ارمغان محاسبات کوانتومی برای توسعه صنعت هوافضا

هنوز روزهای اولیه برای محاسبات کوانتومی است. با وجود این، کارشناسان توافق دارند که محاسبات کوانتومی یک نقش کلیدی را در بخش‌های گوناگون، از ارتباطات امن گرفته تا بانک‌داری و هوافضا ایفا می‌کند. جذابیت کوانتوم در توانایی آن برای غلبه بر تنگناهای محاسباتی نهفته است.

به نقل از آی‌اُتی ورد تودی، صنعت هوافضا با ظهور محاسبات کوانتومی در آستانه یک تحول بزرگ است که تغییر جنبه‌های گوناگون این حوزه را از طراحی و شبیه‌سازی گرفته تا علم مواد و امنیت سایبری نوید می‌دهد. رایانه‌های کوانتومی، پتانسیل حل مسائل پیچیده‌ای را دارند که در حال حاضر غیر قابل حل هستند یا برای حل کردن آنها با استفاده از رایانه‌های کلاسیک به زمان بسیار زیاد و غیر ممکن نیاز است. کوانتوم می‌تواند به پیشرفت در زمینه‌هایی مانند آیرودینامیک، تحلیل سازه و مدیریت حرارتی کمک کند.

توسعه نیروی کار کوانتومی برای صنعت هوافضا به منظور استفاده از قدرت محاسبات کوانتومی ضروری است. این امر مستلزم سرمایه‌گذاری و تلاش مستمر دولت‌ها، دانشگاه‌ها و صنعت برای ایجاد برنامه‌های آموزشی، کسب مهارت‌ و ارتقای مهارت‌های موجود، رسیدگی به چالش‌های متنوع است.

توسعه محاسبات کوانتومی، نگرانی‌های مهمی را نیز در رابطه با اخلاق و حاکمیت در صنعت هوافضا ایجاد می‌کند. یکی از نگرانی‌های مهم این است که رایانه‌های کوانتومی، امنیت اطلاعات حساس مرتبط با مهندسی هوافضا را به خطر می‌اندازند. یکی دیگر از زمینه‌های نگرانی، پتانسیل محاسبات کوانتومی برای تشدید معضلات مرتبط با سوگیری و عدالت در تصمیم‌گیری حوزه هوافضاست. توسعه مقررات و استانداردهای آشکار درباره استفاده از محاسبات کوانتومی در مهندسی هوافضا و همچنین پژوهش‌ها و سرمایه‌گذاری‌های مداوم در حوزه اخلاقی ضروری است.

صنعت هوافضا باید به مسائلی درباره مالکیت معنوی و مالکیت محاسبات کوانتومی نیز بپردازد. به عنوان مثال، اگر یک شرکت از رایانه کوانتومی برای توسعه یک ماده یا طرح جدید استفاده کند، حقوق آن نوآوری متعلق به چه کسی است؟ این امر به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند اکتشاف فضایی اهمیت دارد که در آن ممکن است چندین سهام‌دار در توسعه فناوری‌های جدید دخیل باشند.

ادغام موفقیت‌آمیز محاسبات کوانتومی در صنعت هوافضا نیازمند یک رویکرد چند رشته‌ای است که متخصصان حوزه‌های گوناگون را از جمله علوم رایانه، علم مواد و مهندسی گرد هم می‌آورد.در نهایت، ادغام موفقیت‌آمیز محاسبات کوانتومی در صنعت هوافضا نیازمند یک رویکرد چندرشته‌ای است که متخصصان حوزه‌های گوناگون را از جمله علوم رایانه، علم مواد و مهندسی گرد هم می‌آورد. همکاری متخصصان با یکدیگر برای مقابله با چالش‌ها و استفاده از فرصت‌های ارائه‌شده توسط محاسبات کوانتومی اطمینان ایجاد می‌کند که صنعت هوافضا به خوبی مجهز است تا قدرت خود را مهار کند و در سال‌های آینده به هدایت نوآوری بپردازد.

صنعت هوافضا چهار مورد استفاده اصلی برای محاسبات کوانتومی دارد که عبارتند از شبیه‌سازی هواپیما، بهینه‌سازی توپولوژی، توسعه سریع مواد و یادگیری ماشینی برای تولید پیشرفته.

گزارش شرکت «آی‌بی‌ام»(IBM) نشان می‌دهد این کار، افزایش سرعت توسعه محصولات جدید هوافضا را حتی پیش از پیشرفت تصحیح خطای کوانتومی نوید می‌دهد که برای سال ۲۰۲۹ پیش‌بینی شده است.

هواپیماها و فضاپیماها برای داشتن اثربخشی و ایمنی مورد نیاز خود به تعامل پیچیده‌ بین اجزا و سیستم‌های پیشرفته وابسته هستند. محاسبات کوانتومی یک ترکیب مناسب برای برآورده کردن این نیازها است و انتظار می‌رود به زودی از سیستم‌های کلاسیک بهتر عمل کند.

گزارش آی‌بی‌ام، چهار مورد استفاده اصلی محاسبات کوانتومی را برای صنعت هوافضا بررسی کرده است.

۱. شبیه‌سازی هواپیما با دینامیک سیالات محاسباتی و تحلیل اجزای محدود

چرخه طراحی، ساخت و آزمایش مؤلفه‌های هوافضا یک فرآیند تکراری است که می‌تواند ماه‌ها یا سال‌ها طول بکشد. «دینامیک سیالات محاسباتی» و «تحلیل اجزای محدود» که در اوایل فرآیند طراحی اعمال می‌شوند، می‌توانند تعداد تکرارهای مورد نیاز را برای توسعه کاهش دهند.

الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند محاسبات دینامیک سیالات محاسباتی و تحلیل اجزای محدود را سرعت ببخشند و ممکن است شبیه‌سازی دقیق چندین طرح قابل اطمینان را در برابر الزامات عملکرد و قابلیت ساخت آن ممکن کنند.

۲. بهینه‌سازی توپولوژی

توپولوژی به شکل بیرونی هواپیما اشاره دارد. در هواپیماهای تجاری، بهینه‌سازی توپولوژی می‌تواند مصرف سوخت، هزینه‌ها و انتشار کربن را کاهش دهد. طراحی فناوری‌های پیشرفته از جمله پرواز مافوق صوت، قابلیت مشاهده کم و سیستم‌های کنترل از راه دور، پیچیدگی بیشتری را به هواپیما می‌افزاید و سیستم‌های کلاسیک را به چالش می‌کشد.

محاسبات کوانتومی می‌تواند تعداد بیشتری از فاکتورهای شبیه‌سازی و بهینه‌سازی را به طور هم‌زمان در نظر بگیرد و روند طراحی را برای هواپیماها و فضاپیماهای کارآمدتر سرعت ببخشد.

۳. توسعه سریع مواد

مواد جدید می‌توانند مزایایی را برای ایمنی و وزن هواپیما ارائه دهند، اما پیش از این که به مرحله تولید راه یابند، باید تحت یک فرآیند آزمایشی دقیق در شرایط واقعی قرار بگیرند. معرفی کامپوزیت‌های فیبر کربن به هواپیمای «بوئینگ ۷۸۷» حدود ۹ سال طول کشید و ۵.۵ میلیارد دلار هزینه داشت.

کوانتوم می‌تواند به بررسی، آزمایش و توسعه مواد مناسب برای صنعت هوافضا با قابلیت‌های پیشرفته، سرعت بیشتر و هزینه کمتر کمک کند.

۴. یادگیری ماشینی برای تولید و کنترل کیفیت

مؤلفه‌های صنعت هوافضا تحت برخی از دقیق‌ترین کنترل‌های کیفی قرار می‌گیرند. محاسبات کوانتومی می‌تواند یادگیری ماشینی را بهبود ببخشد و الگوریتم‌های تشخیص الگوی مورد استفاده را برای بررسی مؤلفه‌های هوافضا بهینه‌سازی کند تا اطمینان حاصل شود که همه قطعات تولیدشده با طراحی اصلی مطابقت دارند.

مبانی محاسبات کوانتومی

محاسبات کوانتومی بر اصول مکانیک کوانتومی متکی است که رفتار ماده و انرژی را در کوچک‌ترین مقیاس‌ها توصیف می‌کند. بیت‌های کوانتومی یا کیوبیت‌ها، واحدهای بنیادی اطلاعات کوانتومی هستند و می‌توانند در چندین حالت به طور هم‌زمان وجود داشته باشند که به عنوان «برهم‌نهی کوانتومی» شناخته می‌شود. این ویژگی به کیوبیت‌ها امکان می‌دهد تا مقادیر زیادی از اطلاعات را به صورت موازی پردازش کنند و همین ویژگی، سرعت آنها را نسبت به بیت‌های کلاسیک برای انواع خاصی از محاسبات افزایش می‌دهد. همچنین، کیوبیت‌ها می‌توانند به حالت «درهم‌تنیدگی» وارد شوند و این بدان معناست که وضعیت کیوبیت‌ها به یکدیگر وابسته است؛ حتی زمانی که با فواصل زیاد از هم جدا شوند.

الگوریتم‌های کوانتومی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که از ویژگی‌های منحصربه‌فرد کیوبیت‌ها برای حل مسائل خاص به‌ طور مؤثرتر نسبت به الگوریتم‌های کلاسیک استفاده کنند. نمونه‌های ارائه‌شده از الگوریتم های کوانتومی نشان داده‌اند که نسبت به همتایان کلاسیک خود سرعت قابل توجهی را ارائه می‌دهند.

محاسبات کوانتومی بر اصول مکانیک کوانتومی متکی است که رفتار ماده و انرژی را در کوچک‌ترین مقیاس‌ها توصیف می‌کند.محاسبات کوانتومی می‌تواند زمینه‌هایی مانند مهندسی هوافضا را با شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده که در حال حاضر با رایانه‌های کلاسیک غیر قابل حل هستند، متحول کند. به عنوان مثال، شبیه‌سازی رفتار مواد در سطح مولکولی می‌تواند به کشف مواد جدید با خواص منحصربه‌فرد کمک کند.

توسعه محاسبات کوانتومی عملی یک حوزه پژوهشی فعال است که چندین رویکرد در حال بررسی را از جمله کیوبیت‌های ابررسانا، یون‌های به‌دام‌افتاده و محاسبات کوانتومی توپولوژیکی در بر می‌گیرد. هر رویکرد مزایا و چالش‌های خاص خود را دارد، اما در سال‌های اخیر پیشرفت قابل توجهی به‌ سوی تحقق یک رایانه کوانتومی مقیاس‌پذیر صورت گرفته است.

هواپیماها و فضاپیماهای خودران برای حفظ ایمنی و کارآیی خود به حسگرهای پیشرفته، سیستم‌های ناوبری و الگوریتم‌های هوش مصنوعی نیاز دارند، اما این سیستم‌ها در برابر حملات سایبری و ایجاد شکاف در داده‌ها آسیب‌پذیر هستند که می‌تواند امنیت آنها را به خطر بیندازد

چالش‌های امروز مهندسی هوافضا

مهندسی هوافضا با چالش‌های قابل توجهی در توسعه مواد پیشرفته برای سازه‌های هواپیما و فضاپیما روبه‌رو است. یکی از چالش‌های اصلی، نیاز به مواد سبک‌وزن و در عین حال محکم است که بتوانند در برابر دماها و تنش‌های شدید مقاومت کنند. پژوهشگران در حال بررسی مواد جدیدی مانند پلیمرهای تقویت‌شده با فیبر کربن و آلیاژهای آلومینیومی پیشرفته هستند که نسبت مقاومت به وزن را در مقایسه با مواد سنتی بهبود می‌بخشند.

چالش دیگر در مهندسی هوافضا، توسعه سیستم‌های کارآمدتر پیشرانه است. موتورهای سنتی مبتنی بر سوخت فسیلی با پیشرانه‌های الکتریکی و هیبریدی-الکتریکی جایگزین می‌شوند که بهره‌وری سوخت را بهبود می‌بخشند و انتشار گازهای گلخانه‌ای را کاهش می‌دهند، اما سیستم‌های جدید به مواد و طرح‌های پیشرفته برای مدیریت اتلاف گرما و عایق الکتریکی نیاز دارند.

استفاده روزافزون از مواد کامپوزیت در مهندسی هوافضا نیز چالش‌های مهمی را به همراه دارد. مواد کامپوزیت مستعد آسیب ناشی از ضربه و فرسودگی هستند که می‌تواند به شکست فاجعه‌بار آنها منجر شود. پژوهشگران با استفاده از حسگرهای پیشرفته و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در حال توسعه روش‌های جدیدی برای تشخیص و پایش آسیب در سازه‌های کامپوزیت هستند.

مهندسی هوافضا با چالش‌هایی نیز در توسعه سیستم‌های خودران روبه‌رو است. هواپیماها و فضاپیماهای خودران برای حفظ ایمنی و کارآیی خود به حسگرهای پیشرفته، سیستم‌های ناوبری و الگوریتم‌های هوش مصنوعی نیاز دارند، اما این سیستم‌ها در برابر حملات سایبری و ایجاد شکاف در داده‌ها آسیب‌پذیر هستند که می‌تواند امنیت آنها را به خطر بیندازد.

انتظار می‌رود ادغام محاسبات کوانتومی در مهندسی هوافضا نیز چالش‌های مهمی را ایجاد کند. رایانه‌های کوانتومی، پتانسیل شبیه‌سازی پدیده‌های پیچیده آیرودینامیکی و ساختاری را دارند اما برای داشتن عملکرد مؤثر نیازمند الگوریتم‌ها و نرم‌افزارهای پیشرفته هستند. پژوهشگران با استفاده از روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی، در حال توسعه روش‌های جدیدی در بهینه‌سازی الگوریتم‌های کوانتومی برای کاربرد در صنعت هوافضا هستند.

توسعه سوخت‌های هوایی پایدار یکی دیگر از چالش‌های مهم در مهندسی هوافضاست. سوخت‌های پایدار هوانوردی می‌توانند انتشار گازهای گلخانه‌ای از هواپیما را تا ۸۰ درصد کاهش دهند، اما به روش‌ها و زیرساخت‌های پیشرفته برای تولید نیاز دارند. پژوهشگران در حال بررسی روش‌های جدید برای تولید سوخت‌های هوایی پایدار با استفاده از زیست‌توده و مواد زائد هستند.

خطرات امنیت سایبری در سیستم‌های کوانتومی هوافضا

محاسبات کوانتومی، خطرات امنیت سایبری قابل توجهی را برای سیستم‌های هوافضا به ‌ویژه سیستم‌هایی که به ارتباطات ماهواره‌ای و ناوبری متکی هستند، به همراه دارد. استفاده از رایانه‌های کوانتومی ممکن است برخی از الگوریتم‌های رمزگذاری کلاسیک را که در حال حاضر برای ایمن‌سازی انتقال داده بین ماهواره‌ها و ایستگاه‌های زمینی استفاده می‌شوند، شکست دهد. این آسیب‌پذیری ممکن است توسط عوامل مخرب برای دستکاری اطلاعات حساس مورد سوءاستفاده قرار بگیرد و امنیت سیستم‌های هوافضا را به خطر بیندازد.

این خطر تشدید می‌شود، زیرا بسیاری از سیستم‌های هوافضا به زیرساخت‌ها و پروتکل‌های قدیمی متکی هستند که با رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم طراحی نشده‌اند. به عنوان مثال، «سیستم موقعیت‌یابی جهانی»(GPS) به الگوریتم‌های سیستم «رمزنگاری کلید عمومی» متکی است که می‌توانند در برابر حملات کوانتومی آسیب‌پذیر باشند. این امر، نیاز مبرم را به یک رویکرد فعال برای کاهش خطرات از طریق توسعه پروتکل‌های رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم و اجرای سیستم‌های ارتباطی ایمن نشان می‌دهد.

یکی دیگر از زمینه‌های نگرانی، پتانسیل رایانه‌های کوانتومی برای شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده هوافضاست که به عوامل مخرب امکان می‌دهد تا حملات سایبری را روی این سیستم‌ها آزمایش و تنظیم کنند. این امر می‌تواند به حملات پیچیده‌تر و هدفمندتر منجر شود که شناسایی و دفاع در برابر آنها دشوار است. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در سیستم‌های هوافضا نیز می‌تواند آسیب‌پذیری‌های جدیدی ایجاد کند که مورد سوءاستفاده رایانه‌های کوانتومی قرار می‌گیرند.

توسعه پروتکل‌های ارتباطی امن برای سیستم‌های هوافضا یک حوزه فعال پژوهشی است. برای مثال، پژوهشگران استفاده از پروتکل‌های «توزیع کلید کوانتومی» را برای انتقال امن داده‌ها بین ماهواره‌ها و ایستگاه‌های زمینی پیشنهاد کرده‌اند. توزیع کلید کوانتومی از اصول مکانیک کوانتومی برای رمزگذاری و رمزگشایی پیام‌ها استفاده می‌کند؛ به گونه‌ای که از نظر تئوری رهگیری و خواندن آنها بدون شناسایی شدن برای عوامل مخرب غیرممکن باشد.

با وجود این، اجرای پروتکل‌های جدید به سرمایه‌گذاری قابل توجهی در پژوهش و توسعه و همچنین همکاری بین‌المللی برای ایجاد استانداردها و دستورالعمل‌های مشترک نیاز دارد. صنعت هوافضا باید آگاهی و آموزش امنیت سایبری را در میان نیروی کار خود در اولویت قرار دهد تا اطمینان حاصل شود که خطرات مرتبط با محاسبات کوانتومی درک می‌شوند و کاهش می‌یابند.

محاسبات کوانتومی و ماموریت‌های اکتشاف فضایی

محاسبات کوانتومی برای مأموریت‌های اکتشاف فضایی نیازمند توسعه الگوریتم‌های کوانتومی مقاوم در برابر خطاست که ‌بتوانند در محیط ناملایم فضا کار کنند. یکی از این الگوریتم‌ها، «الگوریتم بهینه‌سازی تقریبی کوانتومی»(QAOA) است که نشان داده می‌تواند در حل مسائل دستگاه‌های کوانتومی در کوتاه‌مدت مؤثر باشد. این الگوریتم به‌ویژه برای ماموریت‌های اکتشاف فضایی سودمند است که در آنها منابع محاسباتی محدود و محیط پرسروصدا، اجرای الگوریتم‌های پیچیده‌تر را چالش‌برانگیز می‌کنند.

محاسبات کوانتومی پتانسیل ایجاد تحول را در زمینه اختردینامیک نیز دارد که برای مأموریت‌های اکتشاف فضایی حیاتی است. رایانه‌های کوانتومی با استفاده از قدرت موازی کوانتومی می‌توانند سیستم‌های پیچیده اختردینامیک را با کارآیی بیشتری نسبت به رایانه‌های کلاسیک شبیه‌سازی کنند و شبیه‌سازی ماموریت‌های طولانی‌تر و پیش‌بینی دقیق‌تر مسیر فضاپیماها را ممکن کنند. علاوه بر این، محاسبات کوانتومی را می‌توان برای بهینه‌سازی طراحی مأموریت‌های فضایی مانند یافتن کارآمدترین مسیر برای یک فضاپیما مورد استفاده قرار داد.

توسعه فناوری محاسبات کوانتومی برای مأموریت‌های اکتشاف فضایی، یک حوزه فعال پژوهشی است. به عنوان مثال، ناسا پروژه «ابتکار محاسبات کوانتومی»(Quantum Computing Initiative) را با هدف بررسی کاربرد محاسبات کوانتومی در اکتشاف فضا ایجاد کرده است. آژانس فضایی اروپا نیز یک طرح «ابتکار فناوری کوانتومی»(Quantum Technology Initiative) را با هدف توسعه فناوری‌های کوانتومی برای کاربردهای فضایی آغاز کرده است.

استفاده از محاسبات کوانتومی در مأموریت‌های اکتشاف فضایی نیز می‌تواند چالش‌ها و محدودیت‌های متعددی را ایجاد کند. برای مثال، محیط ناملایم فضا می‌تواند به ایجاد خطا در محاسبات کوانتومی منجر شود که باید از طریق توسعه روش‌های قوی اصلاح خطا کاهش یابد. علاوه بر این، دسترسی محدود به منابع کوانتومی در مأموریت‌های فضایی مستلزم توسعه الگوریتم‌هایی است که برای شرایط کم‌منبع بهینه‌سازی شده باشند.

با وجود این چالش‌ها، مزایای بالقوه محاسبات کوانتومی برای مأموریت‌های اکتشاف فضایی، آن را به یک حوزه پژوهشی هیجان‌انگیز و امیدوارکننده تبدیل می‌کند. همان طور که این میدان به تکامل خود ادامه می‌دهد، می‌توان انتظار داشت که پیشرفت‌های جدیدی را برای کاربرد محاسبات کوانتومی در اکتشافات فضایی به همراه داشته باشد.

توسعه محاسبات کوانتومی، پرسش‌هایی را درباره مسئولیت‌پذیری و شفافیت در تصمیم‌گیری پیرامون حوزه هوافضا ایجاد می‌کند که پاسخ دادن به آنها مستلزم توسعه تجهیزات و روش‌های جدید برای بررسی و تأیید تصمیمات اتخاذشده توسط رایانه‌های کوانتومی است.

در نهایت، نیاز به تحقیقات و سرمایه‌گذاری مداوم در زمینه اخلاق در هوافضای کوانتومی وجود دارد که شامل توسعه چارچوب‌ها و روش‌های جدید برای پرداختن به چالش‌های منحصربه‌فرد ناشی از محاسبات کوانتومی است و همچنین، گفت‌وگو و همکاری مستمر را بین ذی‌نفعان صنعت، دانشگاه و دولت می‌طلبد.