IBMとダラーラが量子コンピューティングとAIでレーシングカー設計を加速

IBMとダラーラが量子コンピューティングとAIでレーシングカー設計を加速

2026年5月3日、IBMとダラーラ・グループは、高性能車両設計における物理ベースのAIモデルと量子コンピューティングの統合について協業を発表した^[1]。この取り組みは、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向けのレーシングカーシャシー設計の最適化を目的としている。

協業では、ダラーラが保有する空力データとIBMの計算研究を組み合わせることで、従来の計算流体力学に依存する設計工程を効率化する。従来のCFDでは膨大な計算リソースと時間が必要であったが、この統合により処理時間を大幅に短縮できる。

主要技術としてIBMリサーチが開発したGauge-Invariant Spectral Transformer（GIST）が活用される。GISTは車両の接続部や空力部品のトポロジーをエンコードし、複雑な部品の影響を反映させるAIモデルであり、初期テストではLMP2コンセプトカーで約10秒で最適構成を特定した。

協業技術と設計プロセスの比較

Fuel Connect編集部の整理

この記事は、IBMとダラーラ・グループの協業によるレーシングカー設計への量子コンピューティングとAI統合の内容を整理している。高性能車両開発に関わるエンジニアや研究者に設計手法の動向を把握する参考となる。

掲載情報は2026年5月3日時点での発表に基づいており、複雑な空力部品の設計効率化や処理時間短縮の事実を示す。自動車メーカーやモータースポーツ関連企業の技術担当者に関連情報として有用である。