Dinâmica de Fluidos Computacional Quântica (QCFD) – Parte 2: Casos de Uso: Rolls-Royce e BosonQ Psi

com Uvas Amara

Quanto a companhia aérea valoriza a inovação? Até certo ponto, ser importante. Pela história da empresa Rolls-Royce Holdings, ninguém deveria se surpreender com o fato de existir uma equipe de especialistas quânticos na empresa. Quando o governo britânico resgatou a Rolls-Royce Holdings, depois do projecto do motor a jacto RB211-22 ter falhado a empresa há cinquenta anos, foi a inovação que permitiu à empresa recuperar.

Um dos meus clientes mais valiosos é a Rolls-Royce. A equipe da Rolls-Royce é formada por especialistas quânticos. Eles estão lidando com um problema muito interessante, que é o CFD. É realmente um problema que leva os limites da computação clássica ao limite. –Nir Minerbi (Classiq), transcrição QCR no Podcast do Superposition Guy

Caso de uso de QCFD com algoritmo Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL)

Também é preciso coragem para manter a inovação como prioridade. A equipe da Rolls-Royce não pareceu intimidada pelo algoritmo Harrow-Hassidim-Lloyd, que é considerado adequado apenas para computadores quânticos tolerantes a falhas.

Lapworth Research, 2022: Metodologia Hybrid Quantum-Classical CFD com Benchmark A HHL Solutions desenvolveu um solucionador CFD híbrido quântico-clássico não linear para obter soluções totalmente acopladas usando o algoritmo SIMPLE CFD e de HHL. Sua pesquisa investigou a precisão da solução que pode ser alcançada com HHL, usando matrizes retiradas de um solucionador clássico de CFD. O trabalho realizou cálculos de CFD híbridos completos e não lineares em pequenas malhas de CFD 5 × 5 e 9 × 9 e considerou malhas com nós de até 65 × 65. O estudo estimou o número de qubits lógicos exigidos pelo HHL, variando de 15 a 33. O trabalho forneceu casos de teste de CFD e soluções comparativas para a primeira geração de dispositivos tolerantes a falhas. Os apêndices apresentam princípios gerais de CFD, úteis para iniciantes.

O trabalho investigou a limitação do solucionador híbrido de CFD, analisando os efeitos temporais do solucionador híbrido em comparação ao solucionador clássico. Por exemplo, o caso de teste do nó 65 × 65 leva trinta vezes mais tempo para calcular as strings de Pauli na decomposição do que no solucionador CFD completo. Por outro lado, os resultados de benchmark da simulação de uma solução híbrida de CFD com HHL com grades 5 × 5 muito pequenas mostraram que o HHL pode atingir níveis de convergência com alta precisão e não requer precisão total de 64 bits para corresponder ao desempenho iterativo do CFD. solucionador. Lapworth observa que, embora o método de cordas de Pauli possa ser comparado mais facilmente do que um solucionador de CFD, pode exigir um grande custo computacional para atingir o limite que recai sobre essas malhas grandes, aplicações de CFD em escala industrial.

Colaboração de suporte QCFD

• Em outubro de 2022, em um esforço que certamente se baseou no resultado de Lapworth de 2022, o desenvolvedor de software Classiq revelou que estava colaborando com a Rolls-Royce, para implementar uma implementação híbrida clássica/quântica de CFD, usando o método quântico HHL.
• Em janeiro de 2023, Xanadu e Rolls-Royce concordaram em adicionar novas funcionalidades ao software Pennylane de Xanadu com um novo algoritmo quântico que resolve equações lineares, chamado Quantum Singular Value Transformation (QSVT).
• Em maio de 2023, NVIDIA, Rolls-Royce e Classiq anunciaram uma colaboração para melhorar a eficiência dos motores a jato, projetando e simulando o maior circuito de computador CFD do mundo, com 10 milhões de camadas de profundidade e 39 qubits. As simulações foram realizadas usando GPUs A100 Tensor Core da NVIDIA e software cuQuantum. O Grace Hopper Superchip da NVIDIA foi projetado para simulação em larga escala, combinando GPUs e CPUs para desempenho ideal e conectando-se a processadores quânticos. O modelo de programação CUDA Quantum da NVIDIA conecta GPUs e QPUs, apoiando o desenvolvimento de sistemas híbridos de computação quântica-clássica.
• Em dezembro de 2023, Riverlane, juntamente com a Rolls-Royce e o National Quantum Computing Center (NQCC) concordaram em explorar a aceleração do design de objetos usando a computação quântica. Com o projeto QuaMaD, eles simularão objetos complexos, reduzindo os requisitos de qubit.
• Em março de 2024, Rolls-Royce, Riverlane e Xanadu juntaram-se a um projeto de subsídio no Reino Unido e no Canadá para desenvolver aplicativos de computador quântico para modelar o fluxo de ar em motores a jato.

Um caso de uso para QCFD com método finito baseado no algoritmo Quantum Linear Solver (QLSA)

Mantendo o tema dos motores a jato deste artigo, as simulações de motores a jato usando computadores quânticos também avançaram de acordo com o BosonQ Psi. Usando QCFD com um solucionador quântico clássico híbrido em sua plataforma BQPhy®, após realizar aproximadamente 100.000 execuções, uma simulação de motor a jato poderia ser alcançada com apenas 30 qubits lógicos, em comparação com o requisito atual de e -19,2 milhões de HPC. Pesquisa: Bosco et al., 2024, Demonstração de robustez e precisão de um solucionador linear quântico variacional para dinâmica de fluidos computacional desenvolveram um Método Finito Quântico-Clássico Híbrido (HQCFM), baseado no Algoritmo de Solucionador Linear Quântico (QLSA), para mostrar as soluções mais precisas de equações 2D, transitórias, incompressíveis, viscosas, não lineares, integradas e de Burgers, resultados comparados com solucionadores clássicos para grandes sistemas com até 2.048 pontos de malha.

Em um artigo anterior do QCR, identifiquei o algoritmo HHL como o primeiro algoritmo quântico, para começar a aprender como aplicar computadores quânticos para resolver equações diferenciais. Consulte a estrutura de algoritmos quânticos GQI. Na ilustração a seguir, a abordagem GQI para algoritmos quânticos primitivos. Como estamos programando a equação de Navier-Stokes e usando primitivas quânticas adequadamente, devemos adicionar primitivas de Álgebra Linear QLSS à função QCFD também.

Apresentaremos uma reviravolta interessante na resolução de CFD sem essas etapas lineares extras na Parte 3 desta série.

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