Modovolo 利用量子啟發計算技術加速無人機螺旋槳設計流程

無人機製造商 Modovolo 正在利用量子啟發計算技術加速其下一代螺旋槳的設計。這項技術由量子加速模擬軟件公司 BQP 開發，使用先進的計算方法來探索數千種工程設計，並在現有的高性能計算和 GPU 系統上進行運算。Modovolo 已將 BQP 的 BQPhy 模擬平台整合入其工程工作流程中，以測試比傳統方法所允許的更大數量的螺旋槳設計。其目標是縮短尋找可以改善無人機飛行時間和載荷能力的設計過程，同時保持製造成本低廉。

這些公司表示，這一方法已經應用於優化 Modovolo 正在申請專利的 3D 打印螺旋槳。

量子啟發計算的優勢

傳統的計算流體動力學和結構分析工具在設計優化方面進展緩慢，因為工程師需要將許多可能的配置縮小到可管理的範圍內。BQPhy 的 QuantumNOW 解算器在現有的高性能計算和 GPU 系統上使用量子啟發算法。BQP 表示，這可以將數以萬計的模擬壓縮到通常所需時間和計算資源的一小部分。對於 Modovolo 來説，眼前的目標是一組旨在最大化飛行時間和載荷，同時降低成本的 3D 打印螺旋槳。

Modovolo 已經建立了自己的遺傳算法用於螺旋槳優化。但首席執行官 Justin Call 表示，傳統方法在本地伺服器上達到單一設計可能需要數天時間，並且在計算陷入局部最小值時，某些結果不得不被舍棄。Call 表示：「我們已經開發了自己的螺旋槳優化遺傳算法，這產生了一些非常高效的設計。但依賴傳統優化方法非常耗時，因為螺旋槳的三維幾何形狀變化極多。」這一挑戰不僅限於可以測試的形狀數量，螺旋槳葉片在其表面上具有變化的氣動和結構條件，形成一個包含許多變量的大設計空間。

BQPhy 的設計旨在讓工程師一次檢查更多的變量。

提升設計效率的關鍵

首席技術官 Arion Mangio 表示，該平台提供了擴大搜索所需的計算能力。「BQPhy 使我們具備了計算能力，能夠一次探索前所未有的設計變量數量，解決我們當前的性能瓶頸，並為我們下一代複雜無人機系統提供可擴展的引擎。」這些公司表示，優化已經超越了計算機模型。Modovolo 正在將結果應用於正在申請專利的 3D 打印螺旋槳，並報告飛行時間和載荷提升能力的增加。

這一點至關重要，因為 Modovolo 的商業模式建立在每美元的性能之上。

其 Lift 無人機旨在在保持運營成本低於競爭系統的同時攜帶載荷。更快的優化可能使公司能夠更頻繁地迭代硬件，而不會相應增加工程時間。BQP 與 Modovolo 的合作還展示了工程軟件的一種更廣泛的變革。量子啟發系統不需要量子計算機運行；BQPhy 設計用於在製造商已經使用的基礎設施上運行。這使得該技術在現有開發管道中測試變得更為容易。BQP 和 Modovolo 都是 NY Ventures 投資組合的一部分，將該項目與紐約的先進製造生態系統相連。

對於 Modovolo 而言，直接的好處是更快的尋找更好螺旋槳的方法。對於 BQP 而言，這一項目展示了其模擬技術如何應用於實體工程。

量子啟發計算如何改變無人機設計

Modovolo 利用量子啟發計算技術來加速螺旋槳設計，顯示出這一技術在工程領域的潛力。傳統的設計優化方法面對的挑戰在於計算時間過長，限制了設計的靈活性和創新。BQPhy 平台的引入不僅提高了設計效率，還使得工程師能夠探索更多的變量，從而在競爭激烈的市場中獲得優勢。這一創新不僅影響 Modovolo 的產品開發，也可能成為其他行業的參考範例，推動整個工程軟件領域的變革。