Componentes metálicos de alta calidad, sin defectos y perfectamente dimensionados. La potencia de la computación cuántica parece destinada a optimizar los procesos de producción en la industria metalúrgica. Un equipo dirigido por el catedrático de Informática Empresarial Wolfgang Maaß, de la Universidad de Saarland, y el Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial (DFKI) está trabajando con socios comerciales y académicos en el proyecto "Quasim" para desarrollar nuevas simulaciones basadas en la tecnología cuántica que no podrían realizarse con las arquitecturas informáticas convencionales actuales debido a los límites de tiempo de cálculo y almacenamiento.

Los motores aeronáuticos tienen que proporcionar de forma fiable altos niveles de empuje incluso en condiciones adversas, por lo que la precisión es primordial en la fabricación de las turbinas de los aviones modernos. En los motores turbofán, el ventilador que introduce el aire en la turbina tiene múltiples álabes con complejas geometrías curvas. Estos álabes metálicos se fabrican mediante un proceso de fresado de precisión que requiere una cuidadosa estrategia de mecanizado. El fresado de precisión sólo es posible si el movimiento relativo de la herramienta y la pieza de trabajo está muy controlado. Si no se hace así, la cuchilla puede empezar a vibrar, lo que provoca que la superficie de la cuchilla golpee el cabezal de fresado de forma incontrolada y dañe la cuchilla. En el caso de un componente que queda prácticamente inutilizable aunque se salga ligeramente de las especificaciones, puede tratarse de un percance muy costoso. Este tipo de error de producción puede ser muy costoso para los fabricantes de componentes de alta precisión para motores aeronáuticos", explica Wolfgang Maaß, catedrático de informática empresarial de la Universidad del Sarre y director del área de investigación Smart Service Engineering del Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial (DFKI).

Pero la situación es similar para muchas otras empresas, grandes y pequeñas, que fabrican componentes metálicos, incluidos los producidos mediante corte por láser. El calor extremo que se genera durante el proceso de corte puede hacer que el metal se expanda en lugares donde no debería. O, en las operaciones de corte convencionales, los recortes pueden quedar atrapados en la máquina, que se detiene. El resultado es un aumento de las tasas de rechazo y largos periodos de inactividad de la máquina, que cuestan material, tiempo y dinero a la empresa fabricante. La industria metalúrgica es un sector económico importante en Alemania y la UE, y las normas de seguridad y calidad son estrictas. Los procesos de producción en el sector metalúrgico tienen a veces tasas de rechazo de alrededor del 1%, lo que no parece mucho, pero en conjunto puede tener un impacto significativo en la competitividad", explica Wolfgang Maaß.

Es posible reducir la tasa de rechazo mediante simulaciones digitales que hagan uso de la inteligencia artificial. Al crear un gemelo digital de la pieza de trabajo, todo lo que le ocurre a un componente real puede simularse en un entorno virtual, desde la planificación y la producción hasta la garantía de calidad. En teoría, todos los aspectos de la cadena de producción pueden optimizarse con precisión, ya sea la velocidad perfecta del husillo para el fresado o la densidad de potencia ideal suministrada por el láser. Pero hay un problema. El gigantesco volumen de datos necesario para producir estas simulaciones de alta resolución simplemente no puede manejarse con los sistemas informáticos convencionales. Los ordenadores cuánticos, que podrían proporcionar la potencia de cálculo necesaria, aún no están disponibles. El resultado: "En la actualidad, las simulaciones apenas se utilizan en aplicaciones prácticas. En parte, porque no se dispone de la potencia de cálculo suficiente y, en parte, porque se necesitan datos e información especializados, lo que a su vez requiere una experiencia detallada en simulaciones computacionales", explica Hannah Stein, del equipo de investigación de Maaß. En la actualidad, las empresas metalúrgicas tienen que contentarse con gemelos digitales de menor resolución y dependen en gran medida de los conocimientos prácticos y la experiencia de sus ingenieros de producción.

Y aún queda camino por recorrer antes de que los ordenadores cuánticos proporcionen la velocidad de vértigo necesaria para manejar grandes volúmenes de datos. Sin embargo, los investigadores del proyecto Quasim están firmemente anclados en la realidad. El consorcio de socios industriales y académicos trabaja en soluciones a corto y largo plazo que aprovechen la potencia de los sistemas cuánticos para ofrecer simulaciones mejoradas para su uso en escenarios de fabricación. Según Wolfgang Maaß, coordinador del proyecto, "nuestros estudios iniciales han demostrado que, explotando los principios subyacentes a los sistemas de mecánica cuántica y utilizando estrategias de aprendizaje automático basadas en la cuántica, podemos resolver problemas algorítmicos con mucha más rapidez". Aunque los ordenadores cuánticos actuales aún están en pañales, la tecnología subyacente ya puede aplicarse en áreas en las que los ordenadores convencionales trabajarían al límite, necesitando cantidades ingentes de tiempo para completar un cálculo".

Los investigadores están utilizando diversos métodos de computación cuántica para explorar formas de hacer simulaciones complejas más rápidas y adecuadas para aplicaciones prácticas. El trabajo consiste en aplicar tecnologías de computación cuántica a métodos de simulación convencionales basados en modelos matemáticos de la física y la ciencia de los materiales. El equipo también investiga métodos de aprendizaje automático basados en la cuántica. Comparando estos nuevos enfoques con las metodologías convencionales y evaluando la eficacia de las distintas soluciones, el equipo está desarrollando soluciones innovadoras que podrían encontrar aplicación práctica en un futuro próximo. Los resultados ya se están integrando en los métodos de simulación existentes. Actualmente estamos desarrollando los primeros prototipos. Hasta ahora, los resultados más prometedores se han obtenido utilizando modelos híbridos que combinan las metodologías de simulación convencionales con la tecnología cuántica y el aprendizaje automático", explica la investigadora doctoral Hannah Stein.

Como los investigadores utilizan datos de producción de líneas de fabricación reales, los fabricantes de motores aeronáuticos podrían utilizar pronto simulaciones cuánticas por ordenador para predecir las vibraciones de los álabes durante el fresado. Al trabajar con un gemelo digital exacto, pueden establecer con precisión los parámetros de mecanizado, como la velocidad de fresado, lo que les permite erradicar las imprecisiones de mecanizado y reducir significativamente los índices de rechazo. Las simulaciones mejoradas también significan que los cortadores láser pueden suministrar la cantidad correcta de potencia durante una secuencia de mecanizado optimizada que produce componentes metálicos sin daños y perfectamente dimensionados. En la feria de Hannover de este año, los especialistas en informática empresarial de Saarbrücken expondrán prototipos de fresado y corte por láser que demuestran cómo la fabricación convencional puede mejorarse mediante simulaciones basadas en la tecnología cuántica, acortando los tiempos de procesamiento del material y mejorando la calidad del producto.

El proyecto Quasim ("QC-Enhanced Service Ecosystem for Simulation in Manufacturing") es un consorcio formado por el grupo de investigación de Wolfgang Maaß de la Universidad del Sarre y el Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial (DFKI), el grupo del profesor Frank-Wilhelm Mauch del Forschungszentrum Jülich y la Universidad del Sarre, el Instituto Fraunhofer de Tecnología de la Producción (IPT), la empresa de fabricación de máquinas herramienta TRUMPF, el proveedor de componentes de software ModuleWorks y los socios del proyecto asociados Ford y el fabricante de motores aeronáuticos MTU Aero Engines. El Ministerio Federal de Economía y Acción por el Clima (BMWK) y el Centro Aeroespacial Alemán (DLR) han aportado una financiación total del proyecto de más de 5 millones de euros.

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