德国萨尔大学教授Wolfgang Maaß和德国人工智能研究中心的团队正领导一项名为“Quasim”的项目，该项目旨在利用量子计算能力优化金属加工行业的生产流程，以实现高品质、无缺陷且尺寸精准的金属部件制造。当前的传统计算架构受限于计算时间和存储限制，无法执行某些高级模拟，而量子计算则有望突破这一瓶颈。

在航空发动机涡轮机叶片的精密铣削过程中，严格的加工策略至关重要，任何微小的误差都可能导致昂贵的损失。同样，激光切割金属部件时，高温可能导致不期望的金属膨胀或机器故障，进而增加废品率和降低生产效率。为了解决这些问题，研究团队通过创建工件的数字孪生并在虚拟环境中进行高分辨率模拟，力求对整个生产过程进行精确优化。

然而，生成此类高分辨率模拟所需的庞大数据量远超现有传统计算机系统的处理能力。这就是量子计算发挥作用之处。尽管成熟的量子计算机尚未出现，但在Quasim项目中，研究团队已着手研发短期和长期解决方案，利用量子系统的潜力来提升制造场景中的模拟效果。

借助量子力学原理和基于量子的机器学习策略，研究者们正在加速解决复杂模拟中的算法问题，并尝试将量子计算技术与传统物理和材料科学模型相结合。通过对比和评估不同方案的有效性，团队正在开发有望在未来得到实际应用的创新解决方案。目前，结合传统模拟方法与量子技术和机器学习的混合模型已展现出***令人鼓舞的结果。

未来航空发动机制造商可能会利用基于量子计算机的模拟预测铣削过程中的叶片振动，从而设定更为精准的加工参数以消除加工误差，大幅减少废品率。同时，激光切割过程也能通过优化的加工序列提供适宜的功率密度，确保生产出无损、尺寸精确的金属部件。

该团队近期将展示基于量子模拟的铣削和激光切割原型，展示其如何提升传统制造工艺，缩短材料加工时间并提高产品质量。

文章出自百家号（全球前沿科学）