Квантовые вычисления сократили время моделирования реактивных двигателей в 1000 раз

Моделирование воздушного потока в реактивных двигателях — известная проблема классических суперкомпьютеров. Необходимость работы с большим количеством неизвестных переменных в обширной системе линейных уравнений приводит к тому, что на моделирование уходит несколько недель. Квантовые компьютеры теоретически могут существенно увеличить скорость моделирования, что отразится на сроках проектирования ракет и самолетов.

Для решения этой задачи компания Rolls-Royce пригласила специалистов по квантовым вычислениям из Xanadu и разработчиков квантовых алгоритмов Riverlane. Xanadu привнесла в проект программное обеспечение PennyLane и компилятор Catalyst, а Riverlane — новые квантовые алгоритмы. Все эти меры способствовали оптимизации квантово-классических вычислений, https://quantumcomputingreport.com/xanadu-rolls-royce-and-ri... Quantum Computing Report.

Как заявил гендиректор Xanadu Кристиан Видбрук, благодаря этим усилиям время выполнения прототипирования в некоторых случаях сократилось в тысячу раз.

Проект продемонстрировал метод ускорения этапа проектирования с помощью отказоустойчивых квантовых алгоритмов. Компания Rolls-Royce заявила, что применение этих алгоритмов выводит партнеров на лидирующие позиции в условиях вхождения отрасли в стадию исправления ошибок. Кроме того, он показывает, как можно интегрировать квантовую технологию в рабочие процессы производственного проектирования, устраняя трудоемкую предварительную обработку данных и другие узкие места классических вычислений.

«Для решения задач на квантовом компьютере необходимо предварительно вычислить определенные параметры квантовой схемы классическим способом. Традиционно этот процесс занимал очень много времени. Однако наши исследования, а также исследования научных групп, значительно ускорили этот этап, позволив классической предварительной обработке идти в ногу с самими квантовыми вычислениями», — сказал Кристоф Зюндерхауф, специалист по квантовым вычислениям в Riverlane.

Недавно ИИ внес ключевой вклад в исследование квантовой теории сложности. Авторы статьи https://hightech.plus/2025/09/30/model-gpt-5-pomogla-reshit-..., что методы уменьшения ошибок в задаче Мерлина — Артура (QMA) — квантовой версии NP в классической теории сложности — упираются в непреодолимое препятствие. При этом решающий шаг в доказательстве был сделан не человеком, а GPT-5.