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Boeing sucht nach neuen Ansätzen zur Entwicklung von robusten, leichtgewichtigen Materialien
IBM und Boeing erarbeiten eine optimierte Quantenlösung für eine der größten Herausforderungen in der Luft- und Raumfahrttechnik
Die Mitarbeiter von Boeing sind Experten für starke, leichte und langlebige Materialien.
Das müssen sie auch sein. Ihre Fabriken produzieren einen Großteil der weltweiten kritischen Luft- und Raumfahrtinfrastruktur: Satelliten, Verteidigungssysteme, Raumfahrzeuge und Verkehrsflugzeuge. Viele ihrer komplexen technischen Projekte basieren auf Verbundwerkstoffen. Dies sind federleichte, strapazierfähige Schichtstrukturen, die Boeing je nach Bedarf zu Flügeln, Rümpfen oder anderen Luft- und Raumfahrtkomponenten zusammenfügt.
Die Entwicklung von Verbundwerkstoffen ist an sich schon ein komplexes Problem, das mit klassischen Supercomputern nicht zu lösen ist. Heute lösen die Boeing-Ingenieure dieses Problem, indem sie es in kleinere Teile zerlegen.
Die Partnerschaft von Boeing und IBM Quantum hat einen neuen Quantenansatz aufgezeigt, mit dem diese Komplexität durchbrochen werden soll. Die heutigen Quantencomputer sind zwar noch nicht groß genug, um bei der Entwicklung des nächsten Flugzeugflügels zu helfen, aber die beiden Unternehmen haben einen wichtigen Schritt in die Richtung dieser Zukunft getan.
„Es zeigt uns, dass es nicht darum geht, ob Quantencomputer für unsere Geschäftsprobleme relevant sein werden, sondern wann“, sagt Jay Lowell, leitender Wissenschaftler des Boeing-Teams Disruptive Computing and Networks.
Die Probleme der Lagenkonstruktion bei Boeing können bis zu 100.000 Variablen umfassen, was die Fähigkeiten klassischer Supercomputer bei weitem übersteigt.
Boeing und IBM Quantum führten ein Modellproblem mit 40 Variablen auf einem Quantencomputer aus, damals die größte Ausführung ihrer Art überhaupt.
Lagenverbundstoffe sind aufgrund ihrer Zusammensetzung komplex.
Jeder Verbundwerkstoff wird aus Tausenden von einzelnen Lagen hergestellt, die lange Stränge aus extrem starken Materialien bilden. Präzisionsmaschinen legen die Fasern schichtweise übereinander, wie große Webstühle, die Raketenschiffe und Flugzeuge anstelle von Stoffen weben. Die Maschinen extrudieren jede Schicht in einem anderen Winkel, der während des Konstruktionsprozesses festgelegt wird.
Diese unterschiedlichen Winkel sind wichtig, da jede Lage nur in der Richtung, in der sie verlegt wird, stark ist.
„Wir müssen einen Werkstoffstapel herstellen, der in mehreren Richtungen übereinander liegt, damit wir in allen möglichen Richtungen die nötige Festigkeit erhalten“, sagt Lowell.
Die Komplexität der Aufgabe wird noch dadurch erhöht, dass die Luft- und Raumfahrt strenge Grenzen für die Dicke und das Gewicht der Verbundwerkstoffe setzt. Die Probleme bei der Entwicklung von Verbundwerkstoffen bei Boeing umfassen routinemäßig zwischen 10.000 und 100.000 Variablen, was nichts anderes bedeutet, als dass sie rechnerisch überaus komplex sind.
„Das übersteigt die Möglichkeiten klassischer Computer bei weitem, wobei wir davon ausgehen, dass dies noch einige Jahre der Fall sein wird“, so Lowell.
Heute zerlegt Boeing seine Verbundwerkstoffprobleme in kleinere Teile, die von klassischen Computern bearbeitet werden können. Dann werden all diese Ergebnisse unter Einhaltung strenger Konstruktionsregeln zusammengefügt, um Lösungen für das Gesamtproblem zu finden.
Dieser Ansatz ist effektiv. Er führt zu sicheren und starken Verbundwerkstoffen, die Boeing für seine Flugzeuge verwenden kann. Aber es gibt auch Kosten.
„Wenn man eine lange, gerade Linie aus Verbundwerkstoff haben will, macht es Sinn, eine lange, gerade Linie zu verlegen, anstatt ein kleines Stück zu verlegen, es zu schneiden, das nächste Stück zu verlegen, es zu schneiden und so weiter“, so Joel Thompson, Associate Technical Fellow bei Boeing.
Das ist eine Folge des Ansatzes, bei dem die Komponenten in Einzelteilen entworfen werden. Es macht den gesamten Prozess zeit-, arbeits- und kostenaufwändiger.
„Wir sind daran interessiert, andere Lösungsansätze für diese Art von Problemen zu finden“, sagt Marna Kagele, Technical Fellow bei Boeing.
Boeing hofft, dass Quantencomputer eines Tages dazu beitragen werden, diese Art der komplexen Problemlösung zu rationalisieren. Ein Quantencomputer könnte eines Tages Probleme mit Tausenden von Variablen auf einmal lösen, ohne sie in erst kleine Einheiten zergliedern zu müssen.
In einem ersten Schritt erstellten die Forscher von IBM Quantum und Boeing eine Modellversion des Lagenverbundproblems, um diese Idee zu testen. Sie reduzierten das Problem auf das Wesentliche: die Suche nach dem optimalen Weg, um Materialschichten übereinander zu stapeln. Wir nennen es das „Verbundwerkstoffproblem mit reduziertem Umfang“.
Da sich Quantencomputer noch in der Entwicklung befinden, war es eine Herausforderung, dieses Problem mit echter Quantenhardware zu lösen. Bestehende Quantenoptimierungsmethoden nutzten die Quantenressourcen nicht effizient genug.
Als Boeing und IBM Quantum ihre Zusammenarbeit begannen, konnten ihre Standard-Algorithmen zur Quantenoptimierung nur eine binäre Variable (eine 1 oder eine 0) für jedes Qubit kodieren.
(Qubits sind fundamentale Einheiten der Quantenberechnung, die in etwa den binären Bits entsprechen, die die 1en und 0en in einem klassischen Computer bilden).
Um eine komplette Flugzeugtragfläche zu entwerfen, müssen Tausende von Variablen berücksichtigt werden, die sowohl die Lagen als auch die strengen technischen Regeln von Boeing für den Bau stabiler Flugzeugstrukturen darstellen. Das Verbundwerkstoffproblem mit reduziertem Umfang umfasst 40 Variablen.
Qubits sind wertvolle Ressourcen in den heutigen Quantencomputern, die noch nicht groß genug sind, um jeder dieser 40 Variablen ein Qubit zuzuordnen. Diese Einschränkung zwang zur Innovation, so Kagele.
IBM Quantum brachte einige seiner internen Arbeiten zu Quantenalgorithmen mit zu Boeing. Diese nutzten die Teams gemeinsam, um einen neuen Ansatz zur Quantenoptimierung zu entwickeln. Anstatt eine Variable pro Qubit zu kodieren, zeigte das Team, dass man drei binäre Variablen in jedem Qubit kodieren kann. Ein einziges Qubit kann also die dreifache Informationsmenge eines klassischen Bits verarbeiten – und dreimal so viele Variablen darstellen.
Das war eine radikale Steigerung der Effizienz, sogar im Vergleich zu früheren Quantenoptimierungsalgorithmen. Es führte zu einem erfolgreichen Durchlauf des Verbundwerkstoffproblem mit reduziertem Umfang auf einem echten IBM-Quantencomputer. Mit 40 binären Variablen führte das Team das damals größte binäre Optimierungsproblem durch, das je von einem Quantencomputer bewältigt wurde, und verdoppelte damit fast den bisherigen Rekord.
„Wir haben ein sehr großes Optimierungsproblem analysiert, das für die Entwicklung unserer Produkte von zentraler Bedeutung ist, und gezeigt, dass Quantencomputer einen Bruchteil dieses Optimierungsproblems lösen können, dies jedoch sehr gut“, sagt Lowell.
Bis Boeing Quantencomputer in seinem Konstruktionsprozess einsetzen wird, müssten jedoch noch einige Jahre Arbeit geleistet werden, fügte er hinzu.
Des weiteren erklärt er: „Wir brauchen Quantencomputer, die größer sind und größere Optimierungsprobleme bewältigen können, als sie es heute können, aber mit diesen neuen Methoden sind wir viel weiter gekommen, als wir zu Beginn dieses Projekts erwartet hatten. Die Lösung scheint näher zu sein, als wir noch vor ein paar Jahren erwartet hatten.“
Abgesehen von den spezifischen Auswirkungen auf die Quantenoptimierung oder das Lagenverbundproblem sagte Kagele, dass der Prozess der Zusammenarbeit mit IBM Quantum Boeing auf eine direkte Auseinandersetzung mit Quantenherausforderungen vorbereitet habe.
„Unsere Partnerschaften mit Kunden wie Boeing helfen uns, die Grenzen der Quantenforschung zu verschieben“, sagt Jennifer Glick, Technical Lead for Quantum Prototypes bei IBM Quantum, die mit dem Boeing-Team an dieser Forschung gearbeitet hat. „Durch diese Arbeit sehen wir, wie eine Zukunft aussieht, in der Quantencomputer echte, praktische Probleme lösen.“
Die Beziehung zwischen den beiden Teams begann mit dem Mentoring der Forscher von Boeing durch IBM Quantum. Diese Unterstützung ermöglichte Boeing eine schnelle Verbesserung seiner internen Fähigkeiten.
„Man kann sich vorstellen, wie schnell man lernt, wenn man bei jeder Hürde oder bei etwas, bei dem man sich nicht sicher ist, jemanden mit mehr Erfahrung zu Rate ziehen kann“, sagt Kagele.
Aus dieser Mentorenschaft entwickelte sich eine Zusammenarbeit, die zu der bahnbrechenden Arbeit der beiden Teams führte.
„Unser Hauptziel bei diesem Projekt ist es, unserem Unternehmen beim Übergang von der klassischen Vorgehensweise zu einer hybriden Vorgehensweise mit Quantenmethoden zu helfen“, sagte Lowell. „Wir haben ein Team zusammengestellt, das dazu in der Lage ist, und zudem interne Werkzeuge entwickelt, die die Arbeit am nächsten Problem erleichtern werden.“
Mit diesem Team erforschen IBM Quantum und Boeing bereits neue Möglichkeiten, wie Boeing einen Mehrwert aus dem Quantencomputing ziehen kann. Ein Bereich von Interesse: die Entwicklung fortschrittlicher korrosionsbeständiger Chemikalien für die Beschichtung von Flugzeugen. In dem Maße, wie Boeing seine Quantenbelegschaft aufbaut und sich die Qualität und Skalierbarkeit von Quantencomputern verbessert, ist zu erwarten, dass das Unternehmen die Quantenverfahren auf weitere Herausforderungen in der Luft- und Raumfahrt anwenden wird.
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Über The Boeing Company
Als eines der weltweit führenden Luft- und Raumfahrtunternehmen entwickelt, produziert und wartet Boeing Verkehrsflugzeuge, Verteidigungsprodukte und Raumfahrtsysteme für Kunden in mehr als 150 Ländern. Als einer der größten Exporteure der USA nutzt das Unternehmen die Talente einer globalen Zuliefererbasis, um wirtschaftliche Chancen, Nachhaltigkeit und den gesellschaftlichen Einfluss zu fördern. Boeings vielfältiges Team setzt sich für Innovationen für die Zukunft ein, ist führend in puncto Nachhaltigkeit und pflegt eine Unternehmenskultur, die auf den Grundwerten Sicherheit, Qualität und Integrität basiert.
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