PsiQuantum和梅賽德斯-奔馳利用容錯量子計算加速電池設計
PsiQuantum公司與梅賽德斯-奔馳研發部的研究人員在《物理評論研究》(Physical Review Research)雜誌上發表了一篇論文,描述如何通過容錯量子計算加速電池設計,包括鋰離子電池。在充放電過程中,鋰離子電池通過電解質在兩個電極間傳輸電荷。具有改良特性的新電解質,將對電池的各種性能產生明顯的影響,如能量密度、充電速度、電池壽命、里程、成本和安全性。
目前,開發新的鋰離子電池,需要進行大量試驗,並會出現很多錯誤。基本上來說,通過模擬和驗證矽(silico)中的新化學成分,可以大大加快緩慢而昂貴的研發過程。這是目前空氣動力學、機械設計等應用領域的常規做法。然而,傳統的超級計算機很難模擬所討論分子和反應中至關重要的量子行為。通過量子計算機,有望解決這一局限性。
PsiQuantum的團隊探討量子算法,以模擬普通電解質添加劑氟代碳酸乙烯酯的效果,氟乙烯碳酸酯是迄今為止被認為是用於量子計算的最大分子之一。通過分析這些電解質模擬,揭示新的優化方法。這只有在容錯量子計算規模上才清晰可見。這項研究的重點是減少模擬所需的資源,並找到利用PsiQuantum融合基量子計算(FBQC)架構的方法。
研究人員還展示了一種特有光子量子計算方法的效用。這種方法名為交錯(interleaving),可以權衡量子計算機的時間和內存資源,提供空間與時間的線性權衡,或將為未來實現這些類型的模擬指明方向。
在這篇論文中,PsiQuantum團隊評估瞭如何在容錯硬件中實現和優化量子算法中的現有理念。對於了解算法運行難度而言,這是關鍵而困難的一步。研究人員發現,當在容錯量子計算機上運行時,通過這些方法,能夠在數小時內模擬原本不可能的電解質相互作用。
PsiQuantum的研究全面分析對不同候選分子執行該算法所需的資源和成本,包括如何在PsiQuantum正在構建的容錯量子架構上編制和運行該算法的細節。儘管如此,進行此類模擬所需的邏輯量子比特數量在數千或數万之間,所以短期內無法得出解決方案。但這確實為PsiQuantum硬件團隊設定了一些目標,即需要構建多大的處理器,才能具有解決這類問題的能力。