Um novo algoritmo quântico executou uma simulação de 15 etapas de um fluido não linear em torno de um obstáculo sólido em hardware quântico real, a demonstração mais fisicamente complexa e publicamente comprovada desse tipo. A técnica reduz os requisitos de qubit e a profundidade do circuito, aproximando as aplicações industriais de CFD da viabilidade.
Uma empresa finlandesa de simulação Eles saberão e o desenvolvedor de mídia quântica Haiqu demonstraram o que descrevem como uma complexa simulação física quântica de dinâmica de fluidos quânticos executada no estado da arte em hardware real.
As duas equipes executaram uma simulação de fluido não linear de 15 graus em torno de um obstáculo sólido, fluindo em torno de uma forma, um tipo de problema relevante para o projeto de aerodinâmica do ar ou de veículos, em um computador quântico IBM Heron R3, usando um novo algoritmo que desenvolveram juntos, o Simplified One-Step Lattice Boltzmann Method (OSSLBM).
A dinâmica de fluidos computacional, ou CFD, é um dos ramos mais intensivos da simulação de engenharia. Modelar como os fluidos se comportam em torno de formas complexas requer imenso poder de computação clássica, e os requisitos não lineares aumentam à medida que as simulações se tornam cada vez mais complexas.
A computação quântica tem sido teorizada há muito tempo como uma forma poderosa de realizar simulações além dos limites clássicos, mas transformar esse potencial em prática tem sido limitado pelo grande número de qubits e pela profundidade e alcance da computação quântica para executar até mesmo cenários moderadamente complexos sem ser sobrecarregado por erros computacionais.
O algoritmo OSSLBM aborda isso diretamente. Construída com base no método Boltzmann cancelado quântico (QLBM), uma abordagem estável para resolver as equações clássicas de fluidos na computação quântica, a nova estrutura reduz a sobrecarga computacional de cada etapa, permitindo que uma simulação maior de várias etapas permaneça dentro do que o hardware quântico atual pode executar de forma confiável.
AquiA camada intermediária foi fundamental para isso: ele reduziu a profundidade do circuito, desenvolveu novas sub-rotinas algorítmicas e aplicou técnicas direcionadas de redução de erros, que usaram o sistema para completar um fluxo de trabalho que de outra forma seria remoto aos dispositivos modernos.
A importância do efeito está na interferência. Precedendo demonstrações quantitativas de CFD em cenários lineares amplamente simplificados, o comportamento do fluido interagiu com o limite sólido sem complicações.
Modelar como a umidade se move ao redor de um objeto é um pré-requisito para qualquer aplicação significativa de energia. O professor Oleksandr Kyriienko, Cátedra de Tecnologia Quântica da Universidade de Sheffield, descreveu o trabalho como “uma contribuição interessante e oportuna para a quantidade de CFD”. Ele acrescenta que são necessárias mais pesquisas desse tipo para que a indústria forneça soluções quantitativas.
Quanscientes e Haiqu colaboram em CFD quântico desde pelo menos 2024, quando foram finalistas do Airbus e BMW Quantum Mobility Challenge, e demonstraram anteriormente trabalho em hardware IonQ por meio do Amazon Braket. As aplicações industriais ainda estão a anos de distância; O presente trabalho é um marco de pesquisa que estabelece que o acesso é possível no hardware atual neste nível de complexidade.
