Quantencomputing und Simulationen Wie Quanten-Algorithmen industrielle CFD-Workflows unterstützen

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Quantencomputing erreicht die reale Ingenieurspraxis: Eine neue Studie zeigt, wie hybride Workflows komplexe Strömungssimulationen beschleunigen und Rechenressourcen drastisch einsparen können.

Classiq, ein Softwareunternehmen für Quantencomputing und Rolls Royce, ein weltweit agierender Triebwerkshersteller haben in einem Blogbeitrag untersucht, wie Quantencomputing-Methoden Strömungssimulationen (Computational Fluid Dynamics, CFD) unterstützen können – eines der anspruchsvollsten Gebiete der Ingenieurssimulation.

CFD wird in Branchen wie der Luft- und Raumfahrt, der Energiewirtschaft, der Automobilindustrie und der fortschrittlichen Fertigung eingesetzt, um die Bewegung von Luft, Flüssigkeiten und Gasen zu simulieren. Diese Simulationen sind zentral für das Design von Flugzeugen, Strahltriebwerken, Turbinen und anderen komplexen Systemen, erfordern jedoch erhebliche Hochleistungs-Rechenressourcen.

Lässt sich ein Quanten-Linearsolver in einen bestehenden CFD-Workflow integrieren?

Der Fachbeitrag mit dem Titel „Quantum Linear Solvers for CFD: From Algorithmic Promise to Practical Performance“ befasst sich mit einer praktischen Frage für das Quantencomputing der Zukunft: Kann ein Quanten-Linearsolver in einen bestehenden CFD-Workflow integriert werden, und liefert dieser Workflow auch dann noch nützliche Ergebnisse, wenn die Quantenkomponente eher approximativ (näherungsweise) als perfekt arbeitet?

Im Rahmen der Zusammenarbeit wurde ein hybrider klassisch-quantenbasierter Workflow untersucht, wobei eine öffentlich zugängliche CFD-Anwendung genutzt wurde. Die Anwendung simuliert eine stationäre Strömung durch eine eindimensionale Düse, einschließlich transsonischer Strömungen mit Verdichtungsstößen. In diesem Workflow steuert der klassische CFD-Prozess weiterhin die Gesamtsimulation, während ein Quanten-Linearsolver als Teil eines internen Schritts zur Aktualisierung der Simulation getestet wird.

Die Arbeit ergab, dass der CFD-Workflow auch bei Verwendung eines approximativen Quanten-Solvers konvergiert. In einem Test reduzierte ein spezieller Ansatz (Chebyshev linear combination of unitaries, kurz Cheb-LCU) die benötigten Quantenressourcen um mehr als eine Größenordnung im Vergleich zu Solvern, die auf der „Quantum Singular Value Transformation“ basieren. Dabei blieb die Konvergenz im gesamten CFD-Prozess erhalten.

Kleiner Testfall, Skalierung auf größere CFD-Aufgaben geplant

Die Studie wurde an einem kleineren Testfall durchgeführt; künftige Arbeiten werden die Skalierung auf größere, anspruchsvollere CFD-Probleme untersuchen. Die Ergebnisse verdeutlichen, warum das Testen von Quantenalgorithmen innerhalb realer Anwendungs-Workflows so wichtig ist: Die praktische Leistung einer Quantenmethode hängt davon ab, wie sie sich im größeren Ingenieursprozess verhält, und nicht nur davon, wie sie isoliert betrachtet abschneidet.

Quantencomputing in bestehende Workflows integrieren

„Quantencomputing ist für Unternehmen nur dann relevant, wenn es sich in die Workflows integrieren lässt, die Ingenieure und Forscher bereits nutzen“, sagt Nir Minerbi, Mitbegründer und CEO von Classiq. „Diese Arbeit ist ein wichtiger Schritt in diese Richtung. Sie zeigt, wie Teams über die reine Bewertung von Algorithmen hinausgehen und untersuchen können, wie sich Quantenmethoden in realen wissenschaftlichen und technischen Anwendungen verhalten.“

Es wird außerdem deutlich: Zukünftige Quantenanwendungen benötigen möglicherweise nicht in jedem Schritt perfekte Quanten-Subroutinen. In einigen Fällen können nützliche Workflows Approximationen tolerieren, wenn dies den Ressourcenbedarf senkt und den Gesamtprozess stabil hält.

Die Rolle von Classiq umfasst die Entwicklung und Implementierung des Quanten-Teils des hybriden CFD-Workflows unter Nutzung der hauseigenen High-Level-Quantensoftware-Plattform. Die Implementierung des Quanten-Linearsolvers ist in der offenen Bibliothek von Classiq verfügbar, was die Wiederholbarkeit und weitere Forschung unterstützt.

Praktischer Rahmen für die Bewertung von Quantenmethoden

Für Branchen, die auf Simulationen angewiesen sind, hilft dieses Vorgehen, sich auf künftige fehlertolerante Quantencomputer vorzubereiten und gleichzeitig bodenständig an realen technischen Anforderungen orientiert zu bleiben. Sie bietet zudem einen praktischen Rahmen für die Bewertung von Quantenmethoden als Teil von End-to-End-Anwendungen anstatt als eigenständige Algorithmen.

Weitere Informationen: https://www.classiq.io/insights/quantum-linear-solvers-for-cfd-from-algorithmic-promise-to-practical-performance

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