Quantum computing integrato nella CFD nello studio Classiq e Rolls-Royce

Classiq, azienda specializzata nel software per il quantum computing, e Rolls-Royce hanno condotto un nuovo studio che esamina in che modo i metodi di calcolo quantistico potrebbero supportare la fluidodinamica computazionale (CFD), una delle aree più complesse della simulazione ingegneristica, alla base della simulazione di motori, turbine, sistemi di raffreddamento e aerodinamica dei veicoli

La CFD viene utilizzata in settori come aerospazio, energia, automotive e manifattura avanzata per simulare il movimento di aria, fluidi e gas. Queste simulazioni sono fondamentali per la progettazione di aeromobili, motori a reazione, turbine e altri sistemi complessi, ma possono richiedere risorse significative di high-performance computing. I dettagli dello studio sono illustrati nel blog tecnico di Classiq, ‘Quantum linear solvers for CFD: from algorithmic promise to practical performance’ (Solutori lineari quantistici per la CFD: dalla promessa algoritmica alle performance pratiche), che affronta una questione pratica per il futuro del quantum computing: la possibilità di inserire un solutore lineare quantistico all’interno di un workflow CFD esistente, continuando a ottenere risultati utili anche quando il componente quantistico è approssimato e non perfetto.

Classiq e Rolls-Royce hanno studiato un workflow ibrido classico-quantistico utilizzando un’applicazione CFD resa pubblicamente disponibile da Rolls-Royce. L’applicazione simula un flusso stazionario attraverso un ugello monodimensionale, incluso un flusso transonico con shock. Nel workflow, il processo CFD classico continua a gestire la simulazione complessiva, mentre un solutore lineare quantistico viene testato come parte di uno step interno che contribuisce ad aggiornare la simulazione.

Il lavoro ha rilevato che il workflow CFD poteva comunque convergere utilizzando un solutore quantistico approssimato. In un test, un approccio approssimato basato su combinazione lineare di unitarie di Chebyshev, o Cheb-LCU, ha ridotto i requisiti di risorse quantistiche di oltre un ordine di grandezza rispetto a un solutore basato su Quantum Singular Value Transformation, preservando al contempo la convergenza dell’intero processo CFD.

Lo studio è stato condotto su un caso di test su scala ridotta, e le attività future esamineranno la scalabilità verso problemi CFD più ampi e complessi. I risultati dimostrano perché sia importante testare gli algoritmi quantistici all’interno di workflow applicativi reali: le performance pratiche di un metodo quantistico possono dipendere dal suo comportamento nel processo ingegneristico più ampio, non solo dalle sue performance in isolamento.

“Il quantum computing è rilevante per le imprese se riesce a integrarsi nei workflow che ingegneri e ricercatori già utilizzano – dichiara Nir Minerbi, co-founder e CEO di Classiq -. Questo lavoro rappresenta un passo importante in questa direzione. Mostra come i team possano andare oltre la valutazione dei singoli algoritmi e iniziare a studiare il comportamento dei metodi quantistici all’interno di applicazioni scientifiche e ingegneristiche reali“.

Emerge inoltre una lezione più ampia per i team enterprise che lavorano sul quantum computing. Le future applicazioni quantistiche potrebbero non richiedere subroutine quantistiche perfette in ogni passaggio. In alcuni casi, workflow utili potrebbero tollerare un certo grado di approssimazione, se questo consente di ridurre i requisiti di risorse e mantenere il processo complessivo sulla giusta traiettoria.

Il ruolo di Classiq ha incluso lo sviluppo e l’implementazione della componente quantistica del workflow CFD ibrido tramite la propria piattaforma software quantistica high-level. L’implementazione del solutore lineare quantistico è disponibile nella libreria open di Classiq, a supporto della ripetibilità e di ulteriori attività di ricerca.

Per i settori che dipendono dalla simulazione, questo tipo di lavoro può aiutare i team a prepararsi ai futuri computer quantistici fault-tolerant, restando al contempo ancorati a esigenze ingegneristiche reali. Offre inoltre un framework pratico per valutare i metodi quantistici come parte di applicazioni end-to-end, anziché come algoritmi standalone.

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