Nissan залучає квантові обчислення для швидшої розробки електромобілів

Квантовий комп’ютер поки не замінює аеродинамічну трубу

Quemix повідомила, що розпочала спільний із Nissan проєкт зі створення програмного забезпечення для аналізу аеродинаміки з використанням квантових обчислень. В основі системи лежить гібридний квантово-класичний алгоритм, розрахований на майбутні квантові комп’ютери Early FTQC, тобто ранні відмовостійкі машини. У квантовому симуляторі новий метод із високою точністю відтворив результати звичайного класичного аналізу аеродинаміки. Nissan і Quemix також подали патентні заявки на цю технологію.

Один важливий нюанс варто оцінювати стримано. Nissan не заявляє, що завтрашні Ariya, Leaf чи Qashqai народжуватимуться всередині квантового комп’ютера. Компанії випробували алгоритм у квантовому симуляторі, а не на реальному квантовому комп’ютері в межах процесу розробки серійного автомобіля. Це робить новину менш гучною, але не менш значущою. У розробці автомобілів перевагу має той виробник, який може прорахувати потоки повітря навколо десятків або сотень варіантів кузова ще до витрат часу в аеродинамічній трубі та грошей на фізичні прототипи.

Чому аеродинаміка стала ще важливішою для електромобіля

Аеродинаміка не зводиться лише до зменшення опору на автомагістралі. Вона впливає на запас ходу електромобіля, реальне навантаження на батарею, шум вітру, потоки охолоджувального повітря, температуру гальм і навіть захист днища. У Європі тиск посилюють і регуляторні вимоги. Цільові показники CO2 для нових легкових автомобілів стають жорсткішими: Європейське агентство з довкілля називає 93,6 г/км ціллю на 2025-2029 роки, 49,5 г/км на 2030-2034 роки та 0 г/км на 2035 рік.

Саме тому Nissan розглядає аеродинаміку як обчислювальну задачу. Кожна деталь кузова, кожне дзеркало, колісна арка, захист днища, охолоджувальний отвір і задня кромка створюють турбулентність у потоці повітря. Класична CFD, тобто обчислювальна гідродинаміка, дає інженерам величезний обсяг інформації, але потребує часу й обчислювальних ресурсів. Ще у 2022 році у власному технічному огляді Nissan зазначала, що CFD вимагає значних ресурсів і часу, а компанія розробляє сурогатну модель на основі машинного навчання, яка вивчає зв’язок між формою автомобіля та результатами CFD, прогнозуючи тиск, швидкість повітря і коефіцієнт опору.

Новий алгоритм ділить роботу між двома світами

Підхід Nissan і Quemix не передає всю задачу аеродинаміки квантовому комп’ютеру. Класичний комп’ютер працює з умовами входу та виходу потоку, а також із частинами, пов’язаними з рухомими об’єктами. Квантовий комп’ютер бере на себе ядро гідродинаміки, зокрема межі нерухомих об’єктів. Такий розподіл роботи логічний, адже ранні відмовостійкі квантові комп’ютери не матимуть необмеженої обчислювальної потужності.

Технічна проблема полягає в граничних умовах. Простий куб або регулярна сітка набагато зручніші для квантового алгоритму, ніж справжній кузов автомобіля, де поверхні мають кривину, деталі перетинаються, а потік повітря навколо коліс, днища та задньої частини стає вкрай складним. За даними Quemix, квантові схеми, потрібні для таких граничних умов, швидко стають надто великими. Новий гібридний алгоритм намагається усунути це вузьке місце, залишаючи частину складної роботи класичному комп’ютеру.

Nissan не єдина в цих перегонах

У галузі розробка високого рівня рухається в тому самому напрямку: менше фізичних випробувань, більше цифрових ітерацій. У квітні 2026 року IBM і Dallara заявили, що їхня фізична модель штучного інтелекту може оцінювати варіанти заднього дифузора для гоночного автомобіля у стилі LMP2 приблизно за 10 секунд, тоді як класична CFD потребує годин. IBM і Dallara також паралельно досліджують квантові та класичні підходи з метою подальшого використання у складніших симуляціях.

Перевага Nissan у тому, що компанія не сприймає комп’ютерне моделювання як лабораторну цікавинку. У кейсі AMD описано, як Nissan підвищила продуктивність моделювання краш-тестів на 30 відсотків і знизила загальну вартість відповідного CAE-процесу на 20 відсотків після переходу на віртуальні машини Microsoft Azure на базі процесорів AMD EPYC. Це показує, наскільки серйозно Nissan ставиться до обчислювальної потужності як до прискорювача розробки автомобілів.

Для покупців результатом може стати тихіший і ефективніший автомобіль

Сам по собі квантовий комп’ютер не зробить наступний електромобіль Nissan привабливішим. Але такий інструмент може дати інженерам змогу перевіряти більше варіантів кузова й днища, оптимізуючи повітряні потоки до того, як у процес увійде дорогий фізичний прототип. Для європейських клієнтів результат може проявитися цілком відчутно: на кілька відсотків менше енергоспоживання на автомагістралі, нижчий шум вітру та більший реальний запас ходу на електротязі.

Найбільша цінність полягає в часі. Розробка електромобілів рухається швидко, китайські виробники знижують ціни, а європейські норми змушують рахувати кожен грам. Якщо Nissan зможе впровадити квантово-класичне програмне забезпечення для аеродинаміки в реальний процес розробки, це може скоротити цикли випробувань і дати змогу активніше шукати форми, які добре виглядають і водночас розсікають повітря з меншими втратами енергії.

Технічне резюме

Nissan і Quemix розробляють програмне забезпечення для моделювання аеродинаміки на базі квантових і класичних обчислень.

Система орієнтована на майбутні відмовостійкі квантові комп’ютери Early FTQC.

Класичний комп’ютер розраховує вхідний і вихідний потоки та елементи, пов’язані з рухом, тоді як квантовий комп’ютер опрацьовує ядро гідродинаміки.

У квантовому симуляторі алгоритм із високою точністю відтворив результати класичного аеродинамічного аналізу LBM.

Для європейського ринку найбільший потенційний ефект полягає в нижчому енергоспоживанні, більшому запасі ходу на електротязі та швидшій розробці моделей.