significa decidere al buio.
Mancanza di strumenti operativi integrati
L'ottimizzazione non vive nel vuoto — deve integrarsi con i processi reali, gli operatori sul campo, i sistemi di controllo.
Use Case
Progetti reali, risultati misurabili
01
Stiamo sviluppando una piattaforma software plug-and-play per l'ottimizzazione dei processi logisti…
Logistica di magazzino — Ottimizzazione e coordinamento di flotte robotiche
Stiamo sviluppando una piattaforma software plug-and-play per l'ottimizzazione dei processi logistici di magazzino, con focus sulla gestione e il coordinamento di flotte robotiche. La piattaforma integra un motore di ottimizzazione per problemi di routing e scheduling multi-vincolo, un digital twin del magazzino e un assistente vocale operativo.
Il progetto sperimenta e confronta approcci quantistici, quantum-inspired, classici e deep learning su benchmark misurabili.
Angolo tecnologia
L'architettura e le tecnologie che fanno la differenza
I nostri progetti non si appoggiano a soluzioni preconfezionate. Ogni sistema è progettato sull'architettura giusta per il problema specifico — e la scelta tecnologica fa la differenza tra uno strumento che funziona in demo e uno che regge in produzione.
Ottimizzazione quantum e quantum-inspired
- ✓ Formulazione QUBOQuadratic Unconstrained Binary Optimization per routing e scheduling
- ✓ Quantum annealingsu simulatori e sistemi ibridi classico-quantistici
- ✓ Algoritmi quantum-inspiredper approssimazione di soluzioni ottimali su hardware classico
- ✓ Architetture quantistiche a atomi neutri (QuEra)in fase di esplorazione per ottimizzazione combinatoriale
Benchmark, simulazione e interfaccia operativa
- ✓ Digital twin del magazzinoper simulazione fedele dell'ambiente operativo
- ✓ Framework di benchmarking sistematicotra approcci quantistici, quantum-inspired, classici e deep learning
- ✓ Assistente vocale integratoSTT/NLP/LLM/TTS per interazione operatore in ambiente di magazzino
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