IBMとダラーラの量子コンピューティング活用レーシングカー設計協業の詳細

IBMとダラーラが量子コンピューティングを活用したモータースポーツ車両設計協業を発表

2026年5月3日、IBMとダラーラ・グループは、高性能レーシングカー設計に物理ベースのAIモデルと量子コンピューティングを統合する戦略的協業を発表した^[1]

協業の目的は、ダラーラの空力データとIBMの計算研究を組み合わせ、インディカーやフォーミュラ2、IMSAウェザテック・スポーツカー・チャンピオンシップの車両シャシー最適化を加速させることにある。

従来、複雑な形状の車両部品の計算には数時間かかるCFD処理が必要であったが、今回の取り組みにより処理時間の削減が可能となる。初期テストでは、ル・マン・プロトタイプ2（LMP2）のコンセプトカーにおいて、GISTモデルが約10秒で最適設計を特定した。

協業で開発されたAIモデルと適用例の概要

Fuel Connect編集部の整理

この記事はIBMとダラーラ・グループによる量子コンピューティングとAIモデルを活用したレーシングカー設計協業に関する内容である。技術の概要と適用対象、初期テストの結果が整理されている。

実務上、車両設計やモータースポーツ関連の技術開発担当者、計算流体力学やAIサロゲートモデルに関心を持つエンジニアに情報として有用である。レーシングシリーズや設計プロセスの効率化に関心のある読者にも関連性がある。