Nissan seli aerodinamiko v kvantno računalništvo za hitrejši razvoj električnih vozil

Kvantni računalnik za zdaj še ne nadomešča vetrovnika.

Quemix je sporočil, da je z Nissanom začel skupni razvojni projekt za programsko opremo za aerodinamične analize, ki uporablja kvantno računalništvo. V njenem jedru je hibridni kvantno-klasični algoritem, zasnovan za prihodnje kvantne računalnike Early FTQC, torej zgodnje stroje, odporne na napake. Nova metoda je v kvantnem simulatorju z visoko natančnostjo ponovila rezultate običajne klasične aerodinamične analize. Nissan in Quemix sta za tehnologijo vložila tudi patentne prijave.

Pomembno podrobnost je treba razumeti trezno. Nissan ne trdi, da bodo jutrišnji Ariya, Leaf ali Qashqai nastali v kvantnem računalniku. Podjetji sta algoritem preizkusili v kvantnem simulatorju, ne na pravem kvantnem računalniku znotraj razvojnega procesa serijskega vozila. To zgodbo postavi na bolj realna tla, vendar ji ne odvzame pomena. Pri razvoju avtomobilov ima prednost proizvajalec, ki lahko izračuna tok zraka okoli več deset ali več sto karoserijskih različic, še preden porabi čas v vetrovniku in denar za fizične prototipe.

Zakaj je aerodinamika pri električnem avtomobilu pomembnejša kot kdaj prej.

Aerodinamika ni pomembna le za zmanjšanje zračnega upora pri avtocestnih hitrostih. Vpliva na doseg električnega avtomobila, dejansko obremenitev baterije, šum vetra, hladilni pretok zraka, temperature zavor in celo zaščito podvozja. V Evropi se pritisk še povečuje. Cilji za izpuste CO2 novih osebnih avtomobilov se zaostrujejo, Evropska agencija za okolje pa kot cilj navaja 93,6 g/km za obdobje od 2025 do 2029, 49,5 g/km za obdobje od 2030 do 2034 in 0 g/km za leto 2035.

To pojasnjuje, zakaj Nissan aerodinamiko obravnava kot računalniški problem. Vsaka podrobnost karoserije, vsako ogledalo, kolesni lok, podtalna obloga, hladilna odprtina in zadnji rob ustvarjajo turbulence v zračnem toku. Klasični CFD, računalniška dinamika tekočin, inženirjem daje veliko količino podatkov, vendar zahteva čas in računsko moč. Nissanov lastni tehnični pregled je že leta 2022 zapisal, da CFD zahteva precejšnje vire in čas ter da podjetje razvija nadomestni model na osnovi strojnega učenja, ki se uči povezave med obliko vozila in rezultati CFD ter napoveduje tlak, hitrost zraka in količnik zračnega upora.

Novi algoritem delo razdeli med dva svetova.

Pristop Nissana in Quemixa celotnega aerodinamičnega problema ne preda kvantnemu računalniku. Klasični računalnik obravnava pogoje dotoka in odtoka ter dele, povezane s premikajočimi se objekti. Kvantni računalnik prevzame jedro dinamike tekočin, vključno z mejami mirujočih objektov. Takšna delitev dela je smiselna, saj zgodnji kvantni računalniki, odporni na napake, ne bodo ponujali neomejene računske moči.

Tehnična ovira so robni pogoji. Preprosta kocka ali pravilna mreža sta za kvantni algoritem precej lažji nalogi kot prava avtomobilska karoserija, kjer se površine ukrivljajo, podrobnosti sekajo, zračni tok okoli koles, podvozja in zadka pa postane izjemno zapleten. Po navedbah Quemixa kvantna vezja, potrebna za takšne robne pogoje, hitro postanejo prevelika. Novi hibridni algoritem poskuša to ozko grlo razbremeniti tako, da del zahtevnega dela prepusti klasičnemu računalniku.

Nissan v tej tekmi ni sam.

Razvoj na najvišji ravni se v celotni panogi premika v isto smer: manj fizičnih preizkusov in več digitalnih iteracij. Aprila 2026 sta IBM in Dallara sporočila, da lahko njun fizikalno zasnovani model umetne inteligence različice zadnjega difuzorja za dirkalnik v slogu LMP2 oceni v približno 10 sekundah, medtem ko običajni CFD potrebuje več ur. IBM in Dallara vzporedno raziskujeta tudi kvantne in klasične pristope, z namenom, da bi jih pozneje uporabila pri bolj kompleksnih simulacijah.

Nissanova prednost je, da računalniških simulacij ne obravnava kot laboratorijsko zanimivost. Študija primera podjetja AMD je opisala, kako je Nissan po prehodu na virtualne stroje Microsoft Azure, ki jih poganjajo procesorji AMD EPYC, zmogljivost simulacij trkov izboljšal za 30 odstotkov in skupne stroške povezanega delovnega toka CAE zmanjšal za 20 odstotkov. To kaže, kako resno Nissan računsko moč obravnava kot pospeševalnik razvoja vozil.

Za kupce bi bil rezultat lahko tišji in učinkovitejši avtomobil.

Kvantni računalnik sam po sebi naslednjega Nissanovega električnega avtomobila ne bo naredil privlačnejšega. Toda takšno orodje bi lahko inženirjem omogočilo preizkus več karoserijskih in podvoznih različic ter optimizacijo zračnega toka, še preden na vrsto pride drag fizični prototip. Za evropske kupce bi se rezultat lahko pokazal zelo konkretno: nekaj odstotkov manjša poraba energije na avtocesti, manj šuma vetra in daljši dejanski električni doseg.

Največja vrednost je v času. Razvoj električnih avtomobilov poteka hitro, kitajski proizvajalci znižujejo cene, evropska pravila pa zahtevajo pozornost do vsakega grama. Če bo Nissan kvantno in klasično programsko opremo za aerodinamiko prenesel v resničen razvojni proces, bi lahko skrajšal preizkusne cikle in intenzivneje iskal oblike, ki so videti dobro, hkrati pa skozi zrak potujejo z manj izgubljene energije.

Tehnični povzetek.

Nissan in Quemix razvijata kvantno in klasično programsko opremo za simulacijo aerodinamike.

Sistem je namenjen prihodnjim kvantnim računalnikom Early FTQC, odpornim na napake.

Klasični računalnik izračunava dotok, odtok in elemente, povezane z gibanjem, kvantni računalnik pa obravnava jedro dinamike tekočin.

Algoritem je v kvantnem simulatorju z visoko natančnostjo ponovil rezultate klasične aerodinamične analize LBM.

Za evropski trg so največje potencialne koristi manjša poraba energije, daljši električni doseg in hitrejši razvoj modelov.