Die Bahn ist ein komplexes Puzzle: Baustellen, Unwetter, Engpässe – schon kleine Störungen können sich im dichten Takt zum landesweiten Domino aus Verspätungen ausbreiten. Ein neues Forschungsprojekt setzt genau hier an: Quantencomputer sollen Disponent:innen in Sekunden bei kniffligen Entscheidungen unterstützen – etwa wenn zwei Züge um dieselbe freie Trasse konkurrieren oder kurzfristig ein Abschnitt gesperrt wird. Ziel: stabilere Fahrpläne und weniger Verspätungen.

Die Partner des Projekts

Im Projekt „QCMobility | Schienenverkehr“ arbeiten das europaweit tätige Beratungsunternehmen d-fine und der Quantencomputer-Hersteller planqc mit Sitz in Garching bei München im Auftrag der Quantencomputing-Initiative des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) daran, quantengestützte Optimierung erstmals systematisch in realen Bahnszenarien zu testen. Beteiligt sind außerdem das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme sowie Praxispartner aus dem Bahnbereich. Die Zusammenarbeit ist für 18 Monate angesetzt.

planqc-CEO Alexander Glätzle stammt aus Tirol, hat u. a. in Innsbruck und Oxford geforscht und 2022 planqc mit Kolleg:innen aus dem Umfeld des Max-Planck-Instituts für Quantenoptik gegründet. Die Grundlagen dafür wurden unter anderem an der Universität Innsbruck erarbeitet – mehr über die Biographie von Alexander Glätzle könnt ihr hier nachlesen. Im Juli 2024 gab das Unternehmen den Abschluss einer Finanzierungsrunde in Höhe von 50 Millionen Euro bekannt (brutkasten berichtete).

Beteiligung der ÖBB-Infrastruktur AG

Für Österreich besonders relevant: Die ÖBB-Infrastruktur AG bringt sich als assoziierte Partnerin ein und stellt Einblicke in Prozesse sowie Echtdaten aus dem Betrieb bereit – zusammen mit der DB InfraGO AG und der Hessischen Landesbahn. So lassen sich realistische Anwendungsfälle definieren, von der Disposition im Störungsfall bis zur langfristigen Trassen- und Fahrplanplanung. Die Resultate werden mit klassischen Verfahren verglichen, um eine belastbare Roadmap für den künftigen Einsatz von Quantencomputing im Bahnwesen zu entwickeln.

Konkret sollen im Projekt reale Fahrpläne, Buchungs- und Infrastrukturdaten genutzt werden, um typische Konflikte abzubilden: Welche Züge erhalten bei Störungen Vorrang? Wie lassen sich Baustellen oder extreme Wetterereignisse in Echtzeit einpreisen? Und welche langfristigen Fahrplanvarianten sind robuster gegenüber Engpässen? Am Ende soll klar sein, wo Quantenmethoden gegenüber etablierten Tools tatsächlich Zeit sparen oder bessere Lösungen finden – und wo klassische Ansätze (noch) genügen.