Производитель дронов Modovolo использует платформу BQPhy от компании BQP, чтобы быстрее подбирать оптимальные формы воздушных винтов. Технология позволяет параллельно проверять десятки тысяч вариантов конструкций на обычных высокопроизводительных компьютерах и GPU. Цель — увеличить время полёта и грузоподъёмность, сохранив при этом низкую стоимость производства.
Проектирование винта — задача с огромным числом переменных. Форма лопасти меняется по длине, и на каждом участке действуют разные аэродинамические и прочностные нагрузки. Традиционные инструменты вычислительной гидродинамики и прочностного анализа заставляют инженеров заранее сильно сужать круг возможных вариантов.
В Modovolo уже применяли собственные генетические алгоритмы и получали довольно эффективные конструкции. Однако, по словам генерального директора Джастина Колла (Justin Call), расчёт одного варианта на локальных серверах мог занимать дни. Иногда алгоритм «застревал» в локальном минимуме, и результат приходилось отбрасывать.
Что даёт квантово-вдохновлённый подход
Платформа BQPhy использует алгоритмы, вдохновлённые квантовыми вычислениями, но работает на уже существующей инфраструктуре — суперкомпьютерах и графических ускорителях. По заявлению BQP, это позволяет сжимать десятки тысяч симуляций в значительно меньшее время и с меньшими вычислительными затратами.
Технический директор Modovolo Арион Манджио (Arion Mangio) отметил, что платформа дала необходимую вычислительную мощность, чтобы исследовать беспрецедентное число параметров одновременно. Это сняло текущие ограничения по производительности и создало масштабируемый инструмент для следующих поколений более сложных беспилотных систем.
От расчётов к железу
Оптимизация уже вышла за пределы компьютерных моделей. Результаты применяют к патентуемым 3D-печатным винтам. Компания сообщает о росте времени полёта и грузоподъёмности. Для Modovolo это особенно важно: её бизнес-модель строится вокруг показателя «производительность на доллар». Дрон Lift рассчитан на перевозку грузов при более низких эксплуатационных расходах, чем у конкурентов.
Быстрая оптимизация позволяет чаще обновлять конструкцию без пропорционального роста затрат времени инженеров.
Пример Modovolo и BQP показывает общий сдвиг в инженерном ПО. Квантово-вдохновлённые системы не требуют настоящих квантовых компьютеров — они работают на том оборудовании, которое уже есть у производителей. Это упрощает внедрение в существующие процессы разработки.
Обе компании входят в портфель NY Ventures и связаны с экосистемой передового производства штата Нью-Йорк. Для Modovolo выгода очевидна — ускоренный поиск лучших винтов. Для BQP проект служит демонстрацией того, как её технологию можно применять к реальным инженерным задачам.
Пока речь идёт о гражданских дронах, но подходы к быстрой многопараметрической оптимизации востребованы и в военных беспилотных системах, где важны эффективность, грузоподъёмность и стоимость.
