量子计算机公司PsiQuantum昨日宣布了一项其关于如何在锂离子电池中模拟电解质分子的新研究。该公司目前正致力于建造一台容错量子计算机，这种计算机有望使汽车制造商在下一代电池的设计上寻求突破。

这项研究是PsiQuantum与梅赛德斯-奔驰合作进行的,他们的论文于2022年4月7日发表在《物理评论研究》杂志上。该论文系统地阐述了容错量子计算如何用于加速包括锂离子电池在内的电池设计。锂离子电池是当今电动汽车电池设计中被采用的最普遍的技术。

锂离子电池在充电和放电循环期间是通过电解质材料从一个电极移动到另一个电极上来发挥作用的。而研发新的和改进的电解质将对电池性能的各个方面产生重大影响，包括能量密度、充电速度、电池寿命、范围、成本和安全性等。

目前，新型锂离子电池的开发需要大量的试错。原则上，这种缓慢而昂贵的研发过程是可以通过在计算机上进行模拟和验证新的化学物质来显著提速的，就像现在的空气动力学、机械设计等领域用的常规做法一样。然而，传统的超级计算机难以模拟科学家要讨论的分子和反应的量子行为，但量子计算机有望克服这一限制。

PsiQuantum的团队研究了一种用于模拟常见电解质添加剂氟代碳酸亚乙酯的量子算法。他们对这些电解质模拟的分析让他们发现了新的优化方法，且只有在容错量子计算的规模上才会效果明显，它可降低应用的资源开销，使其更易于管理。另外，他们还演示了一种专门用于光子量子计算的被称为“交错”的方法，该方法可以权衡量子计算机的时间和内存资源。这些突破标志着他们朝着在量子计算机上进行高效化学模拟的目标迈出了重要一步。

PsiQuantum首席科学官Pete Shadbolt说：“更好的电池对于我们从化石燃料向更可持续的运输和能源储存方式进行持续过渡是至关重要的。通过仔细考虑未来容错机器的运行方式，我们已经能够优化和增强量子计算机如何改进电池的分子设计。鉴于人们更加认识到运行有用的量子算法需要进行纠错，客户在评估他们潜在的应用时会来找我们了解容错编程和资源要求。”

在论文中，PsiQuantum团队评估了如何在容错硬件中实现和优化量子算法中的现有想法——这是了解算法运行难度的关键和困难一步。他们发现，当在容错量子计算机上运行时，这些方法将能够在数小时内模拟传统传输不可能进行的电解质相互作用。PsiQuantum的研究对为各种候选分子执行该算法所需的资源和成本进行了全面分析，包括有关如何在PsiQuantum正在构建的容错量子架构上编译和运行该算法的详细信息。（编译:Qtech）