Nissan lleva la aerodinámica a la computación cuántica para acelerar el desarrollo de eléctricos
Nissan y la japonesa Quemix desarrollan un software de simulación aerodinámica que reparte el trabajo entre un ordenador clásico y un futuro ordenador cuántico tolerante a fallos. No es una función técnica destinada al próximo modelo, sino una herramienta de desarrollo. Pero en la era del coche eléctrico, herramientas así pesan cada vez más en la rapidez con la que un fabricante puede mejorar la autonomía, el ruido y el consumo energético.
El ordenador cuántico aún no sustituye al túnel de viento
Quemix ha anunciado el inicio de un proyecto conjunto con Nissan para crear un software de análisis aerodinámico que utiliza computación cuántica. En el centro del sistema hay un algoritmo híbrido, cuántico y clásico, pensado para futuros ordenadores cuánticos Early FTQC, es decir, primeras máquinas tolerantes a fallos. En un simulador cuántico, el nuevo método reprodujo con gran precisión los resultados del análisis aerodinámico clásico convencional. Nissan y Quemix también han presentado solicitudes de patente para esta tecnología.
Conviene leer un detalle importante con calma. Nissan no afirma que los Ariya, Leaf o Qashqai de mañana vayan a nacer dentro de un ordenador cuántico. Las compañías han probado el algoritmo en un simulador cuántico, no en un ordenador cuántico real integrado en un proceso de desarrollo de vehículos de producción. Eso hace que la noticia sea más sobria, pero no menos relevante. En el desarrollo de automóviles, la ventaja la obtiene quien puede calcular el flujo de aire alrededor de decenas o cientos de variantes de carrocería antes de dedicar tiempo al túnel de viento y dinero a prototipos físicos.
Por qué la aerodinámica importa más que nunca en un coche eléctrico
La aerodinámica no solo sirve para reducir la resistencia a velocidades de autopista. Afecta a la autonomía de un eléctrico, a la carga real de la batería, al ruido aerodinámico, al flujo de refrigeración, a la temperatura de los frenos e incluso a la protección de los bajos. Europa añade otra presión. Los objetivos de CO2 para turismos nuevos se endurecen, y la Agencia Europea de Medio Ambiente fija 93,6 g/km como objetivo para 2025 a 2029, 49,5 g/km para 2030 a 2034 y 0 g/km para 2035.
Eso explica que Nissan vea la aerodinámica como un problema de computación. Cada detalle de la carrocería, cada retrovisor, paso de rueda, carenado inferior, abertura de refrigeración y borde de salida genera turbulencias en el flujo de aire. La CFD clásica, o dinámica de fluidos computacional, proporciona a los ingenieros una enorme cantidad de información, pero exige tiempo y potencia de cálculo. La propia revista técnica de Nissan señaló ya en 2022 que la CFD requería recursos y tiempo considerables, y que la compañía estaba desarrollando un modelo sustitutivo basado en aprendizaje automático para aprender la relación entre la forma del vehículo y los resultados de CFD, prediciendo presión, velocidad del aire y coeficiente de resistencia.
El nuevo algoritmo reparte el trabajo entre dos mundos
El enfoque de Nissan y Quemix no entrega todo el problema aerodinámico a un ordenador cuántico. El ordenador clásico se ocupa de las condiciones de entrada y salida del flujo, además de las partes vinculadas a objetos en movimiento. El ordenador cuántico asume el núcleo de la dinámica de fluidos, incluidos los límites de objetos estacionarios. Ese reparto tiene sentido, porque los primeros ordenadores cuánticos tolerantes a fallos no ofrecerán una potencia de cálculo ilimitada.
El obstáculo técnico está en las condiciones de contorno. Un cubo simple o una malla regular resultan mucho más fáciles para un algoritmo cuántico que la carrocería de un coche real, donde las superficies se curvan, los detalles se cruzan y el flujo alrededor de las ruedas, los bajos y la zaga se vuelve extremadamente complejo. Según Quemix, los circuitos cuánticos necesarios para esas condiciones de contorno crecen rápidamente hasta hacerse demasiado grandes. El nuevo algoritmo híbrido intenta aliviar ese cuello de botella dejando parte del trabajo más ingrato al ordenador clásico.
Nissan no está sola en esta carrera
En toda la industria, el desarrollo de alto nivel avanza en la misma dirección: menos pruebas físicas y más iteraciones digitales. En abril de 2026, IBM y Dallara afirmaron que su modelo de IA basado en física podía evaluar variantes del difusor trasero de un coche de competición tipo LMP2 en unos 10 segundos, mientras que la CFD convencional necesitaba horas. IBM y Dallara también exploran en paralelo enfoques cuánticos y clásicos, con el objetivo de utilizarlos más adelante en simulaciones más complejas.
La ventaja de Nissan es que no trata la simulación por ordenador como una curiosidad de laboratorio. Un caso de estudio de AMD describió cómo Nissan mejoró el rendimiento de la simulación de choque en un 30 por ciento y redujo en un 20 por ciento el coste total del flujo de trabajo CAE correspondiente tras pasar a máquinas virtuales de Microsoft Azure impulsadas por procesadores AMD EPYC. Ese dato muestra hasta qué punto Nissan considera la potencia de cálculo un acelerador del desarrollo de vehículos.
Para los compradores, el resultado podría ser un coche más silencioso y eficiente
Un ordenador cuántico no hará por sí solo que el próximo eléctrico de Nissan resulte más atractivo. Pero una herramienta como esta podría permitir a los ingenieros probar más variantes de carrocería y bajos, optimizando el flujo de aire antes de que entre en juego un prototipo físico caro. Para los clientes europeos, el resultado podría llegar de una forma muy tangible: unos puntos porcentuales menos de consumo energético en autopista, menor ruido aerodinámico y más autonomía eléctrica real.
El mayor valor está en el tiempo. El desarrollo de coches eléctricos avanza deprisa, los fabricantes chinos presionan los precios a la baja y la normativa europea obliga a vigilar cada gramo. Si Nissan consigue llevar el software aerodinámico cuántico y clásico a un proceso real de desarrollo, podría acortar los ciclos de prueba y buscar con más intensidad formas atractivas que atraviesen el aire con menos energía desperdiciada.
Resumen técnico
Nissan y Quemix desarrollan software de simulación aerodinámica cuántico y clásico.
El sistema apunta a futuros ordenadores cuánticos Early FTQC tolerantes a fallos.
El ordenador clásico calcula la entrada, la salida y los elementos relacionados con el movimiento, mientras que el ordenador cuántico gestiona el núcleo de la dinámica de fluidos.
En un simulador cuántico, el algoritmo reprodujo con gran precisión los resultados del análisis aerodinámico LBM clásico.
Para el mercado europeo, las mayores ganancias potenciales son un menor consumo energético, más autonomía eléctrica y un desarrollo de modelos más rápido.
