Ученые из Корнеллского университета придумали, как использовать квантовые вычисления вместе с моделью прогнозирующего контроля (MPC), чтобы сократить расход энергии и снизить выбросы CO₂.

Здания — одни из главных потребителей энергии. Чтобы сделать их эффективнее, исследователи разработали систему на основе квантового алгоритма QAOA. Она учится на данных, предсказывает оптимальные параметры и подстраивается под изменения — например, скачки температуры или перебои с солнечной энергией.

Вместо сложных расчетов система преобразует задачу в бинарную оптимизацию (QUBO) и находит лучшее решение: когда заряжать батареи, когда включать отопление, а когда полагаться на солнечные панели.

Эксперименты провели на двух зданиях кампуса Корнелла.

Результаты впечатляют:

• Энергопотребление снизилось на 6,8% по сравнению с обычными методами.
• Выбросы углекислого газа упали на 41,2% в год — просто за счет умного распределения энергии.

Система быстро адаптируется: если на улице похолодало, она скорректирует нагрузку на обогрев, не жертвуя комфортом. Правда, есть нюансы:

• Пока алгоритм работает с относительно простыми моделями. Для сложных систем потребуются доработки.
• Не учитывает все возможные погрешности — но это можно исправить.

Перспективы огромные: если добавить реальные данные по выбросам, протестировать на разных типах зданий и улучшить квантовые алгоритмы, метод сможет изменить всю отрасль.

Этот подход решает три ключевые проблемы:

1. Энергоэффективность — здания перестают тратить ресурсы впустую.
2. Экология — резкое сокращение выбросов без дорогих перестроек.
3. Гибкость — система учится на ходу, а не работает по жесткому шаблону.

Главный прорыв — использование квантовых вычислений для реальных задач. Пока такие технологии тестируют в идеальных условиях, но здесь алгоритм уже работает с реальными зданиями, погодой и энергопотреблением. Дальше — масштабирование.

Ранее ученые разработали умные окна, снижающие энергопотребление зданий.