EN
Intelligent Development 2014-2024
VeloxQ: Optimization Engine
PROJECT TITLE: "VeloxQ: Utilizing Dynamic Systems in Decision-Making Processes Based on Knowledge Acquired Through Machine Learning, Across Various Levels of Complexity, in Industrial Process Optimization."PROJECT OBJECTIVE: Development of digital solutions for solving combinatorial optimization problems learned from data by AI systems.
BENEFICIARY:QUANTUMZ.IO Limited Liability Company
POIR.01.01.01-00-0061/22-00
FENG Projekt FENG.01.01-IP.02-0625/23
DimQ: Disruption Management with XaosQ Optimizer
PROJECT TITLE:“Dynamic Resource Allocation in Industrial Ecosystems Prone to Disruptions Using Physically-Inspired Algorithms and Machine Learning”PROJECT OBJECTIVE: Development of an innovative tool for optimizing resource management and scheduling in situations of dynamic changes and disruptions.
BENEFICIARY: QUANTUMZ.IO Limited Liability Company
FENG.01.01-IP.02-0625/23
Project Subject
Quantumz.io Limited Liability Company is implementing a project entitled "Dynamic Resource Allocation in Industrial Ecosystems Prone to Disruptions Using Physically-Inspired Algorithms and Machine Learning," co-financed by the European Union funds within the European Funds for a Modern Economy Program. The subject of the project is the development of the XaosQ information system for managing dynamic resource allocation in an environment susceptible to disturbances. For this purpose, physically-inspired algorithms, including quantum algorithms, and methods from the field of machine learning will be utilized. A stochastic model of disturbances occurring in the process of dynamic resource allocation and a scheduling model generating stable solutions will be developed.Research
STAGE 1
Stochastic Model of Disturbances
Construction and simulations of a stochastic model of disturbances occurring in the process of dynamic resource allocation.
STAGE 2
Costs of Stability
Determining the measure of costs of (in)stability of the schedule.
STAGE 3
Scheduling Model
Development of a scheduling model that generates solutions stable with respect to stability measures.
STAGE 4
Rescheduling Algorithm
Development of an algorithm that enables dynamic resource allocation (rescheduling) considering cost functions along with preliminary implementation.
STAGE 5
HPC Implementation
Implementation of algorithms from previous stages utilizing HPC resources in the form of a prototype solution.
Project Objective
The objective of the project is to develop an innovative tool for optimizing resource management and scheduling in situations of dynamic changes and disruptions. By using hybrid approaches that combine classical and quantum technologies, the algorithm will enable companies in these industries to quickly and efficiently respond to disturbances, minimizing their impact on schedules and reducing the cascading effect. The target group for the project's results is the aviation industry (aircraft scheduling problem; ASP) and the transportation industry (vehicle routing problem; VRP).Project Outcome
The result of the project will be a new innovative service, XaosQ - dynamic resource allocation in industrial ecosystems prone to disturbances, which will change the way companies handle disruptions, contributing to the transformation of the target market. The introduction of the service to the market will contribute to competitive advantage and market value growth, accelerating the transformation towards the use of advanced computing technologies and preparing the sector for the era of quantum computing. XaosQ will become a key element in the future management of resources, logistics, and digital security, influencing the acceleration of the transformation of the target market.Project Value
16 136 370
PROJECT VALUE IN PLN
11 728 260
GRANT VALUE IN PLN
PL
Inteligentny Rozwój 2014-2024
VeloxQ: Optimization Engine
TYTUŁ PROJEKTU: „VeloxQ: wykorzystanie układów dynamicznych w procesach podejmowania decyzji na podstawie wiedzy uzyskanej w procesie uczenia maszynowego, na różnych poziomach złożoności, w optymalizacji procesów przemysłowych.”CEL PROJEKTU: Opracowanie rozwiązań cyfrowych służących rozwiązywaniu kombinatorycznych problemów optymalizacyjnych nauczonych z danych przez systemy AI.
BENEFICJENT:QUANTUMZ.IO Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością
POIR.01.01.01-00-0061/22-00
Rozeznanie Rynku
Rozeznanie rynku nr: 1/10/2023
Rozeznanie rynku nr: 1/10/2023 dotyczy usługi audytu projektu pn.: „VeloxQ: wykorzystanie układów dynamicznych w procesach podejmowania decyzji na podstawie wiedzy uzyskanej w procesie uczenia maszynowego, na różnych poziomach złożoności, w optymalizacji procesów przemysłowych”, realizowanego w ramach Działania 1.1. Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, współfinansowanego ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego, Konkurs nr: 1/1.1.1/2022- Szybka Ścieżka. Umowa o dofinansowanie nr: POIR.01.01.01-00-0061/22-00 z dnia 11 maja 2023 roku.
Wyniki Rozeznanie Rynku
TYTUŁ PROJEKTU: „VeloxQ: wykorzystanie układów dynamicznych w procesach podejmowania decyzji na podstawie wiedzy uzyskanej w procesie uczenia maszynowego, na różnych poziomach złożoności, w optymalizacji procesów przemysłowych.”CEL PROJEKTU: Opracowanie rozwiązań cyfrowych służących rozwiązywaniu kombinatorycznych problemów optymalizacyjnych nauczonych z danych przez systemy AI.
BENEFICJENT:QUANTUMZ.IO Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością
POIR.01.01.01-00-0061/22-00
FENG Projekt FENG.01.01-IP.02-0625/23
DimQ: Disruption Management with XaosQ Optimizer
TYTUŁ PROJEKTU:„Dynamiczna alokacja zasobów w ekosystemach przemysłowych podatnych na perturbacje z wykorzystaniem algorytmów inspirowanych fizycznie i uczenia maszynowego”CEL PROJEKTU: Opracowanie innowacyjnego narzędzia do optymalizacji zarządzania zasobami i harmonogramowania w sytuacjach dynamicznych zmian i zakłóceń.
BENEFICJENT: QUANTUMZ.IO Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością
FENG.01.01-IP.02-0625/23
Przedmiot projektu
Quantumz.io Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością realizuje projekt pn. „Dynamiczna alokacja zasobów w ekosystemach przemysłowych podatnych na perturbacje z wykorzystaniem algorytmów inspirowanych fizycznie i uczenia maszynowego” współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki. Przedmiotem projektu jest opracowanie systemu informatycznego XaosQ do zarządzania dynamiczną alokacją zasobów w środowisku podatnym na perturbacje. Do tego celu wykorzystane zostaną algorytmy inspirowane fizycznie, w tym algorytmy kwantowe oraz metody z obszaru uczenia maszynowego. Opracowany zostanie stochastyczny model zaburzeń występujących w procesie dynamicznej alokacji zasobów i model harmonogramowania generujący stabilne rozwiązania.Badania
ETAP 1
Stochastyczny model zaburzeń
Budowa i symulacje stochastycznego modelu zaburzeń występujących w procesie dynamicznej alokacji zasobów.
ETAP 2
Koszty stabilności
Wyznaczanie miary kosztów (nie)stabilności harmonogramu.
ETAP 3
Model harmonogramowania
Opracowanie modelu harmonogramowania generującego rozwiązania stabilne względem miar stabilności
ETAP 4
Algorytm reschedulingu
Opracowanie algorytmu umożliwiającego dynamiczną alokację zasobów (rescheduling) uwzględniający funkcje kosztów wraz ze wstępną implementacją.
ETAP 5
Implementacja HPC
Implementacja algorytmów z poprzednich etapów wykorzystująca zasoby HPC w formie prototypu rozwiązania
Cel projektu
Celem projektu jest opracowanie innowacyjnego narzędzia do optymalizacji zarządzania zasobami i harmonogramowania w sytuacjach dynamicznych zmian i zakłóceń. Wykorzystując podejścia hybrydowe, łączące technologie klasyczne i kwantowe, algorytm pozwoli przedsiębiorstwom z tych branż szybko i sprawnie reagować na zakłócenia, minimalizując ich wpływ na harmonogramy i zmniejszając efekt lawinowy. Grupą docelową rezultatów projektu jest branża lotnicza (aircraft scheduling problem; ASP) i transportowa (vehicle routing problem; VRP).Rezultat projektu
Rezultatem projektu będzie nowa innowacyjna usługa XaosQ - dynamiczna alokacja zasobów w ekosystemach przemysłowych podatnych na perturbacje, która zmieni sposób, w jaki firmy radzą sobie z zakłóceniami, przyczyniając się do transformacji rynku docelowego. Wprowadzenie usługi na rynek przyczyni się do przewagi konkurencyjnej i wzrostu wartości rynku, przyspieszając transformację w kierunku wykorzystania zaawansowanych technologii obliczeniowych, przygotowując sektor na erę obliczeń kwantowych. XaosQ stanie się kluczowym elementem przyszłościowego zarządzania zasobami, logistyką i bezpieczeństwem cyfrowym, wpływając na przyspieszenie transformacji rynku docelowego.Wartość projektu
16 136 370
WARTOŚĆ PROJEKTU W PLN
11 728 260
WARTOŚĆ DOFINANSOWANIA W PLN