無人機製造業者 Modovolo は、量子インスパイア計算技術を利用して次世代のプロペラ設計を加速しています。この技術は量子加速シミュレーションソフトウェア会社 BQP によって開発され、先進的な計算手法を使用して数千のエンジニアリングデザインを探索し、既存のハイパフォーマンスコンピューティングおよび GPU システム上で計算を行います。Modovolo は BQP の BQPhy シミュレーションプラットフォームをエンジニアリングワークフローに統合し、従来の方法では許可されていないより多くのプロペラデザインをテストしています。彼らの目標は、無人機の飛行時間と積載能力を改善できるデザインを見つけるプロセスを短縮しつつ、製造コストを低く抑えることです。
これらの企業は、この方法が Modovolo が特許を申請中の 3D プリンティングプロペラの最適化に適用されていると述べています。
従来の計算流体力学および構造解析ツールは、エンジニアが多くの可能な構成を管理可能な範囲に絞り込む必要があるため、設計最適化の進展が遅れています。BQPhy の QuantumNOW ソルバーは、既存のハイパフォーマンスコンピューティングおよび GPU システム上で量子インスパイアアルゴリズムを使用します。BQP は、これにより数万のシミュレーションを通常必要とされる時間と計算リソースのごく一部に圧縮できると述べています。Modovolo にとって、目の前の目標は、コストを抑えつつ飛行時間と積載量を最大化することを目的とした 3D プリンティングプロペラのセットです。
Modovolo が量子インスパイア計算技術を利用してプロペラ設計を最適化
Modovolo はプロペラ最適化のために独自の遺伝的アルゴリズムを構築しています。しかし、CEO の Justin Call は、従来の方法ではローカルサーバー上で単一のデザインを得るのに数日かかる場合があり、計算が局所的な最小値に陥った際には、一部の結果を捨てざるを得ないと述べています。Call は「私たちは独自のプロペラ最適化遺伝的アルゴリズムを開発しており、非常に効率的なデザインを生み出しています。しかし、従来の最適化方法に依存するのは非常に時間がかかります。なぜなら、プロペラの三次元的な形状は非常に多様だからです。」と述べています。この課題は、テスト可能な形状の数に限らず、プロペラのブレードがその表面上で変化する空力および構造条件を持ち、多くの変数を含む大きな設計空間を形成しています。
BQPhy の設計は、エンジニアが一度により多くの変数をチェックできるようにすることを目的としています。
CTO の Arion Mangio は、このプラットフォームが探索を拡大するために必要な計算能力を提供すると述べています。「BQPhy は、私たちが前例のない設計変数の数を一度に探索できる計算能力を提供し、現在の性能のボトルネックを解決し、次世代の複雑な無人機システムにスケーラブルなエンジンを提供します。」これらの企業は、最適化がコンピュータモデルを超えていると述べています。Modovolo はその結果を特許申請中の 3D プリンティングプロペラに適用しており、飛行時間と積載能力の向上を報告しています。
これは重要で、Modovolo のビジネスモデルは、パフォーマンスあたりのドルに基づいています。
その Lift 無人機は、運用コストを競合システムよりも低く抑えつつ、積載物を運ぶことを目的としています。より迅速な最適化は、会社がハードウェアをより頻繁に反復できるようにし、エンジニアリング時間を相応に増加させることなく実現できるかもしれません。BQP と Modovolo の協力は、エンジニアリングソフトウェアのより広範な変革を示しています。量子インスパイアシステムは量子コンピュータを必要とせず、BQPhy は製造業者がすでに使用しているインフラストラクチャ上で動作するように設計されています。これにより、この技術を既存の開発パイプラインでテストすることが容易になります。BQP と Modovolo は、NY Ventures の投資ポートフォリオの一部であり、このプロジェクトをニューヨークの先進製造エコシステムに結びつけています。
Modovolo にとっての直接的な利点は、より良いプロペラを見つける方法をより迅速に探し出すことです。BQP にとって、このプロジェクトはそのシミュレーション技術が実際のエンジニアリングにどのように適用されるかを示しています。