量子運算技術助力新一代電池研發

作者 : George Leopold,EE Times特約記者

英國的量子運算演算法開發業者Cambridge Quantum Computing,正與德國航太中心(German Aerospace Center)合作,研究量子機器如何能用以提升電池模擬的精確度...

量子運算(quantum computing)的龐大潛力正被運用於關鍵的能源儲存問題──改善電池模擬模型以協助加速研發更安全、更具效率的能源儲存方案,以及提供電動車和其他消費性應用的新電池材料。

總部位於英國的量子運算演算法開發業者Cambridge Quantum Computing,正與德國航太中心(German Aerospace Center)合作,研究量子機器如何能用以提升電池模擬的精確度;其量子演算法是被應用在求解偏微分方程式(partial differential equations),以提供鋰離子電池芯的一維(1D)初始模擬。

一旦處理完成,機器學習框架將提供能在「嘈雜中等規模量子電腦」(Noisy Intermediate-Scale Quantum computers)上執行、渲染出完整3D電池模擬的基礎;德國航太中心表示,該機構將在IBM的Q量子機器上執行量子模擬。

Cambridge Quantum Computing的機器學習暨量子演算法負責人Mattia Fiorentini表示:「我們想改善鋰電池的性能,這意味著在能夠儲存多少能量之外,在安全性方面也沒有妥協。」

此研究也可望解決電池的耐用性以及供應鏈問題,例如降低被廣泛應用於商用電池的鋰材料之依賴,聚焦於像是鋅(zinc)等礦藏豐富、高能量的材料。

3D電池模擬模型也為新興的量子運算平台──包括IBM的Q系統──提供了一個新應用案例;這類平台透過像是Cambridge Quantum Computing的機器學習演算法獲得增強。兩者的結合將為高解析度、多種規模的模擬模型奠定基礎,包括整個電池芯的模擬。

「硬體將會變得更好,」Fiorentini在接受訪問時表示,除了求解與模擬模型有關的偏微分方程式,量子運算也能被用來在一台量子電腦上透過資訊編碼,描述一套完整的系統:「這相當實用。」

「與經典電腦相較,量子電腦確實能做更厲害的工作。我們與德國航太中心的合作,首先是要證明描述電池的數學問題可以被量子電腦解決;」Fiorentini對於可以實現目標很有信心,而他也表示:「我們希望取得的最大成果,實際上是嘗試證明與運算流體力學領域類似的東西,找到電池的某個方面或是電池的特定設計…我們可以證明量子電腦具備優勢。」

也就是說,雙方的合作是利用量子機器模擬整個電池系統,得出的模型將提供電池性能的詳細資料,同時能被用以專注於研究電池設計的特定面向。

Fiorentini解釋,這將讓研究人員得以「微調並改善電池的所有方面,」包括快速製作新材料的原型並評估其行為,這為加速評估像是可安全儲存的能量密度、毒性、耐久性,以及電池行為等需要在較長時間範圍內進行量測的電池性能特徵帶來了可能性。

德國航太中心的研究人員過去曾使用經典電腦建模來研究一系列不同種類的電池,包括鋰離子,以及鋅薄膜(zinc thin-films)等鋰以外的技術。

該中心在與Cambridge Quantum Computing宣佈合作案的聲明稿中表示,此案也說明了量子運算與機器學習在解決現實世界關鍵領域問題如能量儲存、電池安全性等方面的進展;「這是全球最早結合電池模擬偏微分方程式模型與近代量子運算的研究工作之一。」

Fiorentini表示,雙方的合作將有助於加速量子運算由理論性工具朝向運算平台的轉型,為像是3D模擬建模等領域提供關鍵優勢;他總結指出,隨著量子運算持續演進:「我們需要投入長時間的努力。」

 

編譯:Judith Cheng

(參考原文:Modeling Battery Designs via Quantum Computers,by George Leopold)

 

 

 

 

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