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量子計算機在解決具體問題上優于常規計算機，但遺憾的是這些問題沒有實際應用。下一步是讓量子計算機變得有用。查爾莫斯理工大學部的研究人員說，他們的量子計算機雖然小，但很有用，可以幫助解決實際的調度優化問題。
近年來，人們對構建量子計算機很感興趣，相關研究也如火如荼。2019年，谷歌的研究團隊取得了重大突破：他們的量子計算機比當時最好的超級計算機快得多，美中不足的是他們解決的問題沒有實際用途，所以，現在重要的任務是找到一些實際問題，這些問題不是常規計算機可以解決的，而是量子計算機可以解決的。
查爾莫斯理工大學部的量子計算機項目始于2018年，項目負責人之一、理論物理學家朱利亞費里尼(Giulia Ferrini)表示：“我們希望正在開發的量子計算機能夠盡快解決實際問題，因此我們與業界緊密合作。”項目研究人員(包括一名來自航空物流公司杰佩森的在職博士生)發現，量子計算機可以解決航空工業問題的一個例子。
所有航空公司都面臨航班安排問題。例如，如何為飛機分配路線是一個調度優化問題，隨著航線和飛機的增加，這個問題的規模和復雜程度會迅速增加，研究人員希望量子計算機能夠比傳統計算機更好地解決這些問題，與常規計算機相比，量子計算機的基本組件在原理上完全不同，量子計算機的基本組件是量子位，很少有量子位能處理相當多的資訊。由于這種結構和功能的差異，量子計算機必須用不同于常規計算機的算法進行編碼。早期量子計算機中可以使用一種算法，稱為量子近似優化算法(QAOA)。Chalmers研究小組已經在他們的量子計算機(一個只有兩個量子位的處理器)上成功實現了該算法，并表明該算法能夠成功解決飛機航線分配問題，第一次演示只涉及兩架飛機，問題規模很小，結果很容易驗證。
研究小組首先在實踐中證明了QAOA算法可以解決飛機航線分配問題，他們在算法操作上也比以前走得更遠，這需要優秀的硬件和精確的控制。“這證明我們有能力用量子處理器解決實際問題，我們現在用的量子位還是很少的，但是很好用，我們的計劃是確保小規模的良好運營，然后擴大規模。”負責實驗設計的高級研究員喬納斯貝蘭德說，喬納斯貝蘭德也是查爾莫斯量子計算機項目的領導者之一，
研究小組的理論專家模擬了同樣的優化問題，解決了多達278架飛機的情況，這需要一臺具有25個量子位的計算機。Giulia Ferrini說：“隨著規模的擴大，結果還是不錯的，說明QAOA算法有潛力在更大規模上解決這類問題。”然而，要超越當今最好的計算機，需要更多的設備，查爾莫斯的研究人員已經開始擴大設備規模，目前，他們正在研究五個量子位，并計劃到2021年達到至少20個量子位，同時保持高質量。
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