Nissan duce aerodinamica spre calculul cuantic pentru a accelera dezvoltarea mașinilor electrice

Computerul cuantic nu înlocuiește încă tunelul aerodinamic.

Quemix a anunțat că a început un proiect comun de dezvoltare cu Nissan pentru crearea unui software de analiză aerodinamică bazat pe calcul cuantic. La baza acestuia se află un algoritm hibrid, cuantic și clasic, proiectat pentru viitoarele computere cuantice Early FTQC, adică mașini timpurii tolerante la erori. Într-un simulator cuantic, noua metodă a reprodus cu mare precizie rezultatele analizei aerodinamice clasice convenționale. Nissan și Quemix au depus și cereri de brevet pentru această tehnologie.

Un detaliu important trebuie privit cu prudență. Nissan nu susține că viitoarele Ariya, Leaf sau Qashqai vor fi concepute într-un computer cuantic. Companiile au testat algoritmul într-un simulator cuantic, nu pe un computer cuantic real integrat într-un proces de dezvoltare pentru un vehicul de serie. Asta face informația mai sobră, dar nu mai puțin relevantă. În dezvoltarea auto, avantajul îl are compania care poate calcula fluxul de aer în jurul a zeci sau sute de variante de caroserie înainte să consume timp în tunelul aerodinamic și bani pe prototipuri fizice.

De ce contează aerodinamica mai mult ca oricând la o mașină electrică.

Aerodinamica nu înseamnă doar reducerea rezistenței la înaintare la viteze de autostradă. Ea influențează autonomia unei mașini electrice, sarcina reală asupra bateriei, zgomotul de vânt, fluxul de aer pentru răcire, temperaturile frânelor și chiar protecția părții inferioare a caroseriei. Europa adaugă încă un nivel de presiune. Țintele de CO2 pentru autoturismele noi se înăspresc, Agenția Europeană de Mediu indicând 93,6 g/km ca obiectiv pentru 2025, 2029, 49,5 g/km pentru 2030, 2034 și 0 g/km pentru 2035.

Așa se explică de ce Nissan privește aerodinamica drept o problemă de calcul. Fiecare detaliu al caroseriei, fiecare oglindă, pasaj de roată, panou inferior, deschidere de răcire și muchie posterioară creează turbulențe în fluxul de aer. CFD, adică dinamica fluidelor computațională, oferă inginerilor o cantitate uriașă de informații, dar consumă timp și putere de calcul. În 2022, propria analiză tehnică Nissan nota că CFD necesita resurse și timp considerabile și că firma dezvolta un model surogat bazat pe învățare automată, capabil să învețe relația dintre forma vehiculului și rezultatele CFD și să prezică presiunea, viteza aerului și coeficientul de rezistență aerodinamică.

Noul algoritm împarte sarcina între două lumi.

Abordarea Nissan și Quemix nu transferă întreaga problemă aerodinamică unui computer cuantic. Computerul clasic se ocupă de condițiile de intrare și ieșire ale fluxului, precum și de părțile legate de obiecte aflate în mișcare. Computerul cuantic preia nucleul dinamicii fluidelor, inclusiv limitele obiectelor staționare. Această împărțire a muncii are sens, deoarece primele computere cuantice tolerante la erori nu vor oferi putere de calcul nelimitată.

Piedica tehnică se află în condițiile la limită. Un cub simplu sau o rețea regulată sunt mult mai ușor de tratat de un algoritm cuantic decât o caroserie reală, unde suprafețele se curbează, detaliile se intersectează, iar fluxul de aer din jurul roților, al părții inferioare și al spatelui devine extrem de complex. Potrivit Quemix, circuitele cuantice necesare pentru aceste condiții la limită cresc rapid până la dimensiuni prea mari. Noul algoritm hibrid încearcă să deblocheze acest blocaj lăsând o parte din munca dificilă computerului clasic.

Nissan nu este singură în această cursă.

În industrie, dezvoltarea de nivel înalt se îndreaptă în aceeași direcție: mai puține teste fizice, mai multe iterații digitale. În aprilie 2026, IBM și Dallara au spus că modelul lor de inteligență artificială bazat pe fizică putea evalua variante de difuzor spate pentru o mașină de curse de tip LMP2 în aproximativ 10 secunde, în timp ce CFD convențional avea nevoie de ore. IBM și Dallara explorează, de asemenea, în paralel abordări cuantice și clasice, cu scopul de a le folosi ulterior în simulări mai complexe.

Avantajul Nissan este că nu tratează simularea pe computer ca pe o curiozitate de laborator. Un studiu de caz AMD a descris cum Nissan a îmbunătățit performanța simulărilor de impact cu 30% și a redus costul total al fluxului CAE relevant cu 20%, după trecerea la mașini virtuale Microsoft Azure echipate cu procesoare AMD EPYC. Asta arată cât de serios tratează Nissan puterea de calcul ca accelerator pentru dezvoltarea vehiculelor.

Pentru cumpărători, rezultatul ar putea fi o mașină mai silențioasă și mai eficientă.

Un computer cuantic nu va face, singur, următoarea mașină electrică Nissan mai atractivă. Dar un astfel de instrument le-ar putea permite inginerilor să testeze mai multe variante de caroserie și de parte inferioară, optimizând fluxul de aer înainte ca un prototip fizic costisitor să intre în scenă. Pentru clienții europeni, rezultatul ar putea apărea într-o formă foarte concretă: un consum de energie cu câteva procente mai mic pe autostradă, zgomot de vânt redus și autonomie electrică reală mai mare.

Cea mai mare valoare stă în timp. Dezvoltarea mașinilor electrice avansează rapid, producătorii chinezi împing prețurile în jos, iar reglementările europene cer atenție la fiecare gram. Dacă Nissan poate integra software-ul aerodinamic cuantic și clasic într-un proces real de dezvoltare, ar putea scurta ciclurile de testare și ar putea căuta mai agresiv forme care arată bine, dar taie aerul cu mai puțină energie irosită.

Rezumat tehnic.

Nissan și Quemix dezvoltă software de simulare aerodinamică bazat pe calcul cuantic și clasic.

Sistemul vizează viitoare computere cuantice Early FTQC, tolerante la erori.

Computerul clasic calculează intrarea, ieșirea și elementele legate de mișcare, în timp ce computerul cuantic gestionează nucleul dinamicii fluidelor.

Într-un simulator cuantic, algoritmul a reprodus cu mare precizie rezultatele analizei aerodinamice clasice LBM.

Pentru piața europeană, cele mai importante câștiguri potențiale sunt consumul mai mic de energie, autonomia electrică mai mare și dezvoltarea mai rapidă a modelelor.