Simulation mit weniger Qubits Daimler und IBM erzielen Fortschritt im Quantencomputing

Redakteur: Ulrike Ostler

Daimler ist 2018 zum Thema Quantencomputing zwei, jeweils unabhängige Forschungspartnerschaften mit Google und mit IBM eingegangen. Eines der damals identifizierten Forschungsgegenstände: die Batteriezellenchemie. Und hier meldet der Automobilkonzern, zusammen mit IBM einen entscheidenden Fortschritt erzielt zu haben.

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Links: Eine Vorberechnung, die auf einem klassischen Computer durchgeführt wird, liefert einen „transkorrelierten Hamiltonian“, der in einer nachfolgenden Quantenberechnung verwendet wird. Rechts: Potential-Energie-Kurven aus Quantensimulationen, die auf einem transkorrelierten Hamiltonian (rot) basieren, sind genauer als die eines regulären Hamiltonian (lila) und näher am vollständigen Basissatz-Limit (schwarz).
Links: Eine Vorberechnung, die auf einem klassischen Computer durchgeführt wird, liefert einen „transkorrelierten Hamiltonian“, der in einer nachfolgenden Quantenberechnung verwendet wird. Rechts: Potential-Energie-Kurven aus Quantensimulationen, die auf einem transkorrelierten Hamiltonian (rot) basieren, sind genauer als die eines regulären Hamiltonian (lila) und näher am vollständigen Basissatz-Limit (schwarz).
(Bild: Motta, Gujarati und Rice via Physical Chemistry Chemical Physics)

Bei der Identifizierung von Projekten für die Weiterentwicklung des Quantencomputing identifizierte Gustav Böhm, der seit 2016 die verschiedenen Entwicklungen von neuen Technologien innerhalb und außerhalb der Automobilindustrie verfolgt, in einem Blog zum Quantencomputing, dass die beste Möglichkeit, die Natur nachzuahmen beziehungsweise zu simulieren, ein System sei, welches selbst nach den Prinzipien der Quantenphysik arbeite.

Da die Elektromobilität hauptsächlich auf einer gut funktionierenden Zellchemie der Batterien basiere seien Vorhersagen über zukünftige Materialien, präzise Simulationsmöglichkeiten zur Batteriezellenchemie, deren Alterungsvorgänge und Leistungsgrenzen sind von großem Interesse. „Hier besteht berechtigte Hoffnung, dass Qauntencomputer in den kommenden Jahren erste Ergebnisse erzielen“, schrieb er.

So geht es etwa seit 2015 um die Weiterentwicklung von Lithium-Ionen-Batterien zu Lithium-Schwefel-Batterien. Es wäre ein ungiftiges und leicht verfügbares Material, das die Kapazität und Ladegeschwindigkeit von Elektrofahrzeugen erhöhen würde.

Komponenten einer Batteriezelle
Komponenten einer Batteriezelle
(Bild: Daimler Magazin)

Für die notwendige Rechenkapazität wären Quantencomputer die Lösung. Allerdings: „Dazu gehört die passende Software beziehungsweise die Algorithmen, die die Fähigkeiten eines Quantencomputers erst nutzbar machen. Quantencomputer sind aber so anders in ihrer Arbeitsweise, dass wir davon ausgehen, dass neben der angepassten Software auch die Datenaufbereitung und -bereitstellung in einer besonderen Form erfolgen muss. Und Quantendatenspeicher hätten wir lieber heute als morgen verfügbar. Das muss bei QCs definitiv anders als bisher gelöst werden und Lösungen dafür werden gerade erst diskutiert“, so Böhm damals.

Ein weiteres Hindernis. Die Anzahl der Qubits und deren Verlässlichkeit lässt noch arg zu wünschen übrig. Doch jetzt hat es offenbar ein in interdisziplinäres Forschungsteam von IBM, Mercedes Benz Research sowie der Virginia Tech hat geschafft, die Anzahl der Qubits, die ein Quantencomputer zur Simulation von Molekülen benötigt, deutlich zu reduzieren.

Dazu hat das Team kein Quantencomputer gebraucht, sondern herkömmliche Rechner. Einige Moleküleigenschaften werden typischerweise mit einer mathematischen Funktion dargestellt, die „Hamiltonian“ genannt wird, nach dem irischen Mathematiker Sir William Rowan Hamilton benannt, und die die Raumfunktionen der Teilchen, die „Orbitale“, repräsentiert. Es gilt: Je größer das Molekül, desto größer das Orbital, und desto mehr Qubits und Quantenoperationen sind notwendig.

Um die Anzahl zu reduzieren, hat das Team einen „transkorrelierten“ Hamiltonian entwickelt. Dieser enthält zusätzliche Informationen über das Verhalten der Elektronen in einem bestimmten Molekül. Letztlich erhöht das die Genauigkeit einer Simulation, ohne jedoch mehr Qubits zu benötigen. Denn: Je mehr Orbitale simuliert werden können, desto näher ist die Reproduzierbarkeit eines tatsächlichen Experiments. Zuverlässige Modellierung und Simulation aber erlauben Aussagen zum Verhalten von (neuen) Materialien.

Hinweis:Der Artikel nutzt folgende Quelle: Mario Motta, Tanvi P. Gujarati, Julia E. Rice, Ashutosh Kumar, Conner Masteran, Joseph A. Latone, Eunseok Lee, Edward F. Valeev and Tyler Y. Takeshita, Quantum simulation of electronic structure with a transcorrelated Hamiltonian: improved accuracy with a smaller footprint on the quantum computer, Phys. Chem. Chem. Phys., “The Royal Society of Chemistry”, 2020,22, 24270–24281

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