量子计算的巨大潜力正被应用在一些关键领域，例如解决电池储能问题等。科学家已经开始用量子计算来改进电池的仿真模型，它能帮助加快对更安全、更高效的、应用在储能、电动汽车和消费电子等领域上的新型电池材料的研究。

近期，量子算法的领先研发商剑桥量子计算公司正在与德国航空航天中心合作，双方科研人员组成的团队正在研究如何用量子机器学习来提高电池仿真的保真度。他们的合作研究已证明，电池研发过程中的数学问题可以由量子计算机负责快速解决。

机器学习算法可被用来求解偏微分方程，从而能对锂离子电池进行初始的一维模拟。这为渲染完整的三维电池仿真提供了基础，这种仿真可以在“嘈杂的中型量子” (NISQ) 计算机上执行。德国研究中心表示，他们将在IBM Q量子计算机上运行其量子模拟算法。

剑桥量子机器学习和量子算法负责人Mattia Fiorentini说：“我们希望提高锂离子电池的性能，这意味着需要存储更多能量同时又不会影响使用的安全性”。该研究还致力于解决电池耐用性和供应链问题，例如减少商用电池中对锂的使用依赖。

这一合作说明，量子计算与机器学习在解决现实中关键领域的问题方面能够起到很好的推进作用，将有助于加速量子计算从理论实验工具向计算平台转变。随着量子计算的发展，这项技术最终将融合到生产和生活的各个方面。（编译: Qtech）