BVG nutzt Quantencomputing gegen Personalmangel im Berliner Nahverkehr
Clara Hartmann
BVG nutzt Quantencomputing gegen Personalmangel im Berliner Nahverkehr
Berlins Verkehrsbetriebe BVG bekämpft Personalmangel mit Quantencomputing-Lösung
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Der Berliner Nahverkehrsbetreiber BVG setzt auf eine innovative Quantencomputing-Lösung, um die wachsende Personalnot zu bewältigen. Bis 2026 werden voraussichtlich über 4.300 Mitarbeiter in den Ruhestand gehen, während freiwillige Kündigungen die Personalknappheit weiter verschärfen. Ein neues Projekt unter der Leitung des Beerantum-Teams zeigt nun, wie fortschrittliche Technologie den Druck mindern könnte – durch eine effizientere Optimierung der Fahrpläne als mit herkömmlichen Methoden.
Das Beerantum-Team konzentrierte sich auf eine komplexe Einsatzplanung für 150 Busfahrer auf verschiedenen Linien. Statt sich auf klassische Ansätze zu verlassen – die oft individuelle Präferenzen der Fahrer ignorieren –, bezog das Team diese Faktoren in den Optimierungsprozess ein. Die Lösung kombinierte den Bias-Field-DCQO-Algorithmus des Unternehmens Kipu Quantum mit DBSCAN-Clustering, um verschiedene Fahrerprofile zu identifizieren. Dadurch ließen sich API-Abfragen um 80 Prozent reduzieren.
Um unvorhersehbare Änderungen zu bewältigen, führte das Team einen Uncertainty Adapter ein. Dieses System verband einen Isolation-Forest-Anomalie-Detektor mit einem Gaussian-Process-Nachfrageprognosemodell, um zu entscheiden, wann eine erneute quantengestützte Optimierung erforderlich war. Das Ergebnis: eine Steigerung der Planungseffizienz um 2 Prozent – ein scheinbar bescheidener Gewinn, der sich bei der Größe der BVG jedoch in jährliche Einsparungen von rund 18 Millionen Euro umrechnet.
Das Projekt bewies zudem, dass der Übergang von der frühen Forschungsphase (TRL 4) zu einem einsatzbereiten Pilotprojekt (TRL 6) innerhalb von nur zwei Jahren möglich ist. Dieser Zeitrahmen passt zur Hardware-Roadmap von Kipu Quantum und deutet darauf hin, dass die Lösung bald in den regulären Betrieb überführt werden könnte. Darüber hinaus ließe sich die gleiche Architektur auch für die Schichtplanung in Krankenhäusern oder die Logistik der letzten Meile anpassen.
Der Pilotversuch zeigt, wie Quantencomputing der BVG helfen könnte, den schrumpfenden Personalbestand effizienter zu verwalten. Mit potenziellen jährlichen Einsparungen in Millionenhöhe bietet die Technologie eine praktikable Möglichkeit, die Planung zu verbessern – und dabei die Wünsche der Fahrer zu berücksichtigen. Der nächste Schritt wird sein, die Lösung auf das gesamte Berliner Verkehrsnetz auszuweiten.
