概要自動車に搭載するセンサーの配置を最適化し、最小のコストで最大のカバー率を達成することが求められており、3,854個の変数と、500個の制約条件を含む最適化問題として構成された。QCIはわずか15個のセンサーと、6分間のプロセッサーの実行時間で、同様のカバレッジを実現するソリューションを提供。 アルゴリズムEQC 組織QCI(Quantum Computing Inc.) 論文等なし リンク等<a href="https://blueqat.com/qbm/b86921b2-0a4f-48cb-892e-c8b3e030dfad" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://blueqat.com/qbm/b86921b2-0a4f-48cb-892e-c8b3e030dfad</a><a href="https://www.quantumcomputinginc.com/press-releases/qci-bmw/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://www.quantumcomputinginc.com/press-releases/qci-bmw/</a>

[量子実例] 車両センサー配置最適化

量子事例紹介