Inside Quantum Technology의 "Inside Scoop:" Quantum과 여행 산업

회의를 위한 것이든 휴가를 위한 것이든 거의 모든 사람이 여행을 떠납니다. 새로운 장소로 가거나 집을 떠날 때의 흥분은 우리의 풍경을 바꿀 수 있는 기회에 대해 우리를 행복하게 만들 수 있습니다. 그러나 여행 산업과 관련된 다양한 변수로 인해 모든 것이 항상 계획대로 진행되는 것은 아닙니다. 지난 몇 년 동안 많은 수의 비행기가 접지d 미국에서, 또는 승객 화물열차 탈선. 이러한 문제와 날씨 또는 기타 문제로 인한 지연으로 인해 여행 산업은 쉽게 예측할 수 없고 어떤 시점에서는 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다. 고맙게도 양자 컴퓨팅은 비행 지연 및 날씨 패턴 예측에서 개인화된 휴가 계획에 이르기까지 다양한 방식으로 여행 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

비행 최적화

여행 산업이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 예측 불가능성입니다. 날씨 패턴 그리고 그로 인한 비행 지연. 그러나 양자 컴퓨팅은 위성 이미지, 기상 관측소 및 비행 기록을 포함한 수많은 소스에서 방대한 양의 데이터를 처리하여 매우 정확한 일기 예보 및 비행 예측을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이것은 항공사와 여행사가 비행 일정 조정이나 제안과 같은 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 대체 경로, 기상 관련 혼란이 승객에게 미치는 영향을 최소화합니다.

최근 큐씨웨어양자 컴퓨팅 회사인 은 무인 항공기의 비행 패턴을 식별하기 위해 양자 기계 학습을 사용하기 위해 AFRL(Air Force Research Laboratory)과 제휴했습니다. “QC Ware는 AFRL과의 장기적인 파트너십을 소중히 여깁니다. 우리는 양자 소프트웨어가 조직과 국가에 미션 크리티컬 이점이 있으며 단기적으로 유용할 수 있다고 믿습니다.”라고 말했습니다. 매트 존슨, QC Ware CEO 2021 보도 자료. "QC Ware의 기계 학습 알고리즘 연구 리더십은 양자 응용 프로그램이 미국 방위 및 우주 조직이 우수한 우위를 유지하도록 보장할 수 있는 방법에 대한 AFRL의 탐색을 지원합니다."

등 기타 IBM 또한 양자 컴퓨팅이 비행 배출량을 줄이는 데 도움이 되어 여행 산업을 보다 환경 친화적으로 만들 수 있다고 말했습니다.

보안 및 사기 탐지 개선

양자 컴퓨팅은 또한 여행 산업의 보안 및 사기 탐지를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 예약 패턴에서 소셜 미디어 활동에 이르기까지 승객 행동에 대한 방대한 양의 데이터를 분석하여 사기 또는 보안 위험을 나타낼 수 있는 잠재적인 위협이나 이상 현상을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 여행사와 항공사는 잠재적인 위협이 문제가 되기 전에 예방하고 승객을 위한 전반적인 보안을 개선할 수 있습니다. 양자 컴퓨팅을 사용하면 국제 사기 및 신원 도용을 더 잘 감지하고 모니터링할 수 있으므로 다른 사람이 이러한 사기를 사용하지 못하도록 방지하고 관광객과 방문객 모두에게 여행 산업을 더 안전하게 만들 수 있습니다.

보다 개인화된 휴가 경험

여행 산업에서 양자 컴퓨팅의 가장 흥미로운 가능성 중 하나는 개인화된 휴가 계획입니다. 양자 컴퓨터는 여행 기록에서 소셜 미디어 활동에 이르는 모든 것을 포함하여 소비자 선호도에 대한 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 여행 회사가 고도로 개인화된 휴가 추천을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 양자 컴퓨터는 여행자가 선호하는 여행 스타일, 선호하는 활동 및 선호하는 목적지를 식별한 다음 이러한 선호도를 모두 충족하는 여정을 추천할 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 높이고 이 서비스를 제공하는 여행사에 대한 충성도를 높일 수 있습니다.

여행 산업의 열차를 더 안전하게 만들기

또한 양자 컴퓨팅은 열차 경로 및 일정을 보다 효율적으로 최적화하고 열차 구성 요소의 예측 유지 관리를 개선하여 승객 열차 일정을 크게 개선하고 탈선을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 최적화 알고리즘을 사용함으로써 양자 컴퓨팅은 이동 시간을 최소화하고 열차 일정의 효율성을 높일 수 있습니다. 여기에는 충돌과 지연을 줄이기 위해 열차 순서를 최적화하고 에너지 소비와 이동 시간을 최소화하기 위해 개별 열차의 속도와 타이밍을 최적화하는 것이 포함될 수 있습니다.

양자 컴퓨팅이 도움이 될 수 있는 또 다른 방법은 시간이 지남에 따라 마모될 수 있는 바퀴 및 차축과 같은 열차 구성 요소에 대한 예측 유지 관리를 개선하는 것입니다. 센서 및 기타 소스의 대량 데이터를 분석함으로써 양자 컴퓨팅은 잠재적인 문제가 발생하기 전에 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 보다 사전 예방적인 유지 관리가 가능하고 탈선 위험을 줄일 수 있습니다.

코로나19 팬데믹 등의 여파로 여행업계는 변화. 양자 컴퓨팅 회사는 이러한 과도기적 변화를 활용하고 파트너십 및 협업을 시작하여 앞으로 몇 년 동안 이 기술의 중요성을 보여줄 수 있습니다.

Kenna Hughes-Castleberry는 Inside Quantum Technology의 전속 작가이자 JILA(University of Colorado Boulder와 NIST 간의 파트너십)의 과학 커뮤니케이터입니다. 그녀의 글쓰기 비트에는 심층 기술, 메타버스 및 양자 기술이 포함됩니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• 플라토 블록체인. Web3 메타버스 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 미래 만들기 w Adryenn Ashley. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/inside-quantum-technologys-inside-scoop-quantum-and-the-travel-industry/