ExxonMobil의 리더들은 이를 사회의 "이중 과제"라고 부릅니다. 바로 증가하는 인구에게 안정적이고 저렴한 에너지를 제공하는 동시에, 환경에 미치는 영향과 기후 변화의 위험을 줄이는 것입니다.

“이 문제를 해결하는 단기적인 방법 중 하나는 석탄보다 온실가스를 최대 60% 적게 배출하는 천연가스입니다. 발전을 위해 석탄에서 천연가스로 전환하면 공기의 질이 향상되고 탄소 집약도가 감소할 것입니다.”라고 ExxonMobil 연구 개발 담당 부사장인 Vijay Swarup 박사는 말합니다. "하지만 이 문제는 단순히 생산 문제만이 아니라 운송 문제이기도 합니다."

LNG 배송은 운동화 배송과는 다릅니다. LNG는 소비되는 대로 '적시에' 배송되어야 하며, 그렇지 않으면 사람들의 전력이 부족해집니다. 효율적인 배송은 절대적으로 중요합니다.

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2021년에는 500척 이상의 LNG 선박이 바다를 건너 중요한 연료 공급을 운송하는 데 사용됩니다. 이들은 함께 중요한 인프라에 전력을 공급하기 위해 LNG가 배치되는 목적지 항구로 매년 수천 건의 여행을 떠납니다.

이러한 선박의 함대에 대한 최적의 경로를 찾는 것은 매우 복잡한 최적화 문제가 될 수 있습니다. LNG를 효율적으로 운송하려면 각 선박의 위치를 각 운송 현장의 LNG 요구량과 함께 연중 매일 고려해야 합니다.

현재로서는 이런 종류의 문제를 기존 컴퓨팅으로는 정확히 해결할 수 없습니다. 수십 척의 선박이 관련된 단순화된 문제라도 다양한 결정의 가능한 조합 수는 2^1,000,000가지에 달할 수 있습니다. 이는 우주에 존재하는 원자의 총 수보다 많습니다.

기존 컴퓨터는 이 문제를 소화가 가능한 덩어리로 분해하여 최첨단 수학적 방법을 적용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이 방법을 사용하더라도 최적의 솔루션은 고사하고 유용한 솔루션을 만드는 데 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.

문제를 더 큰 규모로 확장하거나 날씨 또는 수요 변동과 같은 불확실성을 도입하면 이 정도 규모의 문제는 가장 진보된 기존 컴퓨팅 시스템조차도 해결하기 어려운 한계에 부딪히며 빠르게 해결하기 어려워집니다.

양자 컴퓨터는 이러한 종류의 복잡성을 해결하기 위해 새로운 접근 방식을 취하며, 기존 슈퍼컴퓨터만으로는 처리할 수 없는 솔루션을 찾을 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. Exxon과 같은 업계 리더들은 이제 기존 컴퓨팅 기술과 양자 컴퓨팅 기술을 혼합하여 크고 복잡하며 시급한 글로벌 과제를 해결할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다.

모든 종류의 최적화 문제는 현재 패러다임에서 정확하게 해결하는 것이 거의 불가능하므로 기업과 기관은 프로세스의 불확실성과 비효율성을 수용해야 합니다. 아직 초기 단계이지만 양자 컴퓨팅은 미래에 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있는 혁신적인 새로운 접근 방식을 제공합니다.

IBM Research와 ExxonMobil Corporate Strategy Research의 팀은 양자 장치에서 해양 재고 라우팅을 모델링하고 차량 및 재고 라우팅에 대한 다양한 전략의 강점과 장단점을 분석하고 운영을 위한 실용적인 솔루션을 구축하기 위한 토대를 마련하기 위해 협력했습니다.

IBM의 양자 하드웨어가 소형 프로토타입 시스템에서 보다 유망한 대형 장치에 이르기까지 빠르게 확장됨에 따라 연구자들은 언젠가는 이전에 해결할 수 없었던 라우팅 문제를 처리할 수 있는 가능성에 대해 기대하고 있습니다.

ExxonMobil의 Swarup은 "IBM Quantum과의 파트너십을 통해 궁극적으로 보다 복잡한 최적화를 처리할 수 있는 능력을 한 단계 높이는 것이 우리의 목표입니다."라고 말합니다. "더 큰 문제를 해결하고 더 큰 변화를 만들어 내기 위해서입니다."