„Nissan“ aerodinamiką kelia į kvantinių skaičiavimų lauką, siekdama spartinti elektromobilių kūrimą

Kvantinis kompiuteris vėjo tunelio kol kas nepakeis

„Quemix“ pranešė kartu su „Nissan“ pradėjusi projektą, kurio tikslas, sukurti aerodinamikos analizės programinę įrangą, naudojančią kvantinius skaičiavimus. Jos pagrindas yra hibridinis kvantinis ir klasikinis algoritmas, skirtas būsimiems Early FTQC kvantiniams kompiuteriams, kitaip tariant, ankstyvoms klaidoms atsparioms mašinoms. Kvantiniame simuliatoriuje naujasis metodas itin tiksliai atkūrė įprastos klasikinės aerodinamikos analizės rezultatus. „Nissan“ ir „Quemix“ taip pat pateikė patentų paraiškas šiai technologijai.

Vieną svarbią detalę verta vertinti santūriau. „Nissan“ neteigia, kad rytojaus „Ariya“, „Leaf“ ar „Qashqai“ bus kuriami kvantiniame kompiuteryje. Bendrovės algoritmą išbandė kvantiniame simuliatoriuje, o ne realiame kvantiniame kompiuteryje, naudojamame serijinio automobilio kūrimo procese. Tai istoriją daro blaivesnę, bet ne mažiau reikšmingą. Automobilių kūrime pranašumą įgyja tas gamintojas, kuris gali apskaičiuoti oro srautą aplink dešimtis ar šimtus kėbulo variantų dar prieš skirdamas laiką vėjo tuneliui ir pinigus fiziniams prototipams.

Kodėl aerodinamika elektromobiliui svarbesnė nei bet kada

Aerodinamika nėra vien pasipriešinimo mažinimas važiuojant greitkeliu. Ji veikia elektromobilio nuvažiuojamą atstumą, realią baterijos apkrovą, vėjo triukšmą, aušinimo oro srautą, stabdžių temperatūrą ir net dugno apsaugą. Europoje spaudimą didina ir dar vienas veiksnys. Nauji lengvųjų automobilių CO2 tikslai griežtėja: Europos aplinkos agentūra kaip 2025 iki 2029 m. tikslą nurodo 93,6 g/km, 2030 iki 2034 m. laikotarpiui, 49,5 g/km, o 2035 m., 0 g/km.

Tai paaiškina, kodėl „Nissan“ aerodinamiką mato kaip skaičiavimo uždavinį. Kiekviena automobilio kėbulo detalė, kiekvienas veidrodėlis, ratų arka, dugno panelė, aušinimo anga ir galinė briauna oro sraute sukelia turbulenciją. Klasikinė CFD, arba skaičiuojamoji skysčių dinamika, inžinieriams suteikia didžiulį kiekį informacijos, tačiau reikalauja laiko ir skaičiavimo galios. Pačios „Nissan“ techninėje apžvalgoje dar 2022 m. pažymėta, kad CFD pareikalauja daug išteklių ir laiko, o bendrovė kūrė mašininiu mokymusi paremtą pakaitinį modelį, turintį išmokti ryšį tarp automobilio formos ir CFD rezultatų bei prognozuoti slėgį, oro greitį ir pasipriešinimo koeficientą.

Naujasis algoritmas darbą padalija tarp dviejų pasaulių

„Nissan“ ir „Quemix“ pasirinktas metodas visos aerodinamikos problemos kvantiniam kompiuteriui neperduoda. Klasikinis kompiuteris apdoroja įtekėjimo ir ištekėjimo sąlygas, taip pat dalis, susijusias su judančiais objektais. Kvantinis kompiuteris imasi pagrindinės skysčių dinamikos dalies, įskaitant nejudančių objektų ribas. Toks darbo pasidalijimas logiškas, nes ankstyvieji klaidoms atsparūs kvantiniai kompiuteriai neribotos skaičiavimo galios nepasiūlys.

Techninė kliūtis slypi ribinėse sąlygose. Paprastas kubas ar taisyklingas tinklelis kvantiniam algoritmui yra gerokai lengvesnis už tikrą automobilio kėbulą, kur paviršiai išlinksta, detalės susikerta, o oro srautas aplink ratus, dugną ir galinę dalį tampa itin sudėtingas. Pasak „Quemix“, tokioms ribinėms sąlygoms reikalingos kvantinės grandinės greitai tampa per didelės. Naujasis hibridinis algoritmas mėgina atlaisvinti šią siaurą vietą dalį sudėtingo darbo palikdamas klasikiniam kompiuteriui.

„Nissan“ šiose lenktynėse nėra viena

Visoje pramonėje aukšto lygio kūrimas juda ta pačia kryptimi: mažiau fizinių bandymų, daugiau skaitmeninių iteracijų. 2026 m. balandį IBM ir „Dallara“ pranešė, kad jų fizikos dėsniais paremtas dirbtinio intelekto modelis LMP2 tipo lenktyninio automobilio galinio difuzoriaus variantus gali įvertinti maždaug per 10 sekundžių, kai įprastai CFD tam reikia valandų. IBM ir „Dallara“ taip pat lygiagrečiai nagrinėja kvantinius ir klasikinius metodus, siekdamos vėliau juos naudoti sudėtingesniuose modeliavimuose.

„Nissan“ pranašumas tas, kad kompiuterinio modeliavimo ji nelaiko laboratorine įdomybe. AMD atvejo analizėje aprašyta, kaip „Nissan“, perėjusi prie „Microsoft Azure“ virtualiųjų mašinų su AMD EPYC procesoriais, 30 proc. pagerino avarijų modeliavimo našumą ir 20 proc. sumažino atitinkamo CAE darbo proceso bendrąsias sąnaudas. Tai rodo, kaip rimtai „Nissan“ vertina skaičiavimo galią kaip transporto priemonių kūrimo spartintoją.

Pirkėjams rezultatas galėtų būti tylesnis ir efektyvesnis automobilis

Vien kvantinis kompiuteris kito „Nissan“ elektromobilio patrauklesnio nepadarys. Tačiau toks įrankis inžinieriams galėtų leisti išbandyti daugiau kėbulo ir dugno variantų, optimizuojant oro srautą dar prieš atsirandant brangiam fiziniam prototipui. Europos klientams rezultatas galėtų pasireikšti labai apčiuopiamai: keliais procentais mažesnėmis energijos sąnaudomis greitkelyje, mažesniu vėjo triukšmu ir ilgesniu realiu elektriniu nuvažiuojamu atstumu.

Didžiausia vertė yra laikas. Elektromobilių kūrimas vyksta sparčiai, Kinijos gamintojai spaudžia kainas žemyn, o Europos reguliavimas verčia atkreipti dėmesį į kiekvieną gramą. Jei „Nissan“ pavyktų kvantinę ir klasikinę aerodinamikos programinę įrangą įtraukti į realų kūrimo procesą, ji galėtų sutrumpinti bandymų ciklus ir aktyviau ieškoti formų, kurios atrodo gerai, bet orą skrodžia sunaudodamos mažiau energijos.

Techninė santrauka

„Nissan“ ir „Quemix“ kuria kvantinę ir klasikinę aerodinamikos modeliavimo programinę įrangą.

Sistema orientuota į būsimus Early FTQC klaidoms atsparius kvantinius kompiuterius.

Klasikinis kompiuteris skaičiuoja įtekėjimo, ištekėjimo ir su judėjimu susijusius elementus, o kvantinis kompiuteris apdoroja pagrindinę skysčių dinamikos dalį.

Kvantiniame simuliatoriuje algoritmas itin tiksliai atkūrė klasikinės LBM aerodinamikos analizės rezultatus.

Europos rinkoje didžiausi galimi laimėjimai yra mažesnės energijos sąnaudos, ilgesnis elektrinis nuvažiuojamas atstumas ir spartesnis modelių kūrimas.