Nissan подключает квантовые вычисления к аэродинамике ради более быстрой разработки электромобилей

Квантовый компьютер пока не заменяет аэродинамическую трубу.

Quemix сообщила о начале совместного с Nissan проекта по созданию программного обеспечения для аэродинамического анализа с использованием квантовых вычислений. В основе разработки лежит гибридный квантово-классический алгоритм, рассчитанный на будущие квантовые компьютеры Early FTQC, то есть ранние отказоустойчивые машины. В квантовом симуляторе новый метод с высокой точностью воспроизвел результаты обычного классического аэродинамического анализа. Nissan и Quemix также подали патентные заявки на эту технологию.

Здесь важна одна оговорка. Nissan не утверждает, что завтрашние Ariya, Leaf или Qashqai будут создаваться внутри квантового компьютера. Компании проверили алгоритм в квантовом симуляторе, а не на реальном квантовом компьютере в рамках процесса разработки серийного автомобиля. Это делает новость более сдержанной, но не менее значимой. В автомобилестроении преимущество получает тот, кто может просчитать обтекание десятков или сотен вариантов кузова до того, как тратить время в аэродинамической трубе и деньги на физические прототипы.

Почему аэродинамика в электромобиле важнее, чем когда-либо.

Аэродинамика влияет не только на снижение сопротивления на скоростях автомагистрали. От нее зависят запас хода электромобиля, реальная нагрузка на батарею, шум ветра, потоки воздуха для охлаждения, температура тормозов и даже защита днища. В Европе давление усиливает и регулирование. Целевые показатели CO2 для новых легковых автомобилей ужесточаются: Европейское агентство по окружающей среде указывает цель 93,6 г/км на 2025-2029 годы, 49,5 г/км на 2030-2034 годы и 0 г/км на 2035 год.

Поэтому Nissan рассматривает аэродинамику как вычислительную задачу. Каждая деталь кузова, каждое зеркало, колесная арка, нижний кожух, охлаждающее отверстие и задняя кромка создают турбулентность в воздушном потоке. Классическая CFD, то есть вычислительная гидрогазодинамика, дает инженерам огромный объем информации, но требует времени и вычислительных ресурсов. В собственном техническом обзоре Nissan еще в 2022 году отмечала, что CFD требует значительных ресурсов и времени, а компания разрабатывает суррогатную модель на основе машинного обучения, чтобы изучать связь между формой автомобиля и результатами CFD, прогнозируя давление, скорость воздуха и коэффициент аэродинамического сопротивления.

Новый алгоритм делит работу между двумя мирами.

Подход Nissan и Quemix не передает всю аэродинамическую задачу квантовому компьютеру. Классический компьютер обрабатывает условия входящего и выходящего потока, а также части задачи, связанные с движущимися объектами. Квантовый компьютер берет на себя ядро гидрогазодинамики, включая границы неподвижных объектов. Такое разделение логично, поскольку ранние отказоустойчивые квантовые компьютеры не будут обладать неограниченной вычислительной мощностью.

Главное техническое препятствие связано с граничными условиями. Простой куб или регулярная сетка для квантового алгоритма куда проще, чем реальный кузов автомобиля, где поверхности изогнуты, детали пересекаются, а поток вокруг колес, днища и задней части становится крайне сложным. По данным Quemix, квантовые схемы, необходимые для таких граничных условий, быстро становятся слишком большими. Новый гибридный алгоритм должен снять это ограничение, оставляя часть самой трудоемкой работы классическому компьютеру.

Nissan не единственная в этой гонке.

Во всей отрасли передовые разработки движутся в одном направлении: меньше физических испытаний, больше цифровых итераций. В апреле 2026 года IBM и Dallara заявили, что их основанная на физике ИИ-модель может оценивать варианты заднего диффузора для гоночного автомобиля типа LMP2 примерно за 10 секунд, тогда как обычной CFD требуются часы. IBM и Dallara также параллельно изучают квантовые и классические подходы, чтобы в дальнейшем применять их в более сложных симуляциях.

Преимущество Nissan в том, что компания не относится к компьютерному моделированию как к лабораторной диковинке. В исследовании AMD описано, как Nissan повысила производительность моделирования краш-тестов на 30% и снизила совокупную стоимость соответствующего CAE-процесса на 20% после перехода на виртуальные машины Microsoft Azure на базе процессоров AMD EPYC. Это показывает, насколько серьезно Nissan воспринимает вычислительную мощность как ускоритель разработки автомобилей.

Для покупателей результатом может стать более тихий и эффективный автомобиль.

Сам по себе квантовый компьютер не сделает следующий электромобиль Nissan привлекательнее. Но такой инструмент может дать инженерам возможность проверять больше вариантов кузова и днища, оптимизируя потоки воздуха еще до появления дорогого физического прототипа. Для европейских клиентов результат может быть вполне осязаемым: на несколько процентов ниже расход энергии на автомагистрали, меньше шума ветра и больше реальный запас хода на электротяге.

Главная ценность здесь во времени. Разработка электромобилей идет быстро, китайские производители снижают цены, а европейские нормы заставляют учитывать каждый грамм. Если Nissan сможет внедрить квантово-классическое аэродинамическое ПО в реальный процесс разработки, компания сможет сократить циклы испытаний и активнее искать формы, которые хорошо выглядят и рассекают воздух с меньшими потерями энергии.

Техническое резюме.

Nissan и Quemix разрабатывают квантово-классическое ПО для аэродинамического моделирования.

Система рассчитана на будущие отказоустойчивые квантовые компьютеры Early FTQC.

Классический компьютер рассчитывает входящий поток, выходящий поток и элементы, связанные с движением, а квантовый компьютер обрабатывает ядро гидрогазодинамики.

В квантовом симуляторе алгоритм с высокой точностью воспроизвел результаты классического аэродинамического анализа LBM.

Для европейского рынка главный потенциальный эффект, это снижение расхода энергии, увеличение запаса хода на электротяге и ускорение разработки моделей.