フォードの量子研究者 ちょうど出版した 新しいプレプリント研究 これは、量子コンピューターを使用して重要な電気自動車 (EV) のバッテリー材料をモデル化したものです。 この結果は、リチウム イオン電池について新しいことを明らかにするものではありませんが、より強力な量子コンピューターを使用して、将来の複雑な化学反応を正確にシミュレートできることを示しています。
新しい材料を発見してコンピューターでテストするために、研究者はプロセスを多くの個別の計算に分割する必要があります。1 つのセットは、各分子の関連するすべての特性用であり、別のセットは、変動する温度などの最小の環境変化によってこれらの特性がどのように影響を受けるかです。 、任意の 2 つの分子が一緒に相互作用する可能性のあるすべての方法についての別のもの、および延々と。 2 つの水素分子の結合のように単純に聞こえるものでさえ、信じられないほど深い計算を必要とします。
しかし、コンピューターを使用して材料を開発することには大きな利点があります。研究者は、可能な限りすべての実験を物理的に実行する必要がなく、信じられないほど時間がかかります。 AI や機械学習などのツールは、新しい材料を開発するための研究プロセスを高速化することができましたが、量子コンピューティングはそれをさらに高速化する可能性を秘めています。 EV の場合、より良い材料を見つけることで、長持ちし、充電が速くなり、バッテリーがより強力になる可能性があります。
従来のコンピューターは、すべての計算を実行するためにバイナリ ビット (0 または 1 のいずれか) を使用します。 彼らは信じられないほどの能力を持っていますが、非常に正確な分子モデリングなど、処理する力を持っていないいくつかの問題があります。 関係する計算の種類のため、おそらく決してありません。 研究者が数個以上の原子をモデル化すると、計算が大きくなり、時間がかかりすぎるため、近似値に頼らざるを得なくなり、シミュレーションの精度が低下します。
量子コンピューターは、通常のビットの代わりに、同時にゼロ、1、または両方になることができるキュービットを使用します。 量子ビットは、より多くの情報を運ぶために、他の野生の量子方法で絡み合ったり、回転したり、操作したりすることもできます。 これにより、分子反応を正確にモデル化するなど、従来のコンピューターでは困難な問題を解決する力が得られます。 さらに、分子は本質的に量子であるため、より正確に量子ビットにマッピングされ、波形として表されます。
残念ながら、これの多くはまだ理論上のものです。 量子コンピューターはまだ、広く商業的に実行可能なほど強力でもなく、信頼性も十分ではありません。 また、知識のギャップもあります。量子コンピューターは従来のコンピューターとはまったく異なる方法で動作するため、研究者はそれらの最適な使用方法を学ぶ必要があります。
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これがフォードの研究の出番です。フォードは、より安全で、エネルギー密度と電力密度が高く、リサイクルしやすいバッテリーを作ることに関心を持っています。 そのためには、充電および放電メカニズムなどの潜在的な新材料の化学的特性、ならびに電気化学的および熱的安定性を理解する必要があります。
チームが計算したかったのは 基底状態エネルギー (または通常の原子エネルギー状態) LiCoO2、リチウム イオン電池で潜在的に使用される可能性のある材料。 彼らは、Li2Co2O4 および Co2O4 気相モデル (基本的に、 可能な最も単純な化学反応の形) は、バッテリーの充電と放電を表します。 VQE は、量子コンピューター (この場合、IBM 状態ベクトル シミュレーターの 20 キュービット) を使用してハイブリッド量子古典的アプローチを使用し、その独自の属性から最も恩恵を受ける分子シミュレーションの部分を解決します。 他のすべては、従来のコンピューターによって処理されます。
これは量子コンピューティングの概念実証であったため、チームは VQE を使用して 3 つのアプローチをテストしました: ユニタリ結合クラスター シングルおよびダブル (UCCSD)、ユニタリ結合クラスター一般化シングルおよびダブル (UCCGSD)、および k-ユニタリ ペア結合-一般化されたシングルとダブル (k-UpCCGSD) をクラスター化します。 定量的な結果を比較するだけでなく、計算を正確に実行するために必要な量子リソースを、古典的な波動関数ベースのアプローチと比較しました。 彼らは、k-UpCCGSD が UCCSD と同様の結果を低コストで生成したこと、および VQE メソッドの結果が、結合クラスター シングルおよびダブル (CCSD) や完全なアクティブ スペース配置相互作用 (CASCI) などの従来の方法を使用して得られた結果と一致することを発見しました。 .
まだ完全には達成されていませんが、近いうちに利用可能になる種類の量子コンピューターでの量子ベースの計算化学は、「バッテリーの性能と堅牢性を強化できる潜在的な材料を見つけるために重要な役割を果たす」と研究者は結論付けました。 彼らは 20 キュービットのシミュレーターを使用しましたが、検討した Li2Co2O4 および Co2O4 システムを完全にモデル化するには、400 キュービットの量子コンピューター (間もなく利用可能になる予定) が必要であると示唆しています。
これはすべて、フォードが支配的な EV メーカーになろうとする試みの一環です。 F-150 ライトニングのようなトラックは、現在のバッテリー技術の限界を押し広げているため、世界がガス燃焼車から遠ざかるにつれて、おそらく量子化学の助けを借りて、さらなる進歩がますます必要になるでしょう。 そして、量子を使って他社に先んじることを考えているのはフォードだけではない。 バッテリー化学 ゲーム。 IBM はまた、 メルセデス と 三菱 EVバッテリーを再発明するための量子コンピューターの使用について。