Os motores de avião necessitam de fornecer elevados níveis de impulso de forma fiável, mesmo em condições adversas, tornando a precisão fundamental no fabrico de turbinas aeronáuticas modernas. Nos motores turbofan, o ventilador que aspira o ar para a turbina possui múltiplas pás com geometrias curvas complexas. Estas pás metálicas são fabricadas através de um processo de fresagem de precisão que exige uma estratégia de maquinação cuidadosa. A fresagem de precisão só é possível se o movimento relativo entre a ferramenta e a peça for rigorosamente controlado. Caso contrário, a ferramenta de corte pode começar a vibrar, fazendo com que a superfície da pá colida descontroladamente com a cabeça de fresagem e danifique a ferramenta. Mesmo um pequeno desvio das especificações, que torne um componente praticamente inutilizável, pode ser um acidente muito dispendioso. "Este tipo de erro de produção pode ser muito dispendioso para os fabricantes de componentes de alta precisão para motores de aviões", explica Wolfgang Maaß, professor de informática empresarial na Universidade do Sarre e chefe da área de investigação de Engenharia de Serviços Inteligentes no Centro Alemão de Investigação em Inteligência Artificial (DFKI).
Mas a situação é semelhante para muitas outras empresas, grandes e pequenas, que fabricam componentes metálicos, incluindo os produzidos por corte a laser. O calor extremo gerado durante o processo de corte pode fazer com que o metal se expanda em locais onde não deveria. Ou, nas operações de corte convencionais, os resíduos podem ficar retidos na máquina, provocando a sua paragem. O resultado é o aumento das taxas de rejeição e longos períodos de inatividade da máquina, o que custa à empresa fabricante material, tempo e dinheiro. A indústria metalúrgica é um importante setor económico na Alemanha e na UE, e os padrões de segurança e qualidade são rigorosos. Os processos de produção no sector metalúrgico apresentam, por vezes, taxas de rejeição na ordem de 1%, o que não parece muito, mas, colectivamente, pode ter um impacto significativo na competitividade”, explica Wolfgang Maaß.
É possível reduzir a taxa de rejeição através de simulações digitais que utilizam inteligência artificial. Ao criar um gémeo digital da peça, tudo o que acontece a um componente real pode ser simulado num ambiente virtual, desde o planeamento e produção até ao controlo de qualidade. Em teoria, todos os aspetos da cadeia de produção podem ser otimizados com precisão, desde a velocidade ideal do fuso para fresagem até à densidade de potência ideal proporcionada pelo laser. Mas há um problema. O enorme volume de dados necessário para produzir estas simulações de alta resolução simplesmente não pode ser processado pelos sistemas informáticos convencionais. Os computadores quânticos, que poderiam fornecer a capacidade computacional necessária, ainda não estão disponíveis. O resultado: "Atualmente, as simulações são pouco utilizadas em aplicações práticas. Isto deve-se em parte ao facto de não existir capacidade computacional suficiente disponível e em parte porque são necessários dados e informações especializados, o que, por sua vez, exige um conhecimento detalhado em simulações computacionais", explica Hannah Stein, da equipa de investigação de Maaß. Atualmente, as empresas metalúrgicas têm de se contentar com gémeos digitais de baixa resolução e dependem muito do conhecimento prático e da experiência dos seus engenheiros de produção.
Ainda há um longo caminho a percorrer até que os computadores quânticos ofereçam a velocidade vertiginosa necessária para lidar com volumes de dados maciços. No entanto, os investigadores do projecto Quasim estão firmemente ancorados na realidade. O consórcio de parceiros industriais e académicos está a trabalhar em soluções de curto e longo prazo que aproveitam o poder dos sistemas quânticos para fornecer simulações melhoradas para utilização em cenários de fabrico. De acordo com Wolfgang Maaß, coordenador do projeto, "Os nossos estudos iniciais mostraram que, ao explorar os princípios subjacentes aos sistemas mecânicos quânticos e ao utilizar estratégias de aprendizagem automática baseadas na computação quântica, podemos resolver problemas algorítmicos muito mais rapidamente". Embora os computadores quânticos atuais ainda estejam na sua infância, a tecnologia subjacente já pode ser aplicada em áreas onde os computadores convencionais seriam levados ao limite, exigindo enormes quantidades de tempo para completar um cálculo.
Os investigadores estão a utilizar diversos métodos de computação quântica para explorar formas de tornar as simulações complexas mais rápidas e adequadas para aplicações práticas. O trabalho envolve a aplicação de tecnologias de computação quântica a métodos de simulação convencionais baseados em modelos matemáticos da física e da ciência dos materiais. A equipa também está a investigar métodos de aprendizagem automática baseados em computação quântica. Ao comparar estas novas abordagens com metodologias convencionais e avaliar a eficácia de diferentes soluções, a equipa está a desenvolver soluções inovadoras que poderão encontrar aplicação prática num futuro próximo. Os resultados já estão a ser integrados nos métodos de simulação existentes. “Estamos atualmente a desenvolver os primeiros protótipos. Até à data, os resultados mais promissores foram obtidos utilizando modelos híbridos que combinam metodologias de simulação convencionais com tecnologia quântica e aprendizagem automática”, explica a estudante de doutoramento Hannah Stein.
Graças aos dados de produção das linhas de fabrico reais, os fabricantes de motores aeronáuticos poderão em breve utilizar simulações computacionais quânticas para prever as vibrações das pás durante a fresagem. Ao trabalhar com um gémeo digital exato, podem definir com precisão os parâmetros de maquinação, como a velocidade de fresagem, permitindo eliminar imprecisões e reduzir significativamente as taxas de rejeição. As simulações melhoradas também permitem que as máquinas de corte a laser forneçam a quantidade correta de energia durante uma sequência de maquinação otimizada, produzindo componentes metálicos perfeitos e sem danos. Na Feira de Hannover deste ano, os especialistas em computação empresarial de Saarbrücken irão exibir protótipos de fresagem e corte a laser que demonstram como o fabrico convencional pode ser melhorado por simulações baseadas em tecnologia quântica, reduzindo o tempo de processamento de materiais e melhorando a qualidade do produto.
O projeto Quasim ("Ecossistema de Serviços Melhorado pelo Controlo de Qualidade para Simulação na Manufatura") é um consórcio formado pelo grupo de investigação de Wolfgang Maaß na Universidade do Sarre e no Centro Alemão de Investigação em Inteligência Artificial (DFKI), pelo grupo do Professor Frank-Wilhelm Mauch no Centro de Investigação Jülich e na Universidade do Sarre, pelo Instituto Fraunhofer de Tecnologia de Produção (IPT), pelo fabricante de máquinas-ferramenta TRUMPF, pelo fornecedor de componentes de software ModuleWorks e pelos parceiros associados do projeto, a Ford e o fabricante de motores aeronáuticos MTU Aero Engines. O Ministério Federal da Economia e Ação Climática (BMWK) e o Centro Aeroespacial Alemão (DLR) disponibilizaram um financiamento total para o projeto superior a 5 milhões de euros.
