Ein hybrider quantenklassischer Algorithmus, der durchgehend auf IQM-Hardware ausgeführt wurde, erstellte für die Deutsche Bahn durchführbare Fahrpläne unter Verwendung eines realen betrieblichen Datensatzes von 190 Fahrten durch fünf deutsche Städte.
Dieser Ansatz läuft auf der heutigen Hardware und ist so konzipiert, dass er sich automatisch verbessert, wenn Quantenprozessoren skalieren. Er bietet Unternehmen ein Modell, um schon heute – vor der Einführung von fehlertolerantem Computing – Mehrwert zu schöpfen.
Die Zusammenarbeit spiegelt IQMs Vorstoß in Richtung Unternehmensanwendungen wider. Das Unternehmen hat weltweit 24 Quantencomputer verkauft und ist seit Juli 2026 unter dem Tickersymbol IQMX an der Nasdaq Global Select Market und der Nasdaq Helsinki notiert.
$IQMX (-7,97 %) **MÜNCHEN--(BUSINESS WIRE)**--
IQM Quantum Computers (Nasdaq: IQMX), ein weltweit führender Anbieter von supraleitenden Full-Stack-Quantencomputern, hat heute die Ergebnisse einer Forschungskooperation mit der Deutschen Bahn, Europas größtem Bahnbetreiber, veröffentlicht. Darin wird untersucht, wie Quantencomputing die Fahrplangestaltung im Schienenverkehr verbessern kann.
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IQMs Whitepaper zur hybriden Quantenoptimierung für die Fahrplangestaltung im Schienenverkehr, entwickelt in Zusammenarbeit mit der Deutschen Bahn.
IQMs Whitepaper zur hybriden Quantenoptimierung für die Fahrplangestaltung im Schienenverkehr, entwickelt in Zusammenarbeit mit der Deutschen Bahn.
Unter Verwendung eines realen betrieblichen Datensatzes der Deutschen Bahn – einem Fahrplan von 190 Fahrten durch fünf deutsche Städte, was sich in etwa 98.500 mögliche Zyklen übersetzen lässt – entwickelten und testeten die beiden Organisationen einen hybriden quantenklassischen Algorithmus, der für Optimierungsprobleme im Unternehmensmaßstab konzipiert ist.
Wie in einem hier veröffentlichten Whitepaper detailliert beschrieben, wandte das IQM-Team den Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) in überschaubaren Phasen an. Dabei löste die Quantenkomponente kleinere Teilprobleme innerhalb eines klassischen Frameworks, das das Gesamtproblem in vollem Umfang verwaltet. Die Architektur ist auf Verallgemeinerung ausgelegt: Der gleiche Ansatz kann auf vergleichbare Optimierungsherausforderungen in den Bereichen Logistik, Energie, Fertigung und anderen Sektoren angewendet werden.
### Drei Ergebnisse stechen hervor:
* **Es funktioniert auf aktueller Hardware.** Der Ansatz lieferte durchführbare, qualitativ hochwertige Lösungen, ohne Hardware zu benötigen, die noch nicht existiert. Unternehmen können dieses Modell bereits jetzt übernehmen, anstatt auf fehlertolerante Systeme zu warten.
* **Es verbessert sich automatisch mit der Hardware.** Tests zeigten einen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen der Größe des Teilproblems, das die Quantenkomponente bewältigen konnte, und der Qualität der Lösung. Wenn Quantenprozessoren skalieren, wird erwartet, dass dasselbe Framework ohne Neugestaltung bessere Ergebnisse liefert.
* **Es lief durchgehend auf IQM-Hardware.** Die gesamte Pipeline wurde auf einem IQM-Quantencomputer ausgeführt, von der Problemformulierung bis hin zu einem nutzbaren Ergebnis. Dies schafft eine Basis, auf der Unternehmen und Partner aufbauen können.
> „Diese Zusammenarbeit zeigt, dass Quantencomputing bereits in der Lage ist, die Art von groß angelegten, realen Optimierungsproblemen zu bewältigen, mit denen Unternehmen täglich konfrontiert sind“, sagte Dr. Inés de Vega, Chief Scientist bei IQM Quantum Computers. „Die Arbeit mit der Deutschen Bahn an einem Problem dieser Komplexität gibt uns eine klare Blaupause dafür, wie Quantencomputing schon heute Mehrwert liefert und gleichzeitig auf natürliche Weise skaliert, wenn sich die Hardware verbessert.“
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> „Quantencomputing wird nicht verschwinden. Indem wir ein reales Problem in einer hybriden HPC- und Quantencomputing-Umgebung in Angriff genommen haben, sind wir dem Quantenvorteil einen weiteren Schritt näher gekommen“, sagte Manfred Rieck, Head of Quantum Technology bei der Deutschen Bahn.
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Diese Zusammenarbeit konzentrierte sich auf die Planung unter bekannten, stabilen Bedingungen. Viele Unternehmen stehen vor einer schnelllebigeren Version derselben Herausforderung: der Reaktion auf Störungen in Echtzeit, in Zeitrahmen von Minuten statt Stunden. Die Forscher merken an, dass dieselbe hybride Architektur im Prinzip an diese zeitsensiblere Klasse von Problemen angepasst werden könnte, sobald sich die Quantenhardware verbessert, was den Ansatz weiter in Richtung operativer Entscheidungsfindung ausdehnen würde.
Die Zusammenarbeit spiegelt IQMs Fokus auf die Nutzung von Quantencomputern in Unternehmen durch Systeme wider, die Kunden besitzen, betreiben und auf denen sie aufbauen können.
### Über IQM Quantum Computers
IQM Quantum Computers (Nasdaq: IQMX) ist ein weltweit führendes Unternehmen für supraleitende Quantencomputer und bietet Unternehmen, Forschungseinrichtungen, Universitäten, Hochleistungsrechenzentren und nationalen Laboren weltweit Full-Stack-Quantensysteme und Zugang zu Cloud-Plattformen. Das On-Premises-Bereitstellungsmodell von IQM gibt Kunden das direkte Eigentum und die Kontrolle über ihre Quanteninfrastruktur. Das 2018 gegründete Unternehmen mit Hauptsitz in Finnland und wichtigen Niederlassungen in München beschäftigt über 400 Mitarbeiter und ist in Europa, Asien und Nordamerika tätig. IQM ist das erste börsennotierte europäische Quantenunternehmen an der Nasdaq Stock Market.
### Über die Deutsche Bahn
Die Deutsche Bahn AG ist eines der weltweit größten Transport- und Logistikunternehmen mit Hauptsitz in Berlin. Mit rund 230.000 Mitarbeitern und Niederlassungen in mehr als 130 Ländern ist die DB Deutschlands wichtigster Bahnbetreiber für den Personen- und Güterverkehr. Die Technologie-Tochtergesellschaft DB Systel GmbH ist für die digitale und IT-Infrastruktur des Konzerns verantwortlich, einschließlich der im gesamten Netzwerk verwendeten operativen Entscheidungsunterstützungssysteme.
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