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닛산자동차, 양자기술을 ‘공기역학 계산’에 적용
차량 설계 활용에 길 열어

닛산자동차가 양자기술을 차량 설계에 활용할 수 있는 길을 열었다. 개발 공정에서 필수적인 CAE(컴퓨터 지원 엔지니어링) 계산기법 연구에서 업계의 상식을 뒤집는 성과를 거뒀다. 지금까지는 어렵다고 여겨졌던 복잡한 차체 형상의 공기역학 시뮬레이션에 양자계산을 적용하는 데 성공했다. 양자컴퓨터가 모빌리티나 전자기기, 건축물 설계에까지 응용할 수 있을 것으로 보인다.

-- 양자계산을 실제 차량에 가까운 형상의 CAE에 적용 --
닛산은 양자 알고리즘을 개발하는 Quemix(도쿄)와 공동으로 유체해석에 사용할 수 있는 양자 CAE 알고리즘을 개발했다. 2026년 6월 4~5일 개최된 ‘Q2B 2026 Tokyo’에서 연구 성과를 발표했다.

양자 CAE를 이용한 공기역학 시뮬레이션이 실제 차량에 가까운 복잡한 형상에도 적용 가능하다는 것을 입증했다. 기존 양자 CAE 알고리즘은 사각형이나 원과 같은 단순한 토이 모델에 적용하는 수준에 그쳐 복잡한 형상을 다루기 어렵다고 여겨져 왔다. 닛산과 Quemix는 이 문제를 해결해 차량 설계를 고속화하기 위한 실용적인 기법을 개발한다.

Quemix의 마쓰시타(松下) CEO는 “차량처럼 복잡한 형상에는 양자 CAE는 적용할 수 없다고 생각했다. 당초에는 공동개발을 받아들이지 않는 것도 생각했다”며 닛산과의 공동개발을 회고했다.

닛산 개발진과 Quemix 연구진이 시행착오를 거듭한 결과, 약 반년 만에 이번 성과로 이어졌다. 최첨단 연구 사례에서도 토이 모델 수준에 머물러 있다는 점을 감안하면 이례적인 성과라고 할 수 있다.

양자 CAE를 개발하면 차량 설계에 걸리는 시간을 대폭 단축할 수 있을 것으로 기대된다. 고전적 계산으로 하루가 걸리는 차량의 공기역학 시뮬레이션을 수분 수준으로 단축할 가능성이 있다. 지금의 차량 개발에서는 설계를 검토하기 위해 시뮬레이션을 여러 차례 반복해서 실행하기 때문에 개발 기간이 수개월까지 길어진다는 문제가 있었다.

공기역학 시뮬레이션은 차량 설계의 핵심 프로세스 중 하나로, 계산시간 단축은 개발 전체의 효율화로 이어진다. 닛산자동차 종합연구소 첨단재료·요소기술연구소의 우치무라(内村) 주임연구원은 향후 “실험을 하지 않고도 시뮬레이션만으로 신속하게 차량 설계를 완결할 수 있게 될 것이다”라며 양자 CAE를 활용한 차량 설계의 전망을 설명한다.

-- 쾌적성도 양자로 구현 --
우치무라 연구원은 “공기역학 계산에 그치지 않고 음향이나 열, 빛을 고려한 설계에도 응용할 수 있다”고 전망한다. 이처럼 자동차의 쾌적성과 관련된 요인들을 검토하려면 방대한 계산량이 필요하기 때문에 지금까지 충분한 검토가 이뤄지기 어려웠다.

이러한 차량 내부 환경 시뮬레이션에 양자컴퓨터를 활용하면 최적의 조건을 검토할 수 있게 된다. 향후에는 인공지능(AI)과 결합해 차량 내부 환경을 제어하는 것도 상정하고 있다.

한편 실용화를 위해 해결해야 할 과제도 남아 있다. 이번에 달성한 것은 2차원 시뮬레이션 실증이며, 다음 단계로 3차원에서의 실증이 필요하다. 3차원에서는 메쉬를 더욱 세밀하게 나눠 계산해야 하기 때문에 계산량이 방대해진다. 또한 차량 설계 데이터인 CAD 데이터를 양자계산에서 처리할 수 있도록 입력하는 방법 등 데이터 처리 방식에도 고안이 필요하다.

닛산자동차 종합연구소 첨단재료·요소기술연구소의 이치카와(市川) 과장은 “2030년경에는 실용적인 양자 CAE 계산을 실시하고 싶다”고 개발 목표를 밝혔다.

-- 고전계산과 양자계산의 강점을 융합 --
이번에 개발한 양자 CAE 알고리즘의 특징은 높은 계산 효율에 있다. 계산에 필요한 리소스 규모를 나타내는 회로 깊이를 기존의 양자 CAE 계산과 비교해 50만분의 1로 대폭 줄일 수 있었다. 2차원 시뮬레이션에서는 고전계산과 비교해 양자계산의 우위를 확인했다.

알고리즘이 비약적으로 발전할 수 있었던 이유는 고전계산과 양자계산의 융합에 있다. 양자계산만으로 유체 시뮬레이션을 수행할 경우, 일부 계산을 처리하기 위해 알고리즘이 지나치게 복잡해지는 문제가 있었다.

그래서 고전계산과 양자계산에 각각 잘하는 계산을 분담하도록 했다. 알고리즘의 과도한 복잡화를 초래하던 계산은 고전계산으로 처리한다. Quemix의 마쓰시타 CEO는 “경계조건의 계산에 포함되는 ‘비제차항’을 고전계산에 맡김으로써 계산 효율을 높였다”고 설명한다.

비제차항(non-homogeneous term)은 수식에서 외부로부터의 영향을 나타내는 부분을 말한다. 현재 양자계산으로 이 비제차항을 처리하려면 많은 계산 리소스가 필요하다.

유체 시뮬레이션에서는 계산 영역을 지정하는 경계조건에 비제차항이 포함되는 경우가 있다. 예를 들면, 자동차가 주행하는 상황을 가정한 ‘움직이는 경계조건’이다. 양자계산으로 구한 해에, 고전계산으로 비제차항을 보정하면서 계산을 반복함으로써 움직이는 경계조건을 처리한다.

-- 양자를 연구하지 않는 리스크 --
닛산은 2024년 전후부터 범용 양자컴퓨터 활용을 본격화했다. 독일 폭스바겐 등 경쟁사가 먼저 관련 연구에 나서는 상황을 지켜보면서 양자기술 활용에서 뒤처지고 있다는 위기감이 커지고 있었다.

당시 닛산자동차의 임원들 사이에서는 “굳이 리소스를 투입하면서까지 추진할 필요가 있을까?”라는 회의적인 의견도 나왔다. 이미 개발된 기술을 외부에서 구매하는 방법도 있기 때문이다. 그러나 우치무라 연구원과 이치카와 과장은 “자사에서 직접 다루지 않으면 미래에 위험이 될 수 있다”고 설득해, 양자기술 연구를 시작했다.

양자기술은 아직 성숙하지 않았지만 실용화에 도달했을 때의 영향력은 크다. 이치카와 과장은 “기술이 완성되기만을 기다린다면 양자컴퓨터를 사용하고 싶을 때 사용할 수 없게 된다”며 자체적으로 양자기술을 연구하지 않는 위험성을 설명한다. 그는 “제조의 원점으로 돌아가는 것이 중요하다. 직접 만들지 않으면 도면의 의미를 이해할 수 없고, 기술도 축적할 수 없다”고 말했다.

닛산은 양자 CAE 외에도 생산 부문의 업무 효율화에 양자기술을 활용하고 있다. 양자 어닐링 기술로 최적화 문제를 해결해, 차량 조립 작업을 담당하는 인력의 편성을 자동화하는 기법을 개발했다. 양자 및 AI 기술을 개발하는 그루브노츠(Groovenauts, 후쿠오카시)와 공동으로 2024년에 논문을 발표했으며, ‘인공지능학회 전국대회’에 채택되었다.

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