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Ist Quantencomputing der Schlüssel zur Zukunft von Elektrofahrzeugen und Batterieinnovationen?
Elektrische Träume und Quantensprünge: Wie die Quanteninformatik die Elektromobilität revolutionieren kann
Im Verkehrsbereich gewinnen Elektrofahrzeuge (EVs) als saubere und nachhaltige Alternative zu herkömmlichen benzinbetriebenen Autos immer mehr an Bedeutung. Regierungen und Autohersteller weltweit investieren stark in EV-Technologien, um den Klimawandel zu bekämpfen und die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen zu verringern. Die breite Einführung von E-Fahrzeugen steht jedoch noch vor großen Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die Leistung, die Reichweite und die Kosten der Batterien. Um diese Hürden zu überwinden, muss das Innovationstempo in der Batteriechemie und Materialwissenschaft beschleunigt werden. In den letzten Jahren hat sich das Quantencomputing als eine potenziell bahnbrechende Technologie herauskristallisiert, die das Design und die Optimierung von EV-Batterien revolutionieren könnte. So wie die Prinzipien der Quantenmechanik unser Verständnis der subatomaren Welt verändert haben, machen sich Quantencomputer diese Phänomene zunutze, um komplexe Berechnungen durchzuführen, die für klassische Computer unlösbar sind. Diese leistungsstarken Maschinen könnten neue Grenzen für die Simulation und Analyse des Verhaltens von Materialien und chemischen Reaktionen auf molekularer Ebene eröffnen.
Die Grenzen des klassischen Rechnens: Warum traditionelle Methoden in der Batterieforschung versagen
Die derzeitige Forschung zu Batterien für Elektrofahrzeuge stützt sich in hohem Maße auf klassische Berechnungsmethoden wie die Dichtefunktionaltheorie (DFT), um das Verhalten von Materialien zu modellieren und ihre Eigenschaften vorherzusagen. Diese Techniken haben zwar zu bedeutenden Fortschritten geführt, stoßen aber in Bezug auf Genauigkeit und Skalierbarkeit an ihre Grenzen. Klassische Simulationen sind oft mit Annäherungen und Kompromissen zwischen der erfassten Detailgenauigkeit und der damit verbundenen Rechenkomplexität verbunden. So erfordert beispielsweise die genaue Modellierung der quantenmechanischen Wechselwirkungen zwischen Elektronen in komplexen Materialien einen unverhältnismäßig hohen Aufwand an Rechenleistung und Zeit. Daher sind die Forscher gezwungen, Vereinfachungen vorzunehmen und grobkörnigere Modelle zu verwenden, was die Vorhersagekraft der Simulationen beeinträchtigen kann. Außerdem bedeutet die kombinatorische Natur der Materialforschung, dass es selbst mit Hochleistungscomputern nicht möglich ist, den riesigen Designraum potenzieller Batteriechemien und -strukturen erschöpfend zu erforschen. Diese Engpässe in der rechnergestützten Materialwissenschaft verlangsamen das Innovationstempo und schränken die Fähigkeit ein, optimale Lösungen für EV-Batterien zu finden.
Quantenchemie auf Steroiden: Entfesselung der Leistung von Qubits für Batteriesimulationen
Die Quanteninformatik ermöglicht einen Paradigmenwechsel bei der Simulation und dem Verständnis komplexer chemischer Systeme, wie sie z. B. in Batterien von Elektrofahrzeugen vorkommen. Durch die Nutzung der Prinzipien der Quantenmechanik können Quantencomputer das Verhalten von Elektronen und Atomen effizient modellieren, was ab-initio-Simulationen der Quantenchemie mit noch nie dagewesener Genauigkeit ermöglicht. Im Gegensatz zu klassischen Computern, die mit Bits arbeiten, die nur den Zustand 0 oder 1 annehmen können, verwenden Quantencomputer Qubits, die mehrere Zustände gleichzeitig annehmen können, eine Eigenschaft, die als Superposition bekannt ist. Dadurch sind Quantencomputer in der Lage, bestimmte Berechnungen wesentlich schneller durchzuführen als ihre klassischen Gegenstücke - sehr oft quadratisch oder exponentiell. Im Zusammenhang mit Batteriesimulationen können Quantencomputer die elektronische Struktur von Materialien mit viel höherer Genauigkeit modellieren, wodurch sich die Notwendigkeit von Näherungen und Kompromissen verringert. So können beispielsweise Quantenalgorithmen wie der Variational Quantum Eigensolver (VQE) und die Quantum Phase Estimation (QPE) die Schrödinger-Gleichung für komplexe Moleküle effizient lösen, was die Vorhersage von Eigenschaften wie Redoxpotentialen, Ionenleitfähigkeiten und Reaktionsenergien mit chemischer Genauigkeit ermöglicht. Dies könnte die Entdeckung neuer Elektrolytmaterialien mit verbesserter Stabilität, Leitfähigkeit und Kompatibilität mit Elektrodenmaterialien beschleunigen. Quantencomputer können auch die komplizierten Wechselwirkungen und Reaktionen an den Grenzflächen zwischen dem Elektrolyten und den Elektroden simulieren, die für das Verständnis von Phänomenen wie Ladungsübertragung, Passivierung und Dendritenbildung entscheidend sind. Durch die genaue Modellierung des Verhaltens von Schlüsselkomponenten wie Ethylencarbonat (Lösungsmittel), LiPF6 (Leitsalz) und Fluorethylencarbonat (Zusatzstoff) auf molekularer Ebene können Quantensimulationen die Optimierung von Elektrolytformulierungen für eine verbesserte Batterieleistung und -sicherheit unterstützen. Darüber hinaus können Quantencomputer potenziell die Flüssigkeitsdynamik in Batteriezellen auf atomarer Ebene simulieren und so Einblicke in die Grenzen der Ionendiffusion, der Wärmeübertragung und des Massentransports geben. Diese Fähigkeiten könnten zur Entwicklung neuartiger Batteriearchitekturen mit verbesserter Leistungsdichte, schnelleren Ladegeschwindigkeiten und längerer Lebensdauer führen.
Quantengeladene Berechnungen: Ein tiefes Eintauchen in Redoxpotential-Vorhersagen
Um das Potenzial des Quantencomputings für Batteriesimulationen zu veranschaulichen, betrachten wir ein konkretes Beispiel für die Berechnung des Redoxpotenzials eines Lithium-Ionen-Batterie-Elektrolytmoleküls, wie Ethylencarbonat (EC). Das Redoxpotenzial ist eine entscheidende Eigenschaft, die die Stabilität und das elektrochemische Fenster des Elektrolyten bestimmt, und seine genaue Vorhersage ist für die Entwicklung von Hochleistungsbatterien unerlässlich.
In einer quantenchemischen Simulation kann das Redoxpotential aus der Differenz der Grundzustandsenergien der neutralen und der reduzierten (oder oxidierten) Form des Moleküls berechnet werden. Die Grundzustandsenergie erhält man durch Lösen der elektronischen Schrödinger-Gleichung:
wobei H der molekulare Hamiltonoperator, |Ψ⟩ die elektronische Wellenfunktion und E der Energieeigenwert ist.
Auf einem Quantencomputer kann der molekulare Hamiltonian mit Hilfe von Kodierungsverfahren wie der Jordan-Wigner- oder der Bravyi-Kitaev-Transformation auf ein System von Qubits abgebildet werden. Mit der Jordan-Wigner-Kodierung kann zum Beispiel der zweitquantisierte fermionische Hamiltonian von EC (C3H4O3) mit 32 Elektronen und 68 Spin-Orbitalen wie folgt dargestellt werden:
wobei aᵢ† und aᵢ die fermionischen Erzeugungs- und Annihilationsoperatoren sind und hᵢⱼ und hᵢⱼₖₗ die Integrale für ein bzw. zwei Elektronen sind.
Die Grundzustandsenergie kann dann mit dem Variational Quantum Eigensolver (VQE)-Algorithmus berechnet werden, bei dem eine parametrisierte Versuchswellenfunktion |Ψ(θ)⟩ auf dem Quantencomputer erstellt und der Erwartungswert des Hamiltonianers minimiert wird:
Die Versuchswellenfunktion wird in der Regel mit Hilfe eines Quantenschaltkreises mit parametrisierten Gattern konstruiert, wie z. B. Ein-Qubit-Rotationen und Zwei-Qubit-Verschränkungsgattern. Die Parameter θ werden mit einem klassischen Optimierungsalgorithmus optimiert, z. B. durch Gradientenabstieg oder die Nelder-Mead-Methode.
Eine einfache VQE-Schaltung für EC könnte beispielsweise aus einer Reihe von Ein-Qubit-Ry-Drehungen und Zwei-Qubit-CNOT-Gattern bestehen:
wobei n die Anzahl der Qubits ist und die Indizes i, j und k die an jedem Gatter beteiligten Qubits darstellen.
Durch Auswertung des Erwartungswerts des Hamiltonianers auf dem Quantencomputer für verschiedene Werte von θ und Verwendung eines klassischen Optimierers zur Minimierung der Energie kann die Grundzustandsenergie E₀ des neutralen EC-Moleküls ermittelt werden. Dasselbe Verfahren kann für die reduzierte (oder oxidierte) Form des Moleküls wiederholt werden, um die Energie E₁ zu erhalten.
Das Redoxpotential (in Volt) kann dann wie folgt berechnet werden:
wobei n_e die Anzahl der übertragenen Elektronen (1 für Reduktion, -1 für Oxidation) und F die Faraday-Konstante (96,485 C/mol) ist.
Wenn die VQE-Berechnungen beispielsweise Grundzustandsenergien von E₀ = -1.000 Hartree für das neutrale EC und E₁ = -1.001 Hartree für das reduzierte EC ergeben, wäre das Redoxpotential gleich:
Dieses Beispiel zeigt, wie Quantencomputer eingesetzt werden können, um wichtige Batterieeigenschaften wie Redoxpotenziale mit hoher Genauigkeit zu berechnen und so die Entwicklung und Optimierung von Elektrolytmaterialien zu unterstützen. Mit der weiteren Verbesserung von Quanten-Hardware und -Algorithmen werden diese Simulationen zu immer leistungsfähigeren Instrumenten für die Beschleunigung von Batterieinnovationen.
Classiqs Quantum Software-Plattform für Elektrofahrzeug-Anwendungen
Classiq, ein führendes Unternehmen für Quantensoftware, entwickelt leistungsstarke Tools zur Beschleunigung der Anwendung von Quantencomputing in der Elektrofahrzeugindustrie. Unsere Plattform ermöglicht es Forschern und Ingenieuren, Quantenschaltungen für komplexe Berechnungsaufgaben zu entwerfen und zu optimieren, z. B. für die Simulation von Batteriematerialien und das Training von maschinellen Lernmodellen, ohne dass dafür tiefgreifende Kenntnisse der Quantenphysik oder der gatterbasierten Programmierung auf niedriger Ebene erforderlich sind.
Eines der Hauptmerkmale der Classiq-Software ist die automatische Generierung effizienter Quantenschaltungen aus hochentwickelten Funktionsmodellen. Durch die Abstraktion von den Feinheiten der Quanten-Hardware und die Fokussierung auf die gewünschten Berechnungsergebnisse ermöglicht unsere Plattform den Nutzern die einfache Erstellung von Modellen komplexer Quanten-Algorithmen und deren Optimierung für spezifische Hardware. Dies ist besonders wichtig für Batteriesimulationen, bei denen die Wahl der Quantenkodierung, des Ansatzes und des Messschemas die Genauigkeit und den Ressourcenbedarf des Algorithmus stark beeinflussen kann.
Beispielsweise kann die Classiq-Software Forschern helfen, den Entwurf von Quantenschaltungen für die Berechnung der Redoxpotentiale von Elektrolytmolekülen zu automatisieren, wie im vorherigen Abschnitt beschrieben. Durch die Bereitstellung einer High-Level-Schnittstelle zur Angabe des molekularen Hamiltonian, der gewünschten Präzision und der verfügbaren Quantenressourcen kann unsere Plattform automatisch einen optimierten VQE-Schaltkreis generieren, der die Anzahl der erforderlichen Qubits und Gates minimiert und gleichzeitig die erwartete Genauigkeit maximiert. Dies kann die Entdeckung und Optimierung neuer Batteriematerialien erheblich beschleunigen, da sich die Forscher auf die chemischen Erkenntnisse und nicht auf die Quantenimplementierung auf niedriger Ebene konzentrieren können.
Darüber hinaus kann die Software von Classiq auch die Entwicklung hybrider quantenklassischer Algorithmen für maschinelle Lernaufgaben in Elektrofahrzeugen erleichtern. Durch die nahtlose Integration von Quantenschaltungen mit klassischen Datenverarbeitungs- und Optimierungsroutinen ermöglicht unsere Plattform die Erstellung von QML-Modellen, die die Leistung von Quantencomputern mit den Einschränkungen der aktuellen Hardware nutzen können. Da Quantencomputer immer größer und zuverlässiger werden, wird die Classiq-Software weiterhin eine flexible und zugängliche Schnittstelle für die Nutzung ihrer Fähigkeiten in der Automobilindustrie bieten.
Der Weg in die Zukunft: Herausforderungen und Chancen für Quantencomputing in der EV-Industrie
Die Quanteninformatik bietet zwar ein immenses Potenzial für die Revolutionierung von Batterien und Software für Elektrofahrzeuge, doch müssen noch erhebliche Herausforderungen bewältigt werden, bevor diese Vorteile voll zum Tragen kommen können. Eine der größten Hürden ist die Entwicklung von fehlertoleranten, groß angelegten Quantencomputern, die zuverlässige, fehlerfreie Berechnungen mit Tausenden von Qubits durchführen können. Die derzeitige Quantenhardware ist noch anfällig für Fehler und Dekohärenz, was die Tiefe und Komplexität der ausführbaren Algorithmen einschränkt. Um Fehlertoleranz zu erreichen, müssen Quantenfehlerkorrekturcodes implementiert werden, die ihrerseits eine große Anzahl physikalischer Qubits benötigen, um jedes logische Qubit zu kodieren. Schätzungen gehen davon aus, dass Millionen physikalischer Qubits erforderlich sein könnten, um komplexe Batteriematerialien mit chemischer Genauigkeit zu simulieren.
In naher Zukunft bieten hybride quantenklassische Algorithmen wie Variational Quantum Eigensolver (VQE) und Quantum Approximate Optimization Algorithms (QAOA) einen pragmatischen Ansatz, um die Leistung von Quantencomputern innerhalb ihrer derzeitigen Grenzen zu nutzen. Bei diesen Algorithmen wird ein Quantenprozessor eingesetzt, um einen parametrisierten Quantenschaltkreis auszuführen, während ein klassischer Optimierer dazu dient, die Parameter auf der Grundlage der Messergebnisse anzupassen. Durch Iteration zwischen den Quanten- und den klassischen Komponenten können hybride Algorithmen Näherungslösungen für komplexe Optimierungsprobleme finden, z. B. für molekulare Grundzustände oder optimale Kontrollstrategien. Die Leistung dieser Algorithmen ist jedoch durch das Rauschen und die Größe der derzeitigen Quantenhardware begrenzt.
Da die Quantentechnologien weiter voranschreiten, ist es von entscheidender Bedeutung, einen realistischen Zeitplan dafür aufzustellen, wann ein Quantenvorteil im Bereich der Elektrofahrzeuge erreicht werden könnte. In den nächsten 5 Jahren werden Quantencomputer wahrscheinlich in erster Linie für kleine Optimierungsprobleme und Proof-of-Concept-Demonstrationen von QML eingesetzt werden. Bedeutende Fortschritte bei der Entdeckung und Optimierung von Batteriematerialien werden in den nächsten 10 Jahren erwartet, wenn Quantensimulatoren mit Hunderten von Qubits zur Verfügung stehen. Vollständig fehlertolerante Quantencomputer, die in der Lage sind, genaue, großmaßstäbliche Simulationen ganzer Batteriesysteme durchzuführen, sind jedoch möglicherweise noch 15-20 Jahre entfernt.
Um sich auf diese Quantenzukunft vorzubereiten, beginnen die Automobilunternehmen allmählich damit, sich mit dem Quanten-Ökosystem zu befassen und internes Fachwissen aufzubauen. Partnerschaften zwischen Automobilherstellern, Batterielieferanten und Quantentechnologieunternehmen werden für die Entwicklung von Quantenalgorithmen und -hardware, die auf die spezifischen Bedürfnisse der Elektrofahrzeugindustrie zugeschnitten sind, von entscheidender Bedeutung sein. Ebenso wichtig ist die Ausbildung von Arbeitskräften, die für die Quantenforschung bereit sind und über interdisziplinäre Fähigkeiten in den Bereichen Chemie, Materialwissenschaft, Informatik und Quanteninformationstheorie verfügen. Wenn der Automobilsektor jetzt in diese Bereiche investiert, kann er sich in eine Position bringen, in der er die transformative Kraft des Quantencomputings nutzen kann, wenn es in den kommenden Jahrzehnten zur praktischen Realität wird.
Elektrische Träume und Quantensprünge: Wie die Quanteninformatik die Elektromobilität revolutionieren kann
Im Verkehrsbereich gewinnen Elektrofahrzeuge (EVs) als saubere und nachhaltige Alternative zu herkömmlichen benzinbetriebenen Autos immer mehr an Bedeutung. Regierungen und Autohersteller weltweit investieren stark in EV-Technologien, um den Klimawandel zu bekämpfen und die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen zu verringern. Die breite Einführung von E-Fahrzeugen steht jedoch noch vor großen Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die Leistung, die Reichweite und die Kosten der Batterien. Um diese Hürden zu überwinden, muss das Innovationstempo in der Batteriechemie und Materialwissenschaft beschleunigt werden. In den letzten Jahren hat sich das Quantencomputing als eine potenziell bahnbrechende Technologie herauskristallisiert, die das Design und die Optimierung von EV-Batterien revolutionieren könnte. So wie die Prinzipien der Quantenmechanik unser Verständnis der subatomaren Welt verändert haben, machen sich Quantencomputer diese Phänomene zunutze, um komplexe Berechnungen durchzuführen, die für klassische Computer unlösbar sind. Diese leistungsstarken Maschinen könnten neue Grenzen für die Simulation und Analyse des Verhaltens von Materialien und chemischen Reaktionen auf molekularer Ebene eröffnen.
Die Grenzen des klassischen Rechnens: Warum traditionelle Methoden in der Batterieforschung versagen
Die derzeitige Forschung zu Batterien für Elektrofahrzeuge stützt sich in hohem Maße auf klassische Berechnungsmethoden wie die Dichtefunktionaltheorie (DFT), um das Verhalten von Materialien zu modellieren und ihre Eigenschaften vorherzusagen. Diese Techniken haben zwar zu bedeutenden Fortschritten geführt, stoßen aber in Bezug auf Genauigkeit und Skalierbarkeit an ihre Grenzen. Klassische Simulationen sind oft mit Annäherungen und Kompromissen zwischen der erfassten Detailgenauigkeit und der damit verbundenen Rechenkomplexität verbunden. So erfordert beispielsweise die genaue Modellierung der quantenmechanischen Wechselwirkungen zwischen Elektronen in komplexen Materialien einen unverhältnismäßig hohen Aufwand an Rechenleistung und Zeit. Daher sind die Forscher gezwungen, Vereinfachungen vorzunehmen und grobkörnigere Modelle zu verwenden, was die Vorhersagekraft der Simulationen beeinträchtigen kann. Außerdem bedeutet die kombinatorische Natur der Materialforschung, dass es selbst mit Hochleistungscomputern nicht möglich ist, den riesigen Designraum potenzieller Batteriechemien und -strukturen erschöpfend zu erforschen. Diese Engpässe in der rechnergestützten Materialwissenschaft verlangsamen das Innovationstempo und schränken die Fähigkeit ein, optimale Lösungen für EV-Batterien zu finden.
Quantenchemie auf Steroiden: Entfesselung der Leistung von Qubits für Batteriesimulationen
Die Quanteninformatik ermöglicht einen Paradigmenwechsel bei der Simulation und dem Verständnis komplexer chemischer Systeme, wie sie z. B. in Batterien von Elektrofahrzeugen vorkommen. Durch die Nutzung der Prinzipien der Quantenmechanik können Quantencomputer das Verhalten von Elektronen und Atomen effizient modellieren, was ab-initio-Simulationen der Quantenchemie mit noch nie dagewesener Genauigkeit ermöglicht. Im Gegensatz zu klassischen Computern, die mit Bits arbeiten, die nur den Zustand 0 oder 1 annehmen können, verwenden Quantencomputer Qubits, die mehrere Zustände gleichzeitig annehmen können, eine Eigenschaft, die als Superposition bekannt ist. Dadurch sind Quantencomputer in der Lage, bestimmte Berechnungen wesentlich schneller durchzuführen als ihre klassischen Gegenstücke - sehr oft quadratisch oder exponentiell. Im Zusammenhang mit Batteriesimulationen können Quantencomputer die elektronische Struktur von Materialien mit viel höherer Genauigkeit modellieren, wodurch sich die Notwendigkeit von Näherungen und Kompromissen verringert. So können beispielsweise Quantenalgorithmen wie der Variational Quantum Eigensolver (VQE) und die Quantum Phase Estimation (QPE) die Schrödinger-Gleichung für komplexe Moleküle effizient lösen, was die Vorhersage von Eigenschaften wie Redoxpotentialen, Ionenleitfähigkeiten und Reaktionsenergien mit chemischer Genauigkeit ermöglicht. Dies könnte die Entdeckung neuer Elektrolytmaterialien mit verbesserter Stabilität, Leitfähigkeit und Kompatibilität mit Elektrodenmaterialien beschleunigen. Quantencomputer können auch die komplizierten Wechselwirkungen und Reaktionen an den Grenzflächen zwischen dem Elektrolyten und den Elektroden simulieren, die für das Verständnis von Phänomenen wie Ladungsübertragung, Passivierung und Dendritenbildung entscheidend sind. Durch die genaue Modellierung des Verhaltens von Schlüsselkomponenten wie Ethylencarbonat (Lösungsmittel), LiPF6 (Leitsalz) und Fluorethylencarbonat (Zusatzstoff) auf molekularer Ebene können Quantensimulationen die Optimierung von Elektrolytformulierungen für eine verbesserte Batterieleistung und -sicherheit unterstützen. Darüber hinaus können Quantencomputer potenziell die Flüssigkeitsdynamik in Batteriezellen auf atomarer Ebene simulieren und so Einblicke in die Grenzen der Ionendiffusion, der Wärmeübertragung und des Massentransports geben. Diese Fähigkeiten könnten zur Entwicklung neuartiger Batteriearchitekturen mit verbesserter Leistungsdichte, schnelleren Ladegeschwindigkeiten und längerer Lebensdauer führen.
Quantengeladene Berechnungen: Ein tiefes Eintauchen in Redoxpotential-Vorhersagen
Um das Potenzial des Quantencomputings für Batteriesimulationen zu veranschaulichen, betrachten wir ein konkretes Beispiel für die Berechnung des Redoxpotenzials eines Lithium-Ionen-Batterie-Elektrolytmoleküls, wie Ethylencarbonat (EC). Das Redoxpotenzial ist eine entscheidende Eigenschaft, die die Stabilität und das elektrochemische Fenster des Elektrolyten bestimmt, und seine genaue Vorhersage ist für die Entwicklung von Hochleistungsbatterien unerlässlich.
In einer quantenchemischen Simulation kann das Redoxpotential aus der Differenz der Grundzustandsenergien der neutralen und der reduzierten (oder oxidierten) Form des Moleküls berechnet werden. Die Grundzustandsenergie erhält man durch Lösen der elektronischen Schrödinger-Gleichung:
wobei H der molekulare Hamiltonoperator, |Ψ⟩ die elektronische Wellenfunktion und E der Energieeigenwert ist.
Auf einem Quantencomputer kann der molekulare Hamiltonian mit Hilfe von Kodierungsverfahren wie der Jordan-Wigner- oder der Bravyi-Kitaev-Transformation auf ein System von Qubits abgebildet werden. Mit der Jordan-Wigner-Kodierung kann zum Beispiel der zweitquantisierte fermionische Hamiltonian von EC (C3H4O3) mit 32 Elektronen und 68 Spin-Orbitalen wie folgt dargestellt werden:
wobei aᵢ† und aᵢ die fermionischen Erzeugungs- und Annihilationsoperatoren sind und hᵢⱼ und hᵢⱼₖₗ die Integrale für ein bzw. zwei Elektronen sind.
Die Grundzustandsenergie kann dann mit dem Variational Quantum Eigensolver (VQE)-Algorithmus berechnet werden, bei dem eine parametrisierte Versuchswellenfunktion |Ψ(θ)⟩ auf dem Quantencomputer erstellt und der Erwartungswert des Hamiltonianers minimiert wird:
Die Versuchswellenfunktion wird in der Regel mit Hilfe eines Quantenschaltkreises mit parametrisierten Gattern konstruiert, wie z. B. Ein-Qubit-Rotationen und Zwei-Qubit-Verschränkungsgattern. Die Parameter θ werden mit einem klassischen Optimierungsalgorithmus optimiert, z. B. durch Gradientenabstieg oder die Nelder-Mead-Methode.
Eine einfache VQE-Schaltung für EC könnte beispielsweise aus einer Reihe von Ein-Qubit-Ry-Drehungen und Zwei-Qubit-CNOT-Gattern bestehen:
wobei n die Anzahl der Qubits ist und die Indizes i, j und k die an jedem Gatter beteiligten Qubits darstellen.
Durch Auswertung des Erwartungswerts des Hamiltonianers auf dem Quantencomputer für verschiedene Werte von θ und Verwendung eines klassischen Optimierers zur Minimierung der Energie kann die Grundzustandsenergie E₀ des neutralen EC-Moleküls ermittelt werden. Dasselbe Verfahren kann für die reduzierte (oder oxidierte) Form des Moleküls wiederholt werden, um die Energie E₁ zu erhalten.
Das Redoxpotential (in Volt) kann dann wie folgt berechnet werden:
wobei n_e die Anzahl der übertragenen Elektronen (1 für Reduktion, -1 für Oxidation) und F die Faraday-Konstante (96,485 C/mol) ist.
Wenn die VQE-Berechnungen beispielsweise Grundzustandsenergien von E₀ = -1.000 Hartree für das neutrale EC und E₁ = -1.001 Hartree für das reduzierte EC ergeben, wäre das Redoxpotential gleich:
Dieses Beispiel zeigt, wie Quantencomputer eingesetzt werden können, um wichtige Batterieeigenschaften wie Redoxpotenziale mit hoher Genauigkeit zu berechnen und so die Entwicklung und Optimierung von Elektrolytmaterialien zu unterstützen. Mit der weiteren Verbesserung von Quanten-Hardware und -Algorithmen werden diese Simulationen zu immer leistungsfähigeren Instrumenten für die Beschleunigung von Batterieinnovationen.
Classiqs Quantum Software-Plattform für Elektrofahrzeug-Anwendungen
Classiq, ein führendes Unternehmen für Quantensoftware, entwickelt leistungsstarke Tools zur Beschleunigung der Anwendung von Quantencomputing in der Elektrofahrzeugindustrie. Unsere Plattform ermöglicht es Forschern und Ingenieuren, Quantenschaltungen für komplexe Berechnungsaufgaben zu entwerfen und zu optimieren, z. B. für die Simulation von Batteriematerialien und das Training von maschinellen Lernmodellen, ohne dass dafür tiefgreifende Kenntnisse der Quantenphysik oder der gatterbasierten Programmierung auf niedriger Ebene erforderlich sind.
Eines der Hauptmerkmale der Classiq-Software ist die automatische Generierung effizienter Quantenschaltungen aus hochentwickelten Funktionsmodellen. Durch die Abstraktion von den Feinheiten der Quanten-Hardware und die Fokussierung auf die gewünschten Berechnungsergebnisse ermöglicht unsere Plattform den Nutzern die einfache Erstellung von Modellen komplexer Quanten-Algorithmen und deren Optimierung für spezifische Hardware. Dies ist besonders wichtig für Batteriesimulationen, bei denen die Wahl der Quantenkodierung, des Ansatzes und des Messschemas die Genauigkeit und den Ressourcenbedarf des Algorithmus stark beeinflussen kann.
Beispielsweise kann die Classiq-Software Forschern helfen, den Entwurf von Quantenschaltungen für die Berechnung der Redoxpotentiale von Elektrolytmolekülen zu automatisieren, wie im vorherigen Abschnitt beschrieben. Durch die Bereitstellung einer High-Level-Schnittstelle zur Angabe des molekularen Hamiltonian, der gewünschten Präzision und der verfügbaren Quantenressourcen kann unsere Plattform automatisch einen optimierten VQE-Schaltkreis generieren, der die Anzahl der erforderlichen Qubits und Gates minimiert und gleichzeitig die erwartete Genauigkeit maximiert. Dies kann die Entdeckung und Optimierung neuer Batteriematerialien erheblich beschleunigen, da sich die Forscher auf die chemischen Erkenntnisse und nicht auf die Quantenimplementierung auf niedriger Ebene konzentrieren können.
Darüber hinaus kann die Software von Classiq auch die Entwicklung hybrider quantenklassischer Algorithmen für maschinelle Lernaufgaben in Elektrofahrzeugen erleichtern. Durch die nahtlose Integration von Quantenschaltungen mit klassischen Datenverarbeitungs- und Optimierungsroutinen ermöglicht unsere Plattform die Erstellung von QML-Modellen, die die Leistung von Quantencomputern mit den Einschränkungen der aktuellen Hardware nutzen können. Da Quantencomputer immer größer und zuverlässiger werden, wird die Classiq-Software weiterhin eine flexible und zugängliche Schnittstelle für die Nutzung ihrer Fähigkeiten in der Automobilindustrie bieten.
Der Weg in die Zukunft: Herausforderungen und Chancen für Quantencomputing in der EV-Industrie
Die Quanteninformatik bietet zwar ein immenses Potenzial für die Revolutionierung von Batterien und Software für Elektrofahrzeuge, doch müssen noch erhebliche Herausforderungen bewältigt werden, bevor diese Vorteile voll zum Tragen kommen können. Eine der größten Hürden ist die Entwicklung von fehlertoleranten, groß angelegten Quantencomputern, die zuverlässige, fehlerfreie Berechnungen mit Tausenden von Qubits durchführen können. Die derzeitige Quantenhardware ist noch anfällig für Fehler und Dekohärenz, was die Tiefe und Komplexität der ausführbaren Algorithmen einschränkt. Um Fehlertoleranz zu erreichen, müssen Quantenfehlerkorrekturcodes implementiert werden, die ihrerseits eine große Anzahl physikalischer Qubits benötigen, um jedes logische Qubit zu kodieren. Schätzungen gehen davon aus, dass Millionen physikalischer Qubits erforderlich sein könnten, um komplexe Batteriematerialien mit chemischer Genauigkeit zu simulieren.
In naher Zukunft bieten hybride quantenklassische Algorithmen wie Variational Quantum Eigensolver (VQE) und Quantum Approximate Optimization Algorithms (QAOA) einen pragmatischen Ansatz, um die Leistung von Quantencomputern innerhalb ihrer derzeitigen Grenzen zu nutzen. Bei diesen Algorithmen wird ein Quantenprozessor eingesetzt, um einen parametrisierten Quantenschaltkreis auszuführen, während ein klassischer Optimierer dazu dient, die Parameter auf der Grundlage der Messergebnisse anzupassen. Durch Iteration zwischen den Quanten- und den klassischen Komponenten können hybride Algorithmen Näherungslösungen für komplexe Optimierungsprobleme finden, z. B. für molekulare Grundzustände oder optimale Kontrollstrategien. Die Leistung dieser Algorithmen ist jedoch durch das Rauschen und die Größe der derzeitigen Quantenhardware begrenzt.
Da die Quantentechnologien weiter voranschreiten, ist es von entscheidender Bedeutung, einen realistischen Zeitplan dafür aufzustellen, wann ein Quantenvorteil im Bereich der Elektrofahrzeuge erreicht werden könnte. In den nächsten 5 Jahren werden Quantencomputer wahrscheinlich in erster Linie für kleine Optimierungsprobleme und Proof-of-Concept-Demonstrationen von QML eingesetzt werden. Bedeutende Fortschritte bei der Entdeckung und Optimierung von Batteriematerialien werden in den nächsten 10 Jahren erwartet, wenn Quantensimulatoren mit Hunderten von Qubits zur Verfügung stehen. Vollständig fehlertolerante Quantencomputer, die in der Lage sind, genaue, großmaßstäbliche Simulationen ganzer Batteriesysteme durchzuführen, sind jedoch möglicherweise noch 15-20 Jahre entfernt.
Um sich auf diese Quantenzukunft vorzubereiten, beginnen die Automobilunternehmen allmählich damit, sich mit dem Quanten-Ökosystem zu befassen und internes Fachwissen aufzubauen. Partnerschaften zwischen Automobilherstellern, Batterielieferanten und Quantentechnologieunternehmen werden für die Entwicklung von Quantenalgorithmen und -hardware, die auf die spezifischen Bedürfnisse der Elektrofahrzeugindustrie zugeschnitten sind, von entscheidender Bedeutung sein. Ebenso wichtig ist die Ausbildung von Arbeitskräften, die für die Quantenforschung bereit sind und über interdisziplinäre Fähigkeiten in den Bereichen Chemie, Materialwissenschaft, Informatik und Quanteninformationstheorie verfügen. Wenn der Automobilsektor jetzt in diese Bereiche investiert, kann er sich in eine Position bringen, in der er die transformative Kraft des Quantencomputings nutzen kann, wenn es in den kommenden Jahrzehnten zur praktischen Realität wird.
Über "Der Podcast des Qubit-Typen"
Der Podcast wird von The Qubit Guy (Yuval Boger, unser Chief Marketing Officer) moderiert. In ihm diskutieren Vordenker der Quanteninformatik über geschäftliche und technische Fragen, die das Ökosystem der Quanteninformatik betreffen. Unsere Gäste geben interessante Einblicke in Quantencomputer-Software und -Algorithmen, Quantencomputer-Hardware, Schlüsselanwendungen für Quantencomputer, Marktstudien der Quantenindustrie und vieles mehr.
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