Dentro brevemente
- Pesquisadores chineses demonstraram um novo método de dinâmica de fluidos computacional quântica (QCFD) usando um método híbrido quântico-clássico, que consegue simulação eficiente do fluxo de fluidos em computadores quânticos supercondutores.
- O solucionador personalizado “Iterative-QLS” da pesquisa combina supressão de erros com equações lineares quânticas, permitindo simulações mais precisas e abrindo caminho para modelos grandes e complexos de dinâmica de fluidos.
- Embora ainda em fase experimental, este método quântico de CFD poderá um dia melhorar a tecnologia aeroespacial de alta velocidade, incluindo o voo hipersônico, simulando desafios aerodinâmicos complexos de forma mais eficaz do que os métodos clássicos.
Pesquisadores chineses estão explorando o potencial da computação quântica para dinâmica de fluidos, que visa permitir simulações avançadas e, ainda em fase experimental, pode ter impacto na tecnologia hipersônica.
Em um novo estudo publicado online na revista Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, uma equipe de várias instituições chinesas, apoiada pelo computador quântico Origin, usou um computador quântico supercondutor para demonstrar como a dinâmica computacional quântica de fluidos (QCFD) pode ser usada para simular fluxo. de líquido. com sucesso sem precedentes.
A pesquisa utiliza uma nova abordagem que combina computação quântica e clássica para simular o fluxo de fluidos, especialmente para abordar as limitações dos métodos computacionais tradicionais que têm lutado com as crescentes demandas da dinâmica de fluidos computacional (CFD). Ao adaptar os processos de CFD ao hardware quântico, esta abordagem pode fornecer informações sobre desafios aerodinâmicos complexos, incluindo a importante área da hipersônica.
Solucionador recursivo personalizado
A pesquisa apresenta um método que utiliza solucionadores lineares quânticos (QLS) – algoritmos que podem acelerar significativamente as soluções nos modelos intermediários de dinâmica de fluidos. A equipe desenvolveu um método especial que ajusta iterativamente os cálculos para se aproximar da resposta exata – referido como solucionador iterativo personalizado no estudo, ou “Iterative-QLS” – que pode melhorar os cálculos e reduzir erros de cálculo. Os cientistas relatam que este método foi capaz de suprimir erros computacionais comuns aos sistemas quânticos, que são notoriamente difíceis de controlar nos dispositivos quânticos atuais.
Usando este solucionador, os pesquisadores obtiveram simulações de fluxo de Poiseuille e propagação de ondas acústicas, condições fundamentais para a dinâmica de fluidos que fornecem indicações antecipadas do desempenho do método. No experimento de fluxo de Poiseuille, a simulação quântica manteve uma taxa de erro relativa inferior a 0,2%, enquanto a simulação de ondas acústicas enfrentou uma matriz de 5.043 dimensões, mostrando o poder dos sistemas quânticos para lidar com simulações muito complexas.
Método de Integração
A equipe realizou esse experimento usando computadores quânticos supercondutores, uma plataforma que depende de circuitos supercondutores para realizar funções quânticas. Este experimento usou a chamada “abordagem híbrida”, onde os sistemas quânticos enfrentam as restrições computacionais enquanto os sistemas clássicos lidam com cálculos mais intensivos, criando uma solução mais escalável que se adapta à capacidade limitada do hardware quântico atual.
Central para esta abordagem é um método conhecido como método subespacial, que permite aos pesquisadores dividir grandes problemas de dinâmica de fluidos em partes menores e gerenciáveis. Essa separação permite que a simulação se ajuste às limitações atuais dos processadores quânticos, possibilitando simular padrões de fluxo grandes e complexos sem cobrir o hardware.
O processo iterativo utilizado no Iterative-QLS mencionado acima corrige os erros gradativamente, melhorando a precisão ao reestimar as estatísticas em cada simulação.
Efeitos de aplicações hipersônicas
As implicações deste trabalho são importantes para a tecnologia aeroespacial, onde é essencial compreender a dinâmica dos fluidos em velocidades extremas, como as encontradas no voo hipersônico. A tecnologia hipersônica envolve velocidades superiores a Mach 5, onde ondas de choque, altas temperaturas e interações de fluxo complexas tornam-se mais difíceis de prever com métodos tradicionais de CFD. Os métodos de CFD baseados em quântica podem quebrar essas barreiras, reduzindo a carga computacional necessária para modelar essas condições, fornecendo detalhes inatingíveis em computadores clássicos.
Embora a pesquisa não aborde especificamente as condições de voo hipersônico, os métodos estabelecem as bases para futuras aplicações nesse domínio. Se for dimensionado com sucesso, o CFD quântico aprimorado poderá ser uma ferramenta poderosa no projeto de veículos avançados, ajudando os engenheiros a prever comportamentos que historicamente exigiram recursos computacionais caros.
Numa publicação na The China Academy Substack, que relata os desenvolvimentos na China, os autores centram-se nesta investigação como uma forma de aumentar a liderança da China em armas hipersónicas.
Eles escrevem: “A China desfruta atualmente de uma vantagem significativa sobre os seus rivais globais em sistemas de armas hipersónicas, com a velocidade dos mísseis DF-17 a atingir Mach 10, que é 10 vezes a velocidade do som. A chave para o desenvolvimento de mísseis e aeronaves hipersônicos avançados é compreender e prever dinâmicas complexas de ar-fluido em altas velocidades, que dependem fortemente de simulações de computador. A dinâmica de fluidos computacional (CFD) é importante na indústria aeroespacial, automotiva e na construção naval, com impacto significativo no projeto de aeronaves, veículos e navios. O aumento do poder computacional acelera os ciclos de desenvolvimento de produtos e reduz os custos de design. No entanto, os supercomputadores tradicionais estão lutando para atender às crescentes demandas por escala, precisão e velocidade de computação. “
Limitações
O estudo apresenta diversas limitações. Um dos maiores obstáculos é o número limitado de qubits disponíveis nos computadores quânticos atuais. Qubits são o equivalente quântico dos bits clássicos, mas têm a capacidade única de existir em vários estados ao mesmo tempo, uma propriedade que permite aos computadores quânticos processar cálculos complexos com muito mais eficiência do que os sistemas tradicionais. No entanto, os processadores quânticos de hoje ainda têm uma contagem baixa de qubits e são propensos a erros, criando o que os pesquisadores chamam de “problema quântico ruidoso de escala intermediária” (NISQ).
Esse ruído, ou erro, pode afetar bastante os cálculos, uma vez que os computadores quânticos operam em um ambiente inerentemente instável. Os pesquisadores neste estudo abordaram o problema desenvolvendo técnicas de supressão de erros, como o método Iterative-QLS, mas esses métodos podem não produzir as estatísticas livres de erros necessárias para simulações de alta fidelidade em grande escala.
Direções futuras
A equipe vê esta pesquisa como um primeiro passo para aplicações práticas do QCFD em situações do mundo real. Olhando para o futuro, os pesquisadores podem melhorar ainda mais os métodos de supressão de erros, o que pode melhorar a confiabilidade das simulações quânticas. Isso pode incluir o teste de novos algoritmos que sejam mais resistentes aos problemas de ruído que assolam os dispositivos NISQ, possivelmente incluindo qubits de correção de erros em futuros processadores quânticos.
Além disso, pesquisas futuras se concentrarão na extensão do modelo híbrido quântico-clássico. Os pesquisadores, por exemplo, podem melhorar a eficiência da troca de dados quânticos clássicos, tornando-a mais suave e menos demorada. Se for bem-sucedida, esta abordagem poderá levar a aplicações de CFD mais amplas, incluindo simulações mais realistas que considerem fluxos tridimensionais e instáveis em velocidades hipersônicas.
Em última análise, à medida que o hardware quântico evolui, os investigadores esperam enfrentar simulações massivas, desbloqueando capacidades que poderão ajudar a avançar a tecnologia em áreas tão diversas como aeroespacial, automóvel e ciência climática. A capacidade de modelar dinâmica de fluidos de alta velocidade com precisão e custo computacional reduzido pode fornecer benefícios significativos, tornando possíveis projetos de engenharia anteriormente inacessíveis.
Esta pesquisa envolve a colaboração entre o Instituto de Inteligência Artificial do Hefei Comprehensive National Science Center, Origin Quantum Computing Technology, Academia Chinesa de Aerodinâmica Aeroespacial, Estabelecimento Aeronáutico Chinês, Instituto de Pesquisa de Técnica de Computação Aeronáutica de Xi'an e vários departamentos e laboratórios importantes. na Universidade de Ciência e Tecnologia da China, incluindo o Departamento de Engenharia Moderna, o Laboratório Principal de Informação Quântica do CAS e o Laboratório Principal de Comportamento Mecânico e Design de Materiais do CAS. Além disso, pesquisadores do Laboratório de Computação Avançada e Engenharia de Inteligência de Zhengzhou contribuíram para esta descoberta.
