Quantum Space — Il problema del commesso viaggiatore: il quantum e l'ottimizzazione di logistica e fabbriche
Con appena 20 città, i percorsi possibili superano gli atomi dell'universo. Ottimizzare catene di fornitura e produzione è un problema combinatorio: il campo dove il calcolo quantistico promette di più.
PM
Di Pierpaolo Marturano10 marzo 2026 · 2 min di lettura · Aggiornato il 19 giugno 2026
Quantum Space è il programma di approfondimento di Class CNBC dedicato al calcolo quantistico, in onda ogni martedì, condotto dal giornalista Emerick De Narda con Pierpaolo Marturano come esperto fisso e ideatore dei contenuti. La puntata su manifattura e logistica affronta una classe di problemi tanto comuni quanto temibili: l'ottimizzazione combinatoria.
Un muro che la forza bruta non abbatte
L'esempio classico è il problema del commesso viaggiatore: trovare il percorso più breve che tocca un insieme di città. Sembra banale, ma con appena 20 città il numero di percorsi possibili supera quello degli atomi nell'universo osservabile. Non è una questione di calcolatori più potenti: è la struttura stessa del problema a crescere in modo esplosivo, mettendo fuori gioco l'idea di provare tutte le combinazioni una per una. È un muro che la forza bruta classica non può abbattere.
Con appena 20 città il numero di percorsi possibili supera quello degli atomi nell'universo osservabile.
La complessità nascosta delle cose che usiamo
Questi problemi sono ovunque, anche dove non li vediamo. Una sola automobile contiene circa 30.000 componenti, provenienti da centinaia di fornitori in decine di Paesi: dietro ogni oggetto quotidiano si nasconde una rete di scelte da coordinare.
Assegnare lavori alle macchine in fabbrica (lo job-shop scheduling) o pianificare le rotte di una flotta con vincoli di capacità e finestre temporali (il vehicle routing problem) sono varianti dello stesso nodo: troppe combinazioni per essere esplorate tutte. Cambia il contesto, ma la difficoltà di fondo resta identica.
Tradurre il mondo in qubit
Per affrontarli con un computer quantistico, questi problemi vengono riscritti in un formato chiamato QUBO, adatto a essere mappato sui qubit. È il passaggio chiave: trasformare una decisione logistica o produttiva in una forma che l'hardware quantistico possa elaborare.
Non è teoria astratta. Aziende come Volkswagen (già nel 2019, sull'ottimizzazione del traffico), Airbus e BASF, quest'ultima insieme a Pasqal, conducono sperimentazioni concrete. Con un mercato della logistica che vale circa 10.000 miliardi di dollari, anche un miglioramento dell'1% significa 100 miliardi di risparmi. È qui, nell'esplorazione di spazi combinatori enormi, che il vantaggio quantistico potrebbe arrivare prima.
I numeri Con 20 città i percorsi possibili superano gli atomi dell'universo osservabile. Una sola automobile conta circa 30.000 componenti, da centinaia di fornitori in decine di Paesi. Il mercato della logistica vale circa 10.000 miliardi di dollari: anche solo l'1% di miglioramento equivale a 100 miliardi di risparmi.
Quantum Space is Class CNBC's in-depth program on quantum computing, airing every Tuesday, hosted by journalist Emerick De Narda with Pierpaolo Marturano as resident expert and content creator. The episode on manufacturing and logistics tackles a class of problems as common as they are formidable: combinatorial optimization.
A wall brute force cannot break
The classic example is the travelling salesman problem: finding the shortest route touching a set of cities. It seems trivial, but with just 20 cities the number of possible routes exceeds that of atoms in the observable universe. This is not a matter of building faster machines: it is the very structure of the problem that grows explosively, ruling out any attempt to try every combination one by one. It is a wall that classical brute force cannot break down.
With just 20 cities the number of possible routes exceeds that of atoms in the observable universe.
The hidden complexity of the things we use
These problems are everywhere, even where we never notice them. A single car contains about 30,000 components, from hundreds of suppliers in dozens of countries: behind every everyday object lies a web of choices to be coordinated.
Assigning jobs to machines in a factory (job-shop scheduling) or planning a fleet's routes with capacity constraints and time windows (the vehicle routing problem) are variants of the same knot: too many combinations to explore them all. The context changes, but the underlying difficulty stays identical.
Translating the world into qubits
To tackle them with a quantum computer, these problems are rewritten in a format called QUBO, suited to be mapped onto qubits. This is the crucial step: turning a logistics or production decision into a form that quantum hardware can process.
It is not abstract theory. Companies like Volkswagen (back in 2019, on traffic optimization), Airbus and BASF, the latter together with Pasqal, are running concrete experiments. With a logistics market worth about $10 trillion, even a 1% improvement means $100 billion in savings. It is here, in exploring enormous combinatorial spaces, that quantum advantage might arrive first.
By the numbers With 20 cities, possible routes exceed the atoms in the observable universe. A single car holds about 30,000 components, from hundreds of suppliers in dozens of countries. The logistics market is worth about $10 trillion: even a 1% improvement equals $100 billion in savings.
