Ogni giorno, migliaia di corrieri affrontano un rompicapo logistico: scegliere il percorso migliore tra migliaia di punti di consegna. È un problema di ottimizzazione noto come Travelling Salesman Problem (TSP), la cui soluzione esatta richiederebbe un’esplorazione completa di tutte le combinazioni possibili. Il calcolo quantistico, però, potrebbe cambiare le regole del gioco, offrendo nuove prospettive per affrontare questa complessità in tempi compatibili con l’operatività urbana.

Perché il TSP è centrale nella logistica urbana

Il TSP non è un esercizio accademico, ma un problema concreto con ricadute operative: ottimizzare rotte significa ridurre chilometri percorsi, carburante consumato e tempi di consegna. Tuttavia, i reticoli stradali reali presentano ostacoli imprevedibili – traffico, divieti, manutenzioni – che sfidano gli algoritmi classici. In questo contesto, il quantum computing può affrontare problemi di scala crescente con una rapidità impensabile per l’informatica tradizionale.

Dal TSP ai progetti PNRR: la sfida del calcolo ibrido

Il progetto Quantum Computing for Efficient Urban Logistical Ecosystem, finanziato nell’ambito dell’ICSC con fondi PNRR, è il primo in Italia a puntare all’impiego del calcolo quantistico per ottimizzare la logistica urbana.

Gli obiettivi includono:

• raccolta dei rifiuti;
• consegne dell’ultimo miglio;
• routing dei veicoli per interventi manutentivi.

Tutto ciò avviene attraverso modelli ibridi classico-quantistici, capaci di scomporre problemi complessi in sotto-problemi più gestibili, risolvibili parzialmente con tecnologie quantistiche e parzialmente con metodi tradizionali come clustering e graph analytics.

Qiskit, cloud e simulazioni: la cassetta degli attrezzi quantistica

L’implementazione pratica passa da strumenti come Qiskit (IBM), framework open source che consente di programmare circuiti quantistici in Python. Tuttavia, le risorse hardware restano limitate e geograficamente disperse. Qui entra in gioco il cloud, che permette l’accesso remoto a macchine quantistiche via API e interfacce grafiche. Per testare i modelli prima di passare all’esecuzione reale, si utilizzano simulatori su architetture HPC (High Performance Computing), capaci di replicare su scala semplificata le dinamiche quantistiche.

Simulazioni su Leonardo e scenari reali

L’infrastruttura Leonardo del CINECA, tra le più potenti al mondo, consente oggi di simulare problemi come il TSP con un numero ridotto di PdC. Ma è solo combinando più nodi HPC e adottando architetture ibride che si iniziano a vedere applicazioni scalabili su scenari reali. Restano però limiti strutturali: i computer quantistici “gate-based” hanno ancora margini di errore elevati e costi non trascurabili, rendendo le simulazioni via GPU spesso più pratiche dell’uso diretto di hardware quantistico.

Quantum computing nella logistica: tra vision e pragmatismo

L’adozione su larga scala è ancora lontana, ma la direzione è tracciata. Le tecnologie quantistiche, pur in fase embrionale, rappresentano un’opportunità strategica per il settore della logistica urbana. In attesa di un’infrastruttura europea condivisa, è essenziale investire ora in competenze, modelli e tecnologie ibride, per farsi trovare pronti quando il calcolo quantistico passerà dalla fase sperimentale alla produzione su larga scala.

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