BMW ha firmado un acuerdo con la empresa de computación cuántica Pasqal que hará que el fabricante de automóviles utilice sus procesadores cuánticos para mejorar sus procesos de fabricación, incluida la eliminación potencial de la necesidad de construir prototipos de nuevos productos y simular nuevos materiales. El potencial de tales casos de uso para ahorrar tiempo y dinero ha convertido a las empresas automotrices en algunas de las primeras en adoptar la computación cuántica.

BMW ha firmado un acuerdo que lo verá experimentar con el poder de la computación cuántica. (Foto de VCG/VCG a través de Getty Images)

Pasqal trabajará con BMW para simular problemas complejos, como pedidos de talleres de pintura y el impacto del viento en los materiales. La compañía francesa dice que, una vez que esté en funcionamiento, su procesador cuántico permitirá un modelado virtual predictivo y rápido, que BMW espera que conduzca a diseños más seguros, productos más sostenibles y elimine la necesidad de producir prototipos.

Actualmente, los nuevos materiales y productos pasan por un costoso ciclo de construcción, prueba y mejora, pero Pasqal dice que su sistema puede producir simulaciones tan precisas que esto ya no sería necesario.

Las simulaciones incluirán aplicaciones del mundo real como “pruebas de choque y desarrollo acelerado de nuevas piezas y materiales que son más livianos y resistentes”, dijo Georges-Olivier Reymond, director ejecutivo de Pasqal, quien agregó que el trabajo también incluiría predicciones para “mantener a los pasajeros”. seguro mientras se reducen las emisiones y los costos de desarrollo”.

¿Ayudará la computación cuántica a BMW?

Sin embargo, el punto en el que cualquiera de estas tareas puede ser llevada a cabo por una máquina cuántica está algo lejano. El propio Pasqal dice que faltan dos años para la ‘ventaja cuántica’, el punto en el que las computadoras cuánticas superan a las supercomputadoras tradicionales y pueden llevar a cabo este tipo de ecuaciones complejas de manera eficiente.

Jean-Francois Bobier, socio y director de Boston Consulting Group, dijo a Tech Monitor que es poco probable que la brecha entre las máquinas cuánticas y clásicas se cierre hasta al menos 2025, y solo entonces en un número limitado de aplicaciones comerciales.

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“Lo que definimos como ventaja cuántica, donde la tenemos más rápido que la clásica, no está sucediendo hoy y si alguien te dice que tiene una ventaja, está equivocado, no es cierto”, dice. “La mejor computadora cuántica es una computadora clásica que simula una computadora cuántica, pero predecimos que tendremos uno o dos o tres casos de uso con ventaja cuántica para 2025, momento en el cual será comercialmente viable.

“Cuando llegue la ventaja cuántica, la adopción será bastante rápida, ya que no es necesario adquirir una computadora y colocarla en un centro de datos. Ya se están implementando y se pueden actualizar a medida que evoluciona la tecnología”.

Entonces, ¿por qué las empresas están formando estas asociaciones ahora? Bobier dice que compañías como BMW se están preparando para poder obtener los beneficios de la computación cuántica rápidamente, ya que pequeñas mejoras pueden generar grandes ahorros de costos.

Las empresas automotrices se están convirtiendo en las primeras en adoptar la computación cuántica

El entusiasmo por la computación cuántica está creciendo entre las empresas, a pesar de que la tecnología está en pañales. Un estudio de Capgemini, publicado el mes pasado, encontró que el 23% de las organizaciones encuestadas están trabajando o planean trabajar con tecnologías cuánticas.

La industria automotriz es vista como un potencial adoptante temprano. El informe de Capgemini sugiere que la computación cuántica podría conducir a un “mejor diseño de materiales, entrada a nuevos mercados de movilidad”, así como a simulaciones de choques, fabricación de baterías y optimización de la cadena de suministro como áreas de uso.

Como parte de la investigación, Joydip Ghosh, líder del proyecto de computación cuántica en el equipo de investigación e ingeniería avanzada de Ford, explicó cómo el gigante automotriz planea implementar el procesamiento cuántico. “Hemos estado experimentando con la resolución de problemas de optimización, como la optimización y clasificación de rutas de vehículos, utilizando el aprendizaje automático cuántico. La aceleración cuántica tiene un gran potencial en estas áreas para la industria automotriz”, dijo Ghosh.


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BMW y Ford no son los únicos fabricantes de automóviles que invierten en cuántica. Volkswagen creó un equipo cuántico dedicado en 2016, y Daimler se encuentra entre otras empresas que han estado experimentando con la tecnología.

El principal caso de uso cuántico inicial para muchos fabricantes de automóviles será modelar los resultados de una manera que elimine la necesidad de pruebas y prototipos en el mundo real, explica Bobier de BCG. Las computadoras podrían ser particularmente útiles para resolver problemas de nPr, o permutación, donde hay múltiples componentes que se pueden combinar de diferentes maneras para generar diferentes resultados.

Para las empresas automotrices, esto es particularmente relevante ya que necesitan la flexibilidad para implementar una gran cantidad de solicitudes de los clientes, desde el tipo de combustible y el lado del conductor, hasta la pintura y los materiales utilizados en el tablero, dice Bobier.

“Tome el ejemplo de un trabajo de pintura en la fábrica”, dice. “La secuencia en la que coloca el automóvil en el taller de pintura es un problema nPr ya que hay una secuencia óptima en la que no tiene que cambiar el orden de las pinturas.

“Este problema se puede resolver hasta cierto punto usando computadoras clásicas, pero hay una tasa de error, y los estudios han demostrado que, según la tasa de error actual, cambiar a la computación cuántica podría ahorrar hasta $ 10 por automóvil”.

Cuando agrega todas las demás opciones, así como los ahorros obtenidos al modelar con precisión cómo cortar mejor una pieza de cuero, madera o vidrio, los ahorros comienzan a acumularse significativamente.

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