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Forschungsprojekt BMW verbessert mechatronische Systeme durch Quantencomputing

Von Classiq 1 min Lesedauer

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Der Autohersteller hat gemeinsam mit Classiq und Nvidia einen Ansatz entwickelt, der mechatronische Systeme von Fahrzeugen verbessern soll. Die Basis bilden Quantencomputer und von ihnen berechnete Algorithmen.

BMW, Nvidia und Classiq nutzen Quantencomputing, um mechatronische Systeme zu verbessern.(Bild: Classiq)
BMW, Nvidia und Classiq nutzen Quantencomputing, um mechatronische Systeme zu verbessern.
(Bild: Classiq)

Im Fokus der Zusammenarbeit steht die Frage, wie sich die Architektur von elektrischen und mechanischen Systemen optimieren lässt. Die größte Herausforderung bestehe darin, mittels komplexer Berechnungen die optimale Kombination von verschiedenen Komponenten zu identifizieren. In diesem Zuge müsse man außerdem bestimmen, wie diese bestmöglich miteinander verbunden werden können. Das Spektrum erstreckt sich von Elektromotoren und Batterien bis hin zu Kühlelementen. So sollen effizientere und sparsamere Konfigurationen gefunden und damit wirtschaftlichere Elektrofahrzeuge realisiert werden, wie aus einer Pressemitteilung von Classiq hervorgeht.

Zusammenarbeit verkürzt Entwicklungszeit

Die fortschrittlichen Modellierungs- und Kompilierungsfunktionen der Software-Plattform von Classiq haben laut des Unternehmens diese Implementierung ermöglicht. Anwendung fand ein von Classiq beigesteuerter Ansatz basierend auf dem sogenannten Quantum Approximate Optimization Algorithm – für Optimierungsprobleme mit vielen möglichen Lösungswegen – und dem Harrow-Hassidim-Lloyd-Algorithmus – für das Lösen von linearen Gleichungssystemen. Um die großen und komplexen Quantenschaltkreise zu simulieren, kamen zudem GPU von Nvidia und die Nvidia Cuda-Q-Plattform zum Einsatz.

„Das Quanten-Stack von Nvidia war entscheidend dafür, diesen komplexen Algorithmus zu simulieren, zu testen und zu präzisieren“, sagt Lukas Müller, Teamleiter Future Compute bei BMW. Um die gemeinsam entwickelte Lösung industriell nutzbar zu machen, sei weitere Forschung notwendig.

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