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Volkswagen e Google, sinergia sui computer quantistici

Per l'ottimizzazione del traffico e per batterie altamente performanti

Volkswagen e Google, sinergia sui computer quantistici

Francesco ForniFrancesco Forni

9 nov 2017

Volkswagen e Google, in occasione del “Web Summit 2017” a Lisbona, hanno annunciato una collaborazione nella ricerca nel campo dell’informatica quantistica. l'obiettivo è di sviluppare competenze specifiche ed effettuare ricerca applicata. L’accordo prevede che esperti dei due colossi lavorino fianco a fianco, utilizzando un computer quantistico di Google. Che è in grado di risolvere compiti ad elevata complessità molto rapidamente rispetto ai super computer tradizionali.

Volkswagen vuole fare progressi in tre aree di sviluppo. Gli esperti si occuperanno di sviluppare ulteriormente l’ottimizzazione del traffico, di simulare strutture per nuovi materiali, in particolare per batterie altamente performanti per veicoli elettrici, e lavoreranno sull’intelligenza artificiale con nuovi processi di machine learning.

Martin Hofmann, CIO del Gruppo Volkswagen, ha detto: “La tecnologia legata all’informatica quantistica apre nuove frontiere e rappresenta una rampa di lancio per temi legati al futuro. In Volkswagen vogliamo essere fra i primi a usare computer quantistici nelle procedure aziendali, non appena questa tecnologia sarà disponibile sul mercato. Grazie alla collaborazione con Google abbiamo fatto un importante passo in questa direzione”.

La sinergia si concentrerà sulla ricerca con applicazioni pratiche. Gli esperti dei Volkswagen Information Technology Center (IT lab) di San Francisco e Monaco svilupperanno algoritmi, simulazioni e ottimizzazioni insieme ai colleghi di Google e porteranno avanti il loro lavoro utilizzando computer quantistici universali dell’azienda di Mountain View, la cui architettura è adatta a molte operazioni di calcolo sperimentali.

L’ottimizzazione del traffico. Partendo da un progetto di ricerca già completato con successo, oltre alla riduzione dei tempi di viaggio, terranno in considerazione variabili aggiuntive, come sistemi di assistenza nel traffico urbano, stazioni di ricarica disponibili o posti auto vacanti.

Batterie altamente performanti. Gli specialisti del reparto Ricerca e Sviluppo del Gruppo si aspettano che questo approccio fornisca nuove informazioni per la costruzione dei veicoli e per la ricerca sulle batterie.

Machine learning. Si tratta di una tecnologia chiave per il progresso dei sistemi di intelligenza artificiale avanzati, che sono un requisito fondamentale per la guida autonoma.

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