Nissan uvodi kvantno računarstvo u aerodinamiku za brži razvoj električnih automobila
Nissan i japanska kompanija za kvantni softver Quemix razvijaju softver za simulaciju aerodinamike koji deli posao između klasičnog računara i budućeg kvantnog računara otpornog na greške. To nije tehnička funkcija za sledeći novi model, već razvojni alat. Ipak, u eri električnih automobila, upravo ovakvi alati sve više određuju koliko brzo proizvođač može da poboljša domet, buku i potrošnju energije.
Kvantni računar još ne zamenjuje vazdušni tunel
Quemix je saopštio da je sa Nissanom započeo zajednički razvojni projekat za izradu softvera za analizu aerodinamike koji koristi kvantno računarstvo. U osnovi je hibridni kvantno-klasični algoritam namenjen budućim Early FTQC kvantnim računarima, odnosno ranim mašinama otpornim na greške. U kvantnom simulatoru, nova metoda je sa velikom preciznošću reprodukovala rezultate konvencionalne klasične analize aerodinamike. Nissan i Quemix su podneli i patentne prijave za ovu tehnologiju.
Jedan važan detalj treba posmatrati hladnije. Nissan ne tvrdi da će sutrašnji Ariya, Leaf ili Qashqai nastati unutar kvantnog računara. Kompanije su algoritam testirale u kvantnom simulatoru, a ne na stvarnom kvantnom računaru u okviru procesa razvoja serijskog vozila. To priču čini trezvenijom, ali ne i manje važnom. U razvoju automobila prednost ima onaj proizvođač koji može da izračuna strujanje vazduha oko desetina ili stotina varijanti karoserije pre nego što potroši vreme u vazdušnom tunelu i novac na fizičke prototipove.
Zašto je aerodinamika važnija nego ikad kod električnog automobila
Aerodinamika se ne svodi samo na smanjenje otpora pri brzinama na auto-putu. Ona utiče na domet električnog automobila, stvarno opterećenje baterije, buku vetra, protok vazduha za hlađenje, temperature kočnica, pa čak i na zaštitu podvozja. Evropa dodaje još jedan pritisak. Ciljevi za emisiju CO2 kod novih putničkih automobila postaju stroži, a Evropska agencija za životnu sredinu navodi 93,6 g/km kao cilj za period od 2025. do 2029, 49,5 g/km za period od 2030. do 2034. i 0 g/km za 2035. godinu.
Zato Nissan aerodinamiku vidi kao računarski problem. Svaki detalj karoserije, svako ogledalo, luk točka, donja oplata, otvor za hlađenje i završna ivica, stvaraju turbulencije u strujanju vazduha. Klasični CFD, odnosno računarska dinamika fluida, inženjerima daje ogromnu količinu informacija, ali troši vreme i računarsku snagu. Nissanov tehnički pregled je još 2022. naveo da CFD zahteva znatne resurse i vreme, kao i da kompanija razvija zamenski model zasnovan na mašinskom učenju, koji uči odnos između oblika vozila i CFD rezultata, predviđajući pritisak, brzinu vazduha i koeficijent otpora.
Novi algoritam deli posao između dva sveta
Pristup Nissana i Quemixa ne prepušta ceo aerodinamički problem kvantnom računaru. Klasični računar obrađuje uslove ulaznog i izlaznog toka, kao i delove povezane sa pokretnim objektima. Kvantni računar preuzima jezgro dinamike fluida, uključujući granice nepokretnih objekata. Takva podela posla ima smisla, jer rani kvantni računari otporni na greške neće nuditi neograničenu računarsku snagu.
Tehnička prepreka krije se u graničnim uslovima. Jednostavna kocka ili pravilna mreža daleko su lakši za kvantni algoritam nego stvarna karoserija automobila, gde se površine savijaju, detalji ukrštaju, a strujanje oko točkova, podvozja i zadnjeg dela postaje izuzetno složeno. Prema Quemixu, kvantna kola potrebna za takve granične uslove brzo postaju prevelika. Novi hibridni algoritam pokušava da ukloni to usko grlo tako što deo zahtevnog posla ostavlja klasičnom računaru.
Nissan nije sam u ovoj trci
U celoj industriji, razvoj na visokom nivou kreće se u istom smeru: manje fizičkih testova, više digitalnih iteracija. U aprilu 2026, IBM i Dallara su naveli da njihov AI model zasnovan na fizici može da proceni varijante zadnjeg difuzora za trkački automobil u stilu LMP2 za oko 10 sekundi, dok je konvencionalnom CFD-u za to potrebno više sati. IBM i Dallara paralelno istražuju i kvantne i klasične pristupe, s ciljem da ih kasnije primene u složenijim simulacijama.
Nissanova prednost je u tome što računarsku simulaciju ne tretira kao laboratorijsku zanimljivost. Studija slučaja kompanije AMD opisala je kako je Nissan poboljšao performanse simulacije sudara za 30 odsto i smanjio ukupan trošak relevantnog CAE radnog toka za 20 odsto nakon prelaska na Microsoft Azure virtuelne mašine koje koriste AMD EPYC procesore. To pokazuje koliko ozbiljno Nissan posmatra računarsku snagu kao sredstvo za ubrzavanje razvoja vozila.
Za kupce, rezultat bi mogao da bude tiši i efikasniji automobil
Kvantni računar sam po sebi neće učiniti sledeći Nissanov električni automobil privlačnijim. Ali ovakav alat mogao bi inženjerima da omogući testiranje većeg broja varijanti karoserije i podvozja, uz optimizaciju strujanja vazduha pre nego što u igru uđe skup fizički prototip. Za evropske kupce, rezultat bi mogao da stigne u vrlo opipljivom obliku: nekoliko procenata manja potrošnja energije na auto-putu, niža buka vetra i duži stvarni električni domet.
Najveća vrednost leži u vremenu. Razvoj električnih automobila odvija se brzo, kineski proizvođači spuštaju cene, a evropski propisi traže pažnju prema svakom gramu. Ako Nissan uspe da uvede kvantno-klasični softver za aerodinamiku u stvaran razvojni proces, mogao bi da skrati cikluse testiranja i agresivnije traži oblike koji dobro izgledaju, a kroz vazduh prolaze uz manje rasipanja energije.
Tehnički pregled
Nissan i Quemix razvijaju kvantno-klasični softver za simulaciju aerodinamike.
Sistem cilja buduće Early FTQC kvantne računare otporne na greške.
Klasični računar izračunava ulazni tok, izlazni tok i elemente povezane sa kretanjem, dok kvantni računar obrađuje jezgro dinamike fluida.
U kvantnom simulatoru, algoritam je sa velikom preciznošću reprodukovao rezultate klasične LBM analize aerodinamike.
Za evropsko tržište, najveći potencijalni dobici su niža potrošnja energije, duži električni domet i brži razvoj modela.
