Airbus s’associe à la société américaine IonQ pour explorer l’application potentielle de l’informatique quantique pour améliorer les services aéronautiques et l’expérience des passagers.
Mené par l’entreprise américaine spécialiste de l’informatique quantique IonQ, le projet est baptisé Quantum Aircraft Loading Optimization & Quantum Machine Learning. Il sera mis en oeuvre sur 12 mois, et se terminera par le développement d’un prototype d’application quantique de chargement de fret dans les avions, des sessions pratiques de collaboration et de coaching pour les développeurs et ingénieurs d’Airbus, ainsi qu’une exploration des futures intégrations d’ordinateurs quantiques pour Airbus et ses clients.
En réponse à la crise actuelle de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises du secteur aéronautique investissent dans les toutes dernières technologies pour comprendre les domaines où l’efficacité peut être améliorée, le chargement de fret étant l’un d’entre eux. Le partenariat d’Airbus avec IonQ constitue la première étape vers le développement d’algorithmes plus intelligents basés sur des ordinateurs quantiques, et pouvant potentiellement conduire à des économies de coûts grâce à une répartition plus optimisée du fret sur les vols.
À long terme, Airbus espère utiliser des algorithmes quantiques pour améliorer d’autres domaines du transport aérien, avec notamment une réduction de la consommation de carburant, une meilleure aérodynamique, et des trajectoires optimisées.
@IonQ
EnGreve a commenté :
21 août 2022 - 13 h 38 min
On est dans le marketing pur, de l’abus de langage complet comme l’intelligence artificielle qui n’a rien d’intelligente (nécessite 1 millions de photos pour reconnaître un zèbre, quand un gamin en a besoin de 3 ou 4 max)
Pierre-Emmanuel FEGA a commenté :
23 août 2022 - 5 h 19 min
Bonjour,
Comme la plupart des non utilisateurs ou des non praticiens vous souffrez d’un biais cognitif qui met toujours en concurrence l’homme et la machine.
Les millions de photos que vous évoquez sont ingérées bien vite par les modèles de ML et une généralisation de la reconnaissance est établie. Cette capacité peut alors être utilisée par une infinité de machines œuvrant dans une infinité de temps.
Votre gamin est bien seul et ses jours sont comptés. On pourrait même émettre l’hypothèse que l’évolution a choisi ces limites car elles sont les siennes. Le quantum machine learning, sic, est la prochaine destination d’un des fruits les plus aboutis de l’évolution. Qu’on le veuille ou non …
Parfaite considération,
Pierre-Emmanuel