美国量子公司联手奔驰，利用量子计算改进电池技术

近日，美国量子公司PsiQuantum与梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)就量子计算改进电池技术展开合作，并发表了在容错量子计算机上模拟锂离子电池(LiB)中电解质分子的一项新研究, 以实现电池设计上的新突破。

电动汽车的进一步普及应用，离不开充电更快、更持久高效的电池技术。但了解和改进电池化学过程需要进行分子模拟。

目前，新型锂离子电池的开发涉及大量试错实验。这一缓慢而昂贵的研发过程原则上可以通过模拟和验证其中的新化学成分来加速。然而传统的超级计算机很难模拟这些分子及反应的量子行为，量子计算机则有望克服这一技术限制。

现代锂离子电池在充放电循环过程中，通过液态电解质材料将电荷从一个电极移动到另一个电极。改进电解质将对各项电池性能具有重要影响，包括能量密度（即电池效率）、充电速度、电池寿命、成本和安全性等。如果找到一种添加剂化学物质，能够增强电解液所提供的电池电流，就可以进一步改进和开发锂离子电池。为了识别潜在的添加剂，需要精确地模拟它们的存在对电解质分子的影响，但这类模拟所涉及的计算无法通过传统计算机完成。

对此，PsiQuantum公司与奔驰开展合作，研究用于模拟常用电解质添加剂氟乙烯碳酸酯(fluoroethylene carbonate)效果的量子算法。相关成果发表在《物理评论研究》(Physical Review Research)上，系统阐述了容错量子计算如何优化电池设计。

图片来自《物理评论研究》(Physical Review Research)

团队评估了模拟前述量子计算中最大分子(就电子轨道而言)所需的物理资源。他们发现，这需要一台拥有16382个逻辑量子位的量子计算机，能够执行包含2320亿个T门（一种通用量子位门）的电路。这一技术条件目前显然无法实现，因此团队将相关应用程序编译到一个特定的硬件架构——基于光子融合的量子计算(FBQC)。在这个架构中，基本的硬件单元是资源状态发生器(RSGs)，一种可以根据需要产生小型纠缠光子集合的硅光子器件。团队通过研究发现，FBQC无需进一步优化，就可以在一天内完成模拟氟碳酸乙烯对电池性能的影响。

他们还演示了一种专门用于光量子计算的交错方法(Interleaving)，通过一种模块化的FBQC架构，将一个RSG及其相关的融合设备和少量的光纤延迟线组合成“交错模块”，这一研究成果发表在arXiv.org。

RSG被布置在一个2D平面上，不同区域负责不同的任务，图片来自《物理评论研究》论文

前述联合研究标志着量子计算机在实现高效化学模拟中的进展，并揭示了如何更好地利用容错量子计算机以加速开发新一代电池。

“更优质的电池对于我们从化石燃料过渡到更加可持续的运输及能源储存方式来说至关重要。”PsiQuantum公司首席科学官Pete Shadbolt表示，“通过仔细考量未来容错量子计算机的运行方式，我们已经能够优化和加强量子计算机改进电池分子设计的方式。”

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