IBM entwickelt Quantencomputer für aerodynamische Designs von Rennwagen

Technik und Auswirkungen

„Eines der schwierigsten technischen Probleme ist die genaue Simulation der physischen Welt“, sagte Alessandro Curioni, IBM Fellow und VP, Algorithms and Applications, IBM Research. Mit Dallara setzt IBM KI ein, um das aerodynamische Design zu beschleunigen und gleichzeitig den Quantencomputer voranzutreiben, um die Simulation weiter zu treiben.

Zusammen können diese Technologien Ingenieuren helfen, schneller voranzukommen, mehr Möglichkeiten zu erkunden und letztendlich Fahrzeuge mit besserer Leistung zu entwerfen. Es wird auch angegeben, dass IBM in enger Abstimmung mit Dallara domänenspezifische Basismodelle entwickelt hat.

Die Unternehmen enthüllten, dass die Modelle nicht nur Dallaras hochauflösende aerodynamische Simulationsdaten, sondern auch das tiefgreifende technische Fachwissen des Unternehmens nutzen.

Einordnung fuer Autofahrer

In einem zukünftigen Schritt wollen die Teams validierte Messungen realer Fahrzeuge in Windkanälen und auf der Rennstrecke integrieren, aber allein die Nutzung hochwertiger Simulationsdaten liefert bereits überzeugende erste Ergebnisse.

Die Unternehmen enthüllten auch, dass das Entwerfen eines Hochleistungsfahrzeugs bedeutet, Abtrieb, Widerstand, Stabilität und Reaktionsfähigkeit unter Bedingungen auszubalancieren, die können.

Da einige Teile mit exakter Präzision konstruiert sind, können selbst kleine Designänderungen zu überraschend großen Auswirkungen auf die Leistung führen, und die beste aerodynamische Lösung ist nicht immer offensichtlich. Die Unternehmen geben an, dass KI-Modelle helfen könnten, aerodynamisches Verhalten direkt aus der Geometrie vorherzusagen.

IBM und Dallara beginnen damit

IBM und Dallara beginnen damit zu erforschen, wie Quanten- und hybride Quanten-Klassik-Ansätze die Design-Workflows für Rennwagen weiter verbessern können.

Durch die Kombination äzisen Fahrzeug-Engineering und CFD-gestützten Design mit IBMs Führungsposition im Quantencomputing und der KI wird die Zusammenarbeit bewerten, wo diese Methoden kurzfristig traditionelle Simulations-Workflows ergänzen können, während gleichzeitig langfristige Möglichkeiten für die praktische Anwendung im Automobil- und Motorsportdesign identifiziert werden, wie in der Pressemitteilung dargelegt.