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A Boeing busca novas maneiras de projetar materiais fortes e leves
IBM e Boeing traçam uma abordagem quântica simplificada para um dos maiores desafios da engenharia aeroespacial
O pessoal da Boeing Company é especialista em materiais fortes, leves e duráveis.
Eles precisam ser. Suas fábricas produzem grande parte da infraestrutura aeroespacial crítica do mundo: satélites, sistemas de defesa, espaçonaves e jatos comerciais. Muitos de seus projetos de engenharia mais complexos dependem de compostos de camadas. São estruturas em camadas semelhantes a penas, resistentes e que a Boeing monta em asas, fuselagens ou outros componentes aeroespaciais, conforme necessário.
Projetar compósitos de camadas acaba sendo um problema complexo em seus próprios termos, além dos recursos dos supercomputadores clássicos para resolver. Atualmente, os engenheiros da Boeing resolvem esse problema dividindo-o em partes menores.
A parceria da Boeing com a IBM Quantum revelou uma nova abordagem quântica que eles esperam que reduza essa complexidade. Embora os computadores quânticos de hoje ainda não sejam grandes o suficiente para ajudar a projetar a próxima asa de avião, as duas empresas deram um passo importante em direção a esse futuro.
"Isso nos mostra que não se trata de saber se os computadores Quantum serão relevantes para nossos problemas de negócios, mas quando", disse Jay Lowell, cientista-chefe da equipe de redes e computação disruptiva da Boeing.
Os problemas de design de camadas da Boeing podem envolver até 100.000 variáveis, muito além das capacidades dos supercomputadores clássicos de lidar.
A Boeing e a IBM Quantum executaram um problema de modelo de 40 variáveis em um computador quântico, então a maior execução desse tipo já realizada.
Um problema grande demais para os computadores clássicos
Os compósitos de camadas são complexos devido à forma como são montados.
Cada compósito é feito de milhares de camadas individuais, que são longos fios de materiais superfortes. Máquinas de precisão sobrepõem as fibras umas sobre as outras em camadas, como grandes teares tecendo foguetes e aviões em vez de tecidos. As máquinas extrudam cada camada em um ângulo diferente determinado durante o processo de engenharia.
Esses ângulos variados são importantes porque cada lona só é forte na direção em que é colocada.
"Precisamos criar um stack de materiais que estejam em várias direções, uns sobre os outros, para que tenhamos força em todas as direções possíveis em que precisamos", disse Lowell.
Além da complexidade da tarefa, o design aeroespacial coloca limites rigorosos na espessura e no peso dos compósitos. Os problemas de design de compósitos de camadas da Boeing envolvem rotineiramente entre 10.000 e 100.000 variáveis, o que é outra maneira de dizer que são computacionalmente complexos.
"Isso está muito além da capacidade dos computadores clássicos atuais e esperamos que continue além da capacidade dos computadores clássicos por alguns anos", disse Lowell.
Hoje, a Boeing divide seus problemas compostos de camadas em partes menores com as quais os computadores clássicos podem lidar. Em seguida, eles reúnem todos esses resultados, seguindo regras rígidas de design, para obter soluções para todo o problema.
Essa abordagem é eficaz. Isso leva a compósitos seguros e fortes que a Boeing pode usar em seus aviões. Mas há custos.
"Se você quer uma linha longa e reta de compósitos", disse Joel Thompson, Associate Technical Fellow da Boeing, "faz sentido colocar uma linha longa e reta de camada, em vez de colocar um minúsculo pedaço de camada, cortando-a , colocando a próxima peça de lona, cortando-a e assim por diante.”
Isso é consequência da abordagem em que os componentes são projetados em peças pequenas. Isso faz com que o processo leve mais tempo, esforço e dinheiro.
“Estamos interessados em analisar outras abordagens para resolver esse tipo de problema”, disse Marna Kagele, pesquisadora técnica da Boeing.
A Boeing espera que os computadores quânticos eventualmente ajudem a agilizar esse tipo de solução de problemas complexos. Um computador quântico pode um dia resolver problemas com milhares de variáveis de uma só vez, sem quebrá-lo em pedaços do tamanho de uma mordida.
Como primeiro passo, os pesquisadores da IBM Quantum e da Boeing construíram uma versão modelo do problema de compósitos de camadas para testar a ideia. Eles reduziram o problema à sua essência: encontrar a maneira ideal de empilhar camadas de material umas sobre as outras. Chame isso de problema de compósito de camada reduzida.
Com os computadores quânticos ainda em desenvolvimento, resolver esse problema de redução usando hardware quântico real foi um desafio. Os métodos de otimização quântica existentes não usavam recursos quânticos de forma eficiente o suficiente.
Quando a Boeing e a IBM Quantum começaram a trabalhar juntas, seu kit de ferramentas de algoritmos de otimização quântica padrão podia codificar apenas uma variável binária — representando 1 ou 0 — para cada qubit.
(Qubits são unidades fundamentais da computação quântica aproximadamente equivalentes aos bits binários, que formam os 1s e 0s em um computador clássico.)
Para projetar uma asa de avião completa, você precisa levar em conta milhares de variáveis, representando camadas de lonas, bem como as rigorosas regras de engenharia que a Boeing segue para construir estruturas fortes. O problema de compósitos de camadas de corte envolve 40 variáveis.
Os qubits são recursos preciosos nos computadores quânticos de hoje, que ainda não são grandes o suficiente para corresponder a um qubit a cada uma dessas 40 variáveis. Essa limitação forçou a inovação, disse Kagele.
A IBM Quantum trouxe parte de seu próprio trabalho interno sobre algoritmos quânticos para a Boeing, que as equipes usaram juntas para desenvolver uma nova abordagem para otimização quântica. Em vez de codificar uma variável para cada qubit, a equipe mostrou que era possível codificar três variáveis binárias para cada qubit. Assim, um único qubit poderia lidar com três vezes a carga de informações de um bit clássico – e representar três vezes mais variáveis.
Esse foi um aumento radical na eficiência, mesmo em relação aos algoritmos de otimização quântica anteriores. Isso levou a uma execução bem-sucedida do problema de compósito de camadas de corte em um computador quântico real da IBM. Com 40 variáveis binárias, a equipe executou o que foi então o maior problema de otimização binária já tratado por um computador quântico, quase dobrando o recorde anterior.
"Analisamos um problema de otimização muito grande que é essencial para o design de nossos produtos e mostramos que os computadores quânticos podem resolver uma fração desse problema de otimização, mas fazê-lo bem", disse Lowell.
Ainda há vários anos de trabalho a ser feito antes que a Boeing use computadores quânticos em seu processo de projeto, acrescentou.
"Precisamos que os computadores quânticos sejam maiores e lidem com problemas de otimização maiores do que eles podem hoje", disse ele, "mas esses novos métodos nos permitiram ir muito mais longe do que esperávamos quando começamos este projeto. A solução parece mais próxima do que esperávamos há alguns anos."
Além das implicações específicas para a otimização quântica ou o problema do composto de compensação, Kagele disse que o processo de colaboração com a IBM Quantum preparou a Boeing para enfrentar os desafios quânticos de frente.
“Nossas parcerias com clientes como a Boeing estão nos ajudando a ampliar a fronteira da pesquisa quântica”, disse Jennifer Glick, líder técnica de protótipos quânticos da IBM Quantum, que trabalhou nesta pesquisa com a equipe da Boeing. “Através deste trabalho, estamos começando a ver como será um futuro onde os computadores quânticos resolverão problemas reais e práticos.”
A relação entre as duas equipes começou com a IBM Quantum orientando os pesquisadores da Boeing. Mas esse apoio permitiu que a Boeing melhorasse rapidamente suas habilidades internas.
"Você pode imaginar a rapidez com que seu aprendizado pode progredir quando, toda vez que você se depara com um obstáculo ou algo sobre o qual não tem certeza em sua jornada de aprendizado, tem alguém a quem perguntar com mais experiência", disse Kagele.
Essa orientação amadureceu em uma colaboração, que levou ao seu trabalho inovador.
"Nosso principal objetivo ao iniciar este projeto é ajudar nossa empresa a entender como fazer a transição de fazer as coisas de forma clássica para fazê-las de forma híbrida com métodos quânticos", disse Lowell. "Montamos uma equipe capaz de fazer isso, desenvolvemos ferramentas internas que facilitarão o trabalho no próximo problema."
Com essa equipe formada, a IBM Quantum e a Boeing já estão explorando novas maneiras pelas quais a Boeing pode obter valor da computação quântica. Uma área de interesse: desenvolver produtos químicos avançados resistentes à corrosão para revestir aviões. À medida que a Boeing desenvolve sua força de trabalho quântica e os computadores quânticos são aprimorados e escalonados, espera-se que a empresa aplique a solução de problemas quânticos a mais desafios aeroespaciais.
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Como uma das principais empresas aeroespaciais do mundo, a Boeing desenvolve, fabrica e presta serviços em aviões comerciais produtos de defesa e sistemas espaciais para clientes em mais de 150 países. Como um dos principais exportadores dos EUA, a empresa aproveita os talentos de uma base global de fornecedores para promover oportunidades econômicas, sustentabilidade e impacto na comunidade. A equipe diversificada da Boeing tem o compromisso de inovar para o futuro, liderar com sustentabilidade e cultivar uma cultura baseada nos valores fundamentais da empresa de segurança, qualidade e integridade.
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