BQP, Anbieter von quanten-beschleunigter Simulationssoftware, und der Drohnenhersteller Modovolo gehen einen großen Schritt im Engineering. Durch die Integration der BQPhy-Plattform in den Entwicklungsprozess von Modovolo konnten langwierige Zyklen im Drohnendesign verkürzt werden.
Mithilfe quanten-inspirierter Algorithmen auf bestehender HPC/GPU-Infrastruktur analysiert der BQPhy QuantumNOW Solver tausende Designvariablen simultan. Dies ermöglicht Modovolo die schnelle Skalierung physischer Hardware und das Erreichen von Spitzenleistungen bei Drohnen zu radikal reduzierten Kosten.
Abhishek Chopra, Gründer und CEO von BQP, erklärte, dass es nicht nur um eine marginale Beschleunigung einzelner Simulationen gehe, sondern um die totale Erkundung des Designraums. BQPhy eliminiere den traditionellen Trial-and-Error-Flaschenhals, indem tausende von Simulationen gleichzeitig durchgeführt würden. Dies gebe zukunftsorientierten Herstellern wie Modovolo die Möglichkeit, radikal optimierte Geometrien zu erkunden, die zuvor rechnerisch unsichtbar waren. Man bewege sich nun in einem Tempo von der Softwareausgabe zur physischen Erprobung, wie es die Branche noch nicht gesehen habe.
Drohnendesign: Quantentechnologie als Kraftmultiplikator
Laut Justin Call, Mitgründer und CEO von Modovolo, habe das Unternehmen zwar eigene genetische Algorithmen für die Propelleroptimierung entwickelt und damit sehr effiziente Designs erzielt, doch sei die Abhängigkeit von traditionellen Optimierungsmethoden aufgrund der extrem großen Anzahl potenzieller dreidimensionaler Geometrien für den Propeller unglaublich zeitintensiv gewesen. Dies gelte sowohl für die Anzahl der Arbeitsstunden als auch für die Rechenleistung; die Ausführung auf lokalen Servern hätte viele Tage in Anspruch genommen, um zu einem einzigen Design zu gelangen. Oftmals hätte dieses Design keinen Sinn ergeben, da sich die Berechnungen in einem „lokalen Minimum“ verfangen hätten. Dies habe dazu gezwungen, alles neu zu berechnen, was Wochen an Arbeit bedeuten konnte.
Er fügte hinzu, dass sie ein proprietäres Verfahren für den 3D-Druck sehr erschwinglicher Propeller entwickelt hätten, aber die Maximierung ihrer Leistung durch traditionelle Werkzeuge ein langsamer, mühsamer Prozess gewesen sei. BQPhy habe als echter Kraftmultiplikator gewirkt und ihnen einen massiven Wettbewerbssprung im UAV-Markt verschafft. Mit den von BQP entwickelten Propellern verzeichne man nun große Steigerungen bei der Flugzeit und der Nutzlastkapazität.
Unzählige Variablen zu berücksichtigen
Das Propellerdesign mit bestehenden Werkzeugen, so Arion Mangio, Mitgründer und Chief Technology Officer von Modovolo, sei besonders schwierig sei, da die damit verbundenen Prozesse nicht nur fehleranfällig und langwierig seien, sondern auch nur eine geringe Anzahl von Variablen berücksichtigen würden. Ein Propellerblatt habe jedoch eine unendliche Anzahl von Variablen, mit unterschiedlichen Belastungspunkten, aerodynamischen Überlegungen und Leistungsänderungen an jedem Punkt des Blattes.
Um die Leistung wirklich zu steigern, müsse man alle diese Variablen berücksichtigen. BQPhy habe Modovolo die nötige Rechenleistung verliehen, um eine beispiellose Anzahl von Designvariablen gleichzeitig zu untersuchen. Dies löse die unmittelbaren Leistungsengpässe und liefere eine skalierbare Engine für die Bewältigung der nächsten Generation komplexer UAV-Systeme.
Moderne Produkte werden immer komplexer – und damit steigen auch die Anforderungen an Simulation und numerische Berechnungen. Besonders in der Luft- und Raumfahrt, der Halbleiterindustrie und der Fertigung sind CFD-, elektromagnetische und Struktursimulationen zentrale Werkzeuge der Produktentwicklung. Je detaillierter die Modelle werden, desto stärker geraten klassische Rechner jedoch an Grenzen bei Rechenzeit und Ressourcen.
Quantencomputing könnte hier künftig neue Möglichkeiten eröffnen. Dabei geht es zunächst nicht darum, klassische Hochleistungsrechner zu ersetzen. Vielmehr zeichnen sich hybride Workflows ab, bei denen Quantencomputer gezielt einzelne, besonders rechenintensive Aufgaben innerhalb etablierter Engineering-Prozesse übernehmen.
Ein Beispiel liefert eine Untersuchung von Classiq und Rolls-Royce zur numerischen Strömungsmechanik. Dabei wurde ein Quanten-Linearsolver in einen bestehenden CFD-Workflow integriert. Der klassische CFD-Prozess steuerte weiterhin die Gesamtsimulation, während der Quantenalgorithmus einen internen Berechnungsschritt unterstützte. Der Workflow konvergierte auch mit einem näherungsweise arbeitenden Quanten-Solver. Ein untersuchter Ansatz konnte zudem den Bedarf an Quantenressourcen gegenüber einem alternativen Verfahren um mehr als eine Größenordnung reduzieren.
Auch Quanscient und Haiqu zeigen, wie die Technologie in Richtung komplexerer Anwendungen voranschreitet. Ihr neuer Ansatz für Quantum-CFD wurde in einem 15-stufigen Benchmark für nichtlineare Strömungen mit einem Hindernis auf einem IBM-Quantencomputer getestet. Durch die Reduzierung von Qubits und Rechenoperationen soll die Skalierbarkeit verbessert werden. Damit rückt die Simulation komplexerer Strömungen auf Quantenhardware ein Stück näher an industrielle Anwendungen.
Das zeigt einen wichtigen Weg für die industrielle Anwendung: Quantencomputing kann und muss nicht sofort die komplette Simulation revolutionieren. Schon die gezielte Unterstützung einzelner Berechnungsschritte könnte einen praktischen Mehrwert schaffen.
Für die Produktentwicklung ergeben sich daraus drei relevante Potenziale:
höhere Simulationsgenauigkeit: Komplexere physikalische Zusammenhänge könnten detaillierter modelliert und mehr Designvarianten untersucht werden.
kürzere Entwicklungszeiten: Aufwändige Berechnungen könnten schneller durchgeführt und Entwicklungszyklen verkürzt werden.
effizientere Nutzung von Rechenressourcen: Quantencomputer könnten gezielt dort eingesetzt werden, wo klassische Verfahren besonders hohe Rechenleistungen benötigen.
Partnerschaften und Forschungsprojekte von Quantinuum mit Mitsubishi Electric und Synopsys sowie die Untersuchungen von Classiq und Rolls-Royce und Quanscient und Haiqu zeigen, dass sich die Diskussion damit zunehmend von der reinen Technologieperspektive hin zu konkreten Engineering-Anwendungen bewegt. Entscheidend wird sein, Quantenalgorithmen so in bestehende CAE-, CFD- und Designumgebungen zu integrieren, dass Ingenieure ihre etablierten Methoden, Modelle und Validierungsprozesse weiterhin nutzen können.
Für Aerospace & Defence ist das besonders relevant: CFD und andere physikalische Simulationen spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Flugzeugen, Triebwerken, Turbinen, Werkstoffen und komplexen Systemen. Je höher die Anforderungen an Effizienz, Sicherheit und Performance, desto wichtiger wird die Fähigkeit, physikalische Zusammenhänge bereits in frühen Entwicklungsphasen präzise abzubilden.
Quantencomputing könnte langfristig dazu beitragen, die „Rechenmauer“ klassischer Systeme zu verschieben – nicht durch einen radikalen Austausch bestehender Engineering-Methoden, sondern durch deren gezielte Erweiterung. Genau darin könnte einer der interessantesten Hebel für die Produktentwicklung der kommenden Jahre liegen.
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