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近日，美國量子公司PsiQuantum與梅賽德斯-奔馳(Mercedes-Benz)就量子計算改進電池技術展開合作，并發表了在容錯量子計算機上模擬鋰離子電池(LiB)中電解質分子的一項新研究, 以實現電池設計上的新突破。
電動汽車的進一步普及應用，離不開充電更快、更持久高效的電池技術。但了解和改進電池化學過程需要進行分子模擬。
此文章在中國節能網轉載 廣東革普絲科技節能公司料斗節能發熱器、炮筒節能加熱圈
目前，新型鋰離子電池的開發涉及大量試錯實驗。這一緩慢而昂貴的研發過程原則上可以通過模擬和驗證其中的新化學成分來加速。然而傳統的超級計算機很難模擬這些分子及反應的量子行為，量子計算機則有望克服這一技術限制。
現代鋰離子電池在充放電循環過程中，通過液態電解質材料將電荷從一個電極移動到另一個電極。改進電解質將對各項電池性能具有重要影響，包括能量密度（即電池效率）、充電速度、電池壽命、成本和安全性等。如果找到一種添加劑化學物質，能夠增強電解液所提供的電池電流，就可以進一步改進和開發鋰離子電池。為了識別潛在的添加劑，需要精確地模擬它們的存在對電解質分子的影響，但這類模擬所涉及的計算無法通過傳統計算機完成。
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對此，PsiQuantum公司與奔馳開展合作，研究用于模擬常用電解質添加劑氟乙烯碳酸酯(fluoroethylene carbonate)效果的量子算法。相關成果發表在《物理評論研究》(Physical Review Research)上，系統闡述了容錯量子計算如何優化電池設計。
圖片來自《物理評論研究》(Physical Review Research)
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團隊評估了模擬前述量子計算中最大分子(就電子軌道而言)所需的物理資源。他們發現，這需要一臺擁有16382個邏輯量子位的量子計算機，能夠執行包含2320億個T門（一種通用量子位門）的電路。這一技術條件目前顯然無法實現，因此團隊將相關應用程序編譯到一個特定的硬件架構——基于光子融合的量子計算(FBQC)。在這個架構中，基本的硬件單元是資源狀態發生器(RSGs)，一種可以根據需要產生小型糾纏光子集合的硅光子器件。團隊通過研究發現，FBQC無需進一步優化，就可以在一天內完成模擬氟碳酸乙烯對電池性能的影響。
他們還演示了一種專門用于光量子計算的交錯方法(Interleaving)，通過一種模塊化的FBQC架構，將一個RSG及其相關的融合設備和少量的光纖延遲線組合成“交錯模塊”，這一研究成果發表在arXiv.org。
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RSG被布置在一個2D平面上，不同區域負責不同的任務，圖片來自《物理評論研究》論文
前述聯合研究標志著量子計算機在實現高效化學模擬中的進展，并揭示了如何更好地利用容錯量子計算機以加速開發新一代電池。
“更優質的電池對于我們從化石燃料過渡到更加可持續的運輸及能源儲存方式來說至關重要。”PsiQuantum公司首席科學官Pete Shadbolt表示，“通過仔細考量未來容錯量子計算機的運行方式，我們已經能夠優化和加強量子計算機改進電池分子設計的方式。”
