La startup Pasqal, qui développe des calculateurs quantiques, collabore avec la R&D d'EDF pour apporter des solutions aux problèmes d'optimisation difficiles dans le domaine du "smart-charging".
Les ordinateurs quantiques ont le potentiel de résoudre des problèmes informatiques difficiles plus efficacement que leurs homologues classiques. Les applications englobent notamment la conception informatique de médicaments, la science des matériaux, l'apprentissage automatique et les problèmes d'optimisation. Avec les développements rapides du "hardware" quantique, un avantage quantique pratique est à portée de main.
Alors que de nombreuses villes se tournent vers la mobilité électrique pour relever les défis environnementaux, les opérateurs du système électrique doivent faire face à une demande croissante et plus complexe à gérer pour leurs installations de production comme pour le réseau. Par exemple, il est nécessaire de planifier de manière optimale l'allocation des ressources pour les véhicules électriques tout en tenant compte de leur disponibilité prévue et en temps réel, ainsi que des contraintes sur la charge. Cette classe de problèmes est difficile à résoudre par calcul "classique", même avec de grands supercalculateurs. L'algorithme quantique "Quantum Approximate Optimization Algorith" (QAOA) pourrait permettre d'améliorer leur résolution.
EDF a fait de la recharge intelligente et du développement de ses infrastructures l'un des points forts de son Plan de mobilité électrique, lancé en octobre 2018. EDF considère la recharge intelligente comme un véritable atout pour les utilisateurs de véhicules électriques et pour le système électrique. A travers ses filiales IZIVIA et DREEV, le groupe EDF propose déjà des solutions V2G.
A travers son programme EDF Pulse Explorer, la R&D d'EDF s'adresse régulièrement aux start-up pour explorer de nouvelles idées de manière collaborative. EDF et Pasqal ont officialisé un partenariat pour explorer comment cet algorithme pourrait être implémenté sur le processeur quantique à "atomes neutres" développé à Pasqal et bénéficier de ses propriétés uniques.
Les ordinateurs quantiques ont le potentiel de résoudre des problèmes informatiques difficiles plus efficacement que leurs homologues classiques. Les applications englobent notamment la conception informatique de médicaments, la science des matériaux, l'apprentissage automatique et les problèmes d'optimisation. Avec les développements rapides du "hardware" quantique, un avantage quantique pratique est à portée de main.
Alors que de nombreuses villes se tournent vers la mobilité électrique pour relever les défis environnementaux, les opérateurs du système électrique doivent faire face à une demande croissante et plus complexe à gérer pour leurs installations de production comme pour le réseau. Par exemple, il est nécessaire de planifier de manière optimale l'allocation des ressources pour les véhicules électriques tout en tenant compte de leur disponibilité prévue et en temps réel, ainsi que des contraintes sur la charge. Cette classe de problèmes est difficile à résoudre par calcul "classique", même avec de grands supercalculateurs. L'algorithme quantique "Quantum Approximate Optimization Algorith" (QAOA) pourrait permettre d'améliorer leur résolution.
EDF a fait de la recharge intelligente et du développement de ses infrastructures l'un des points forts de son Plan de mobilité électrique, lancé en octobre 2018. EDF considère la recharge intelligente comme un véritable atout pour les utilisateurs de véhicules électriques et pour le système électrique. A travers ses filiales IZIVIA et DREEV, le groupe EDF propose déjà des solutions V2G.
A travers son programme EDF Pulse Explorer, la R&D d'EDF s'adresse régulièrement aux start-up pour explorer de nouvelles idées de manière collaborative. EDF et Pasqal ont officialisé un partenariat pour explorer comment cet algorithme pourrait être implémenté sur le processeur quantique à "atomes neutres" développé à Pasqal et bénéficier de ses propriétés uniques.
Prevision.io renforce sa stratégie de solutions logicielles pour l'informatique quantique