Nissan, daha hızlı elektrikli araç geliştirme için aerodinamiği kuantum bilişime taşıyor

Kuantum bilgisayar henüz rüzgar tünelinin yerini almıyor

Quemix, Nissan ile kuantum bilişimden yararlanan bir aerodinamik analiz yazılımı geliştirmek üzere ortak bir proje başlattığını açıkladı. Çalışmanın merkezinde, gelecekteki Early FTQC kuantum bilgisayarları, yani erken dönem hata toleranslı makineler için tasarlanmış hibrit bir kuantum ve klasik algoritma yer alıyor. Yeni yöntem, bir kuantum simülatöründe geleneksel klasik aerodinamik analiz sonuçlarını yüksek doğrulukla yeniden üretti. Nissan ve Quemix, teknoloji için patent başvurularında da bulundu.

Burada önemli bir ayrımı soğukkanlı okumak gerekiyor. Nissan, yarının Ariya, Leaf veya Qashqai modellerinin bir kuantum bilgisayarın içinde geliştirileceğini iddia etmiyor. Şirketler algoritmayı, üretim aracı geliştirme sürecindeki gerçek bir kuantum bilgisayarda değil, bir kuantum simülatöründe test etti. Bu, haberi daha temkinli kılıyor, ancak önemini azaltmıyor. Otomobil geliştirmede avantaj, rüzgar tüneline zaman ve fiziksel prototiplere para harcamadan önce onlarca ya da yüzlerce gövde varyantı etrafındaki hava akışını hesaplayabilen şirketin eline geçiyor.

Aerodinamik elektrikli otomobilde neden her zamankinden önemli

Aerodinamik yalnızca otoyol hızlarında sürtünmeyi azaltmakla ilgili değil. Elektrikli otomobil menzilini, gerçek batarya yükünü, rüzgar gürültüsünü, soğutma hava akışını, fren sıcaklıklarını ve hatta alt gövde korumasını etkiliyor. Avrupa bu tabloya ek bir baskı katmanı daha ekliyor. Yeni binek otomobil CO2 hedefleri sıkılaşıyor. Avrupa Çevre Ajansı, hedefi 2025 ile 2029 dönemi için 93,6 g/km, 2030 ile 2034 dönemi için 49,5 g/km ve 2035 için 0 g/km olarak tanımlıyor.

Bu da Nissan’ın aerodinamiği neden bir hesaplama problemi olarak gördüğünü açıklıyor. Otomobil gövdesindeki her ayrıntı, her ayna, çamurluk kavisi, alt kaplama, soğutma açıklığı ve arka kenar, hava akışında türbülans yaratıyor. Klasik CFD, yani hesaplamalı akışkanlar dinamiği, mühendislere çok büyük miktarda bilgi sağlıyor, ancak ciddi zaman ve işlem gücü tüketiyor. Nissan’ın kendi teknik incelemesi de 2022’de CFD’nin önemli ölçüde kaynak ve zaman gerektirdiğini, şirketin araç şekli ile CFD sonuçları arasındaki ilişkiyi öğrenmek üzere makine öğrenmesine dayalı bir vekil model geliştirdiğini, bu modelle basınç, hava hızı ve sürtünme katsayısını tahmin etmeyi hedeflediğini belirtmişti.

Yeni algoritma işi iki dünya arasında bölüyor

Nissan ve Quemix’in yaklaşımı, aerodinamik problemin tamamını kuantum bilgisayara devretmiyor. Klasik bilgisayar giriş ve çıkış akış koşullarını, ayrıca hareketli nesnelerle bağlantılı bölümleri ele alıyor. Kuantum bilgisayar ise sabit nesne sınırları dahil akışkanlar dinamiğinin çekirdeğini üstleniyor. Bu iş bölümü mantıklı, çünkü erken dönem hata toleranslı kuantum bilgisayarlar sınırsız işlem gücü sunmayacak.

Teknik darboğaz sınır koşullarında ortaya çıkıyor. Basit bir küp ya da düzenli bir ızgara, kuantum algoritması için gerçek bir otomobil gövdesinden çok daha kolay. Gerçek gövdede yüzeyler kıvrılıyor, detaylar birbirine giriyor ve tekerlekler, alt gövde ve arka bölüm etrafındaki hava akışı son derece karmaşık hale geliyor. Quemix’e göre bu sınır koşulları için gereken kuantum devreleri hızla fazla büyüyor. Yeni hibrit algoritma, işin zorlu bir kısmını klasik bilgisayara bırakarak bu darboğazı çözmeye çalışıyor.

Nissan bu yarışta yalnız değil

Sektör genelinde üst seviye geliştirme aynı yöne ilerliyor: daha az fiziksel test, daha fazla dijital iterasyon. IBM ve Dallara, Nisan 2026’da fizik tabanlı yapay zeka modellerinin LMP2 tarzı bir yarış otomobili için arka difüzör varyantlarını yaklaşık 10 saniyede değerlendirebildiğini, geleneksel CFD’nin ise saatler gerektirdiğini açıkladı. IBM ve Dallara, daha sonra daha karmaşık simülasyonlarda kullanma hedefiyle kuantum ve klasik yaklaşımları paralel olarak da araştırıyor.

Nissan’ın avantajı, bilgisayar simülasyonunu laboratuvar merakı olarak görmemesi. Bir AMD vaka çalışması, Nissan’ın AMD EPYC işlemcilerle çalışan Microsoft Azure sanal makinelerine geçtikten sonra çarpışma simülasyonu performansını yüzde 30 artırdığını ve ilgili CAE iş akışının toplam maliyetini yüzde 20 düşürdüğünü ortaya koydu. Bu da Nissan’ın işlem gücünü araç geliştirmeyi hızlandıran bir unsur olarak ne kadar ciddiye aldığını gösteriyor.

Alıcılar için sonuç daha sessiz ve daha verimli bir otomobil olabilir

Kuantum bilgisayar tek başına Nissan’ın bir sonraki elektrikli otomobilini daha cazip hale getirmeyecek. Ancak böyle bir araç, mühendislerin daha fazla gövde ve alt gövde varyantını test etmesini, pahalı bir fiziksel prototip devreye girmeden önce hava akışını optimize etmesini sağlayabilir. Avrupa’daki müşteriler için sonuç çok somut biçimde görülebilir: otoyolda birkaç puan daha düşük enerji tüketimi, daha az rüzgar gürültüsü ve daha uzun gerçek kullanım menzili.

Asıl değer zamanda yatıyor. Elektrikli otomobil geliştirme hızla ilerliyor, Çinli üreticiler fiyatları aşağı çekiyor ve Avrupa düzenlemeleri her grama dikkat etmeyi gerektiriyor. Nissan, kuantum ve klasik aerodinamik yazılımını gerçek bir geliştirme sürecine dahil edebilirse, test döngülerini kısaltabilir ve havayı daha az enerji kaybıyla yararken iyi görünen formları daha agresif biçimde arayabilir.

Teknik özet

Nissan ve Quemix, kuantum ve klasik aerodinamik simülasyon yazılımı geliştiriyor.

Sistem, gelecekteki Early FTQC hata toleranslı kuantum bilgisayarlarını hedefliyor.

Klasik bilgisayar giriş akışını, çıkış akışını ve hareketle ilişkili unsurları hesaplarken, kuantum bilgisayar akışkanlar dinamiğinin çekirdeğini üstleniyor.

Algoritma, bir kuantum simülatöründe klasik LBM aerodinamik analiz sonuçlarını yüksek doğrulukla yeniden üretti.

Avrupa pazarı için en büyük potansiyel kazanımlar daha düşük enerji tüketimi, daha uzun elektrikli menzil ve daha hızlı model geliştirme.