INGENIOS è un progetto di ricerca finanziata che punta ad esplorare le potenzialità del quantum computing applicato a problemi complessi di ottimizzazione combinatoria e machine learning. Il progetto si focalizza sulla creazione di modelli quantistici avanzati per risolvere sfide reali, con un impatto diretto su ambiti come la gestione delle flotte, la pianificazione della produzione e l’ottimizzazione dei percorsi veicolari.

L’obiettivo principale è quello di investigare metodi innovativi di ottimizzazione quantistica per sfide reali di ottimizzazione combinatoria e machine learning. Concentrandosi su problemi operativi come la gestione dei percorsi veicolari (Vehicle Routing), la pianificazione della produzione (Production Planning) e la gestione delle flotte (Fleet Management), il progetto approfondisce la complessità di questi ambiti ed esplora come il quantum computing possa migliorare la qualità e l’efficienza delle soluzioni. INGENIOS intende anche esplorare l’uso del quantum computing nel machine learning, analizzando il potenziale di algoritmi quantistici per compiti di clustering, classificazione e regressione. Attraverso una validazione su casi d’uso concreti, il progetto punta a dimostrare come la potenza computazionale quantistica possa accelerare e migliorare le capacità decisionali in contesti industriali.

Parallelamente, INGENIOS prevede lo sviluppo di un framework innovativo che permetta la riformulazione di problemi complessi per essere risolti con tecnologie quantistiche, consentendo un benchmarking accurato su problematiche reali di ottimizzazione e machine learning. Questo progetto ambizioso rappresenta un passo fondamentale verso l’applicazione concreta del quantum computing nelle industrie, aprendo nuove prospettive per il supporto decisionale e l’efficienza operativa.

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