Ayesa Ibermática fundazioa – Salmenta-postuak konputazio kuantikoko langileei berresleitzeko optimizazioa
Ayesa Ibermática fundazioa
Sektorea: Mugikortasuna
Negozio-kasua
Saltzaileak lanpostuetara berresleitzeko kopuru handiaren kudeaketa, hainbat arrazoi direla eta, askotan aurreikusi gabeak. Konbinazio-arazo konplexuentzako optimizazio-soluzio klasikoak garestiak izan ohi dira konputazioari dagokionez eta ez dute soluzio optimoak lortzeko bermerik eskaintzen, ez dituztelako balizko agertoki guztiak ebaluatzen.
Helburuak
Lortutako emaitzak zehatzenak, espezifikoenak eta efizienteenak direla bermatzen duen soluzio bat lortzea. Lanpostuen esleipen-kopurua zein garrantziaren arabera esleitutako lanpostuen irabazia hobetzea. Murrizketen baldintzak mantentzea, saltzaile bakoitzaren testuinguruaren, lanpostuaren distantziaren, eskuragarritasunaren eta abarren arabera.
Erabilera-kasua
Algoritmoei dagokienez, arazoa “QUBO” arazo bat izan zen, eta minimizatu beharreko funtzioa zein murrizketak zegozkien Hamiltoniarretan kodifikatu ziren. Bestalde, ereduan sailtzaileak postuetara esleitzeko lehentasuna gehitzeko aukera ematen duen eredu analitikoa ere egin zen, aurretiazko esleipen-historikoen arabera. Esleipen historikoaren euskarriaren (historikoki saltzaile bat lanpostu batean esleitu den aldi guztiak) eta saltzaileak lanpostu “berritzaileetan” esleitzearen irabaziaren arteko oreka oreka-koefizientearen azterketaren bidez egiten da. Halaber, proiektu horretan ikaskuntza automatiko kuantikoko edo QMLko soluzio bat ere ezarri da. Soluzioa gai da kudeatzailearen portaera subjektiboaren eredua egiteko lortutako historikoen arabera, eta saltzaileen esleipen subjektiboa automatikoki kopiatzeko testuinguruaren arabera (eguna, hilabetea, kartelera, etab.).
Azpiegitura
Cloud.
Erabilitako teknologiak
Ikaskuntza automatikoa edo sakona Kuantikoa
Erabilitako datuak
Dataset pribatuak
Erabilitako baliabideak
Quantum Computational Scientist – Quantum Inspire Expert , Quantum Optimization Expert, Quantum ML Datuen ingeniaria, aplikazioen diseinatzailea.
Zailtasunak eta ikaskuntza
Ayesa eta Ibermática Fundazioak garatutako QOPS metodologiaren gaineko ikaskuntza, ingurune errealetan konputazio kuantikoaren proiektuak sostengatzeko. Horretarako, hainbat soluzio aztertu ziren, baina egungo cloud plataforma kuantiko bat berak ere ez zituen nahi ziren emaitzak lortzen. Solver kuantiko propioa garatu da konbinazio-arazoak konpontzeko, “Polynomial Unconstrained Binary Optimization” (PUBO) metodoen bidez.
KPIak (negozioan duen inpaktua eta ereduaren metrikak)
Absentismo-kasuetarako saltzaileak esleitzeko prozesua 15 minututan egiten da, eta lehen 2 ordu behar ziren gutxienez esleitzeko. Automatikoki proposatutako esleipenek esleipenen kopurua hobetzen dute, bikoiztu egiten baitute batez beste eta esleipenaren ”scoringa” hirukoiztu, okupatzen diren lanpostuen pisuaren arabera. Sistemak aukera ematen du etorkizunean “aurreikuspen” esleipenak egiteko (20 egun egunero). Teknikarien lana soilik da sistema kuantikoaren gomendioak onartzea eta “indar basati” kuantikoaren azterketarako teknologiari esker proposatutako agertokia onena dela bermatzea. Hortaz, teknikarien eguneroko lanaren eraginkortasuna, karga eta segurtasuna oso hobekuntza garrantzitsua izan da.
Finantzaketa
Ez
Kolaboratzaileak
ONCEren berrikuntza-laborategia
