ExxonMobil s’efforce de résoudre des défis énergétiques complexes

Les responsables d’ExxonMobil considèrent cela comme le « double défi » de la société qui consiste fournir une énergie fiable et abordable à une population en pleine croissance, tout en réduisant les impacts environnementaux et les risques liés au changement climatique.

« Un moyen à court terme de relever ce défi est le gaz naturel qui émet jusqu’à 60 % de gaz à effet de serre en moins que le charbon. Le passage du charbon au gaz naturel pour la génération d’énergie améliorera la qualité de l’air et réduira l’intensité en carbone », déclare le Docteur Vijay Swarup, vice-président de la recherche et du développement d’ExxonMobil. « Mais le problème n’est pas seulement un problème de production, c’est aussi un problème de transport. »

On ne transporte pas du gaz naturel liquide comme on expédie des baskets. Le GNL doit être expédié « juste à temps » au fil de sa consommation ou au moment où les gens en ont besoin. Une expédition efficace est absolument essentielle.

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En 2021, plus de 500 méthaniers étaient utilisés pour transporter des réserves de carburant critiques à travers les océans. Au total, ils effectuent des milliers de trajets par an vers des ports où le GNL est déployé pour alimenter des infrastructures critiques.

Trouver des itinéraires adaptés à une flotte composée de tels navires peut représenter un problème extrêmement complexe en termes d’optimisation. Pour transporter efficacement le GNL, la position de chaque expédition doit être prise en compte en permanence, tout comme les exigences liées au gaz naturel liquide au niveau des sites de livraison.

Jusqu’à présent, la problématique ne pouvait pas être résolue en utilisant l’informatique classique. Même en simplifiant le problème, avec seulement quelques dizaines de navires, le nombre de combinaisons possibles relatives aux décisions peut atteindre 2^{1 000 000}. C’est plus que le nombre total d’atomes présents dans l’univers.

Les ordinateurs classiques peuvent prendre en charge des éléments de ce problème en le décomposant en plusieurs segments plus gérables et en appliquant des méthodes mathématiques de pointe. Même cette approche peut prendre des heures pour un résultat qui, faute d’optimisation, prendra les traits d’une solution tout juste viable.

Si vous étendez le problème à une flotte plus importante ou introduisez des variables telles que les conditions météorologiques ou les fluctuations de la demande, un problème de cette envergure devient rapidement insoluble, se heurtant même aux limites strictes des systèmes informatiques classiques les plus avancés.

Les ordinateurs quantiques adoptent une nouvelle approche pour traiter ce type de question complexe, avec le potentiel de trouver des solutions qu’un supercalculateur classique n’est pas capable de prendre en charge. Des leaders de l’industrie comme Exxon se mobilisent d’ores et déjà pour comprendre de quelle manière il serait possible de résoudre des défis mondiaux importants, complexes et urgents en associant l’informatique classique aux méthodes quantiques.

Toutes les catégories de problèmes d’optimisation sont quasiment impossibles à résoudre selon le paradigme actuel, obligeant les entreprises et les institutions à accepter un niveau d’incertitude et d’inefficacité dans leurs processus. Bien qu’elle en soit encore à ses débuts, l’informatique quantique offre une nouvelle approche révolutionnaire qui, à l’avenir, pourrait atténuer ce problème.

Les équipes d’IBM Research et ExxonMobil Corporate Strategy Research ont collaboré pour modéliser le routage du fret maritime sur les dispositifs quantiques, analyser les atouts et les compromis des différentes stratégies de routage des bâtiments et des stocks, et poser les bases de la mise en œuvre de solutions pratiques pour leurs opérations.

Alors que le matériel quantique d’IBM évolue rapidement, des petits systèmes prototypes aux dispositifs plus grands et plus prometteurs, les chercheurs sont enthousiastes à l’idée de pouvoir un jour résoudre des problèmes de routage jusqu’ici insolubles.

« En nous associant à IBM Quantum, notre objectif est d’améliorer notre capacité à réaliser des optimisations plus complexes, » explique M. Swarup d’ExxonMobil. « Pour résoudre des problèmes plus vastes et gagner du terrain. »