了解量子计算

量子计算代表了我们处理信息方式的根本转变。虽然古典计算机将数据编码为比特-二元零或一元-量子机器使用量子比特,或者量子比特[,这能利用量子力学原理。赋予量子功率的两个关键属性是 叠加[和 缠绕。

超位允许一个方位同时存在于0和1状态的组合中。 方位不但没有在两个确定状态之间进行拼接, 反而有被测量的概率分布。 当多个方位缠绕时, 一个状态会立即影响另一个状态, 不管距离如何。 这使得量子计算机能够平行探索巨大的解析空间, 即使是最强大的古典超级计算机对某些问题类也不可能实现这种能力 。

然而,量子计算机并非简单的更快的古典机器。 它们擅长特定的计算任务 — — 比如计算大量量子、模拟量子系统以及优化复杂的系统 — — 但不是普遍优越的。 量子计算机的编程需要不同的思维:算法必须设计为利用叠加和缠绕来实现的量子优势,而不是古典方法。

空气动力学模拟方面的当前挑战

空气动力学受纳维尔-斯托克斯方程的制约,该方程是一组描述粘液运动的局部微分方程. 解决这些方程用于现实飞机的几何美特,涉及将物理空间盘旋成数百万或数十亿个细胞,并在每一点上进行迭代计算压力,速度和动荡. 这一过程被称为计算流体动力学[CFD],是工程中最要求的工作量之一.

即使有了现代超级计算机,高纯度的CFD模拟 — — 特别是那些涉及波动流或复杂相互作用如翼尖涡流的模拟 — — 也需要数日或数周才能完成。 随着飞机设计用非常规形状、主动流控和新材料来推伸边界,对更高分辨率[和更快的转速的需求也越来越大。风洞测试仍然至关重要,但成本高昂,而且由于缩放效应而受到限制。 因此,航空航天工程师正在转向数字模拟,以补充和减少物理测试。

主要的瓶颈不是硬件速度,而是算法的复杂性。 纳维耶-斯托克斯方程是非线性的,动荡的流量跨越了广泛的空间和时间尺度。 用古典计算机精确地解决这些尺度需要巨大的内存和计算力,在模拟需求和现有资源之间产生持续的军备竞赛。

量子计算如何克服这些障碍

量子计算机为解决纳维耶-斯托克斯方程和相关流体动力学问题提供了一种根本不同的方法. 早期的研究侧重于开发方程线性系统的量子算法[(类似于HHL算法),以及利用量子有限-偏差方法和量子拉蒂斯·博尔茨曼方法等技术解决部分微分方程.

例如, 量子线性系统算法在某些情况下能够以指数速度比经典算法更快地解决稀疏线性系统。由于许多CFD解器最终会降低到每个时段解决大型线性系统,QLSA可以大大加速模拟。此外,量子计算机可以直接代表动荡的概率性质来高效模拟动荡流——某种古典蒙特卡洛方法的计算成本很高。

另一个有希望的渠道是quantum annealing[,D-Wave等公司用来解决优化问题。 飞机形状优化、航线规划和结构设计往往涉及在复杂的能源景观中找到微型。 quantum annealers可以比古典的heuristic更高效地探索这些景观,从而有可能将设计周期从几周缩短到小时。

研究人员在 IBM量子和空中客车探索了利用变异量子算法模拟低速空浮油空气动力学的2023年研究,研究结果虽然初步表明量子计算机可以将简化的2D几何的经典CFD精度与计算资源相匹配,在近期内可伸缩性能能与3D问题相匹配。

航空工程的效益

更快的设计周期

模拟时间从几天缩短到几分钟,将使工程师能够在之前运行一个时段通过数百个设计变化进行推移。这能敏捷地加速设计-建设-测试周期[,特别是在许多概念得到评价的初步设计阶段。

增强准确度

经典的CFD依赖于的涡轮模型(类似k- ⁇ 或LES),这些模型大致可以未解决的鳞片. 量子模拟可以直接解决这些鳞片,从而导致更准确的拖曳,升降,噪音预测. 更准确的模拟降低了以后风洞修正的需要,提高了对飞行安全的信心.

节省费用

单次大规模风洞测试运动可以花费数百万美元。 通过在量子计算机上进行高真实度模拟,公司可以将更多的验证工作转移到计算机上,削减物理原型成本。 即使是目前昂贵的量子计算时间,也有望随着硬件的成熟而迅速下降。

创新设计

当模拟便宜且快速时,工程师可以探索非传统形状——比如 混合翼体[, 形态表面[,或[] 涡流生成器模式[—— 经典解器会挣扎于充分分析. 量子加速优化可以找到通过渐进改进永远无法发现的拖动减构型.

减少环境影响

更好的空气动力学直接转化为降低燃料消耗和减少排放。 对于面临碳目标紧缩的航空工业来说,量子计算可能是可持续飞机设计的关键推动因素,包括电能和氢能概念,而流体物理在其中更具挑战性。

航空航天量子计算现状

工业和政府研究已经在进行。 美国航天局的量子计算研究[ 包括与Honeywell和Google合作测试用于翼设计和飞行调度的量子算法。 美国能源部的国家实验室正在探索用于波动流模拟的量子方法。 欧洲飞机制造商空中客车有一个专门的量子计算实验室,重点是组合优化和CFD。

然而,今天的量子计算机仍然处于无序中量子(NISQ) 时代。它们拥有有限的量子计数(50–1000 qubits),并且存在高误差率和短的一致性时间。 量子误差校正、不错误系统以及缩放到几十万个逻辑量子很可能要十年之后。 尽管如此,进步是稳定的:门的忠诚程度每年都在提高,而像DXWave和IonQ现在为问题大小的实验提供云访问量子处理器。

“我们认为,在未来五到十年内,量子计算将开始为航空航天模拟提供真正的价值,从优化问题开始,并逐渐转向完整的CFD。 ” — — 空客车量子应用主管Sarah Muller博士(从行业介绍中译出)

挑战

尽管有希望,但量子计算机成为飞机设计的实用工具之前,仍然存在若干障碍:

  • 硬件可扩展性: 当前方位计数远低于有意义的3D空气动力学模拟所需要的量. 大多数专家估计,需要数百万个物理方位——有错误的校正——.
  • 错误校正: 量子状态极其脆弱,没有错误的容忍错误校正,模拟会很快失去准确性. 高效的校正错误代码会增加大额的间接费用,推迟实际使用.
  • 算法开发:[ 大多数量子CFD算法只在1D或简单的2D例上测试过,将其转换为现实的飞机几何美图和动荡流需要新的数学配体.
  • 与古典工作流融合:[量子计算机不会完全取代古典计算机. 混合算法将古典预处理与量子解析相结合,需要无缝软件接口和云基础设施.
  • 工作力量和教育: 缺乏在航空航天和量子计算方面受过训练的工程师,导致收养速度缓慢。 大学刚刚开始提供联合课程。

未来展望

量子计算并不是一个神奇的子弹,而是将增强而不是取代古典模拟的变革性技术。 最有可能的前进道路是[hybrid计算[]:古典超级计算机处理大部分数据存储和线性代数,而量子加速器处理最难解决的子问题,如解决密集的线性系统或实现全球优化。

在未来十年内,人们期望看到:

  • 量子 ⁇ 增强优化,用于在初步设计中机翼和发动机的布置.
  • 城市空中机动车降噪的较快的气声模拟[.
  • 在飞行控制系统中使用近似量子解析器进行Real Q时间空气动力反馈.
  • 与数位双胞胎结合机队进行预测维护和性能监测.

航空航天工业已经投入了大量资金。 量子经济发展联合会(QEDQ)在主要制造商的支持下,正在制定标准和基准。 各国政府正在资助国家量子倡议,如美国国家量子倡议和欧洲量子旗舰,将航空航天应用作为优先事项。

简言之,量子计算有可能使飞机空气动力学模拟发生革命性变化,但这是一个稳步进步的旅程,而不是一个突然的突破。 今天开始探索量子算法的工程师们在容错机器到来时最能驾驭其力量。 最终的回报 — — 更安全、更高效和更绿色的飞行 — — 值得等待。