福特的量子研究人员刚刚发表了一项新的预印本研究，该研究使用量子计算机模拟了关键的电动汽车 (EV) 电池材料。虽然这些结果并未揭示锂离子电池方面的新信息，但它们展示了未来如何利用更强大的量子计算机来精确模拟复杂的化学反应。
为了通过计算机发现和测试新材料，研究人员必须将过程分解为许多单独的计算：一组计算每种单一分子的所有相关特性，另一组计算这些特性如何受到最小环境变化（如温度波动）的影响，另一组计算任何两个分子之间所有可能的相互作用方式，等等。即使是看似简单的像两个氢分子结合这样的事情，也需要极其深入的计算。
但使用计算机开发材料有一个巨大的优势：研究人员不必进行所有可能的实验，这可能非常耗时。像人工智能和机器学习这样的工具已经能够加速开发新材料的研究过程，但量子计算有潜力使其更快。对于电动汽车来说，找到更好的材料可以带来更持久、充电更快、更强大的电池。
传统计算机使用二进制位——可以是零或一——来执行所有计算。虽然它们能够完成不可思议的事情，但有些问题，如高精度的分子建模，它们就无力处理——并且由于涉及的计算类型，可能永远也无法处理。一旦研究人员模拟了几个原子以上，计算就会变得过于庞大和耗时，因此他们不得不依赖近似值，这会降低模拟的准确性。
量子计算机使用量子比特而不是常规比特，量子比特可以是零、一，或者同时是零和一。量子比特还可以纠缠、旋转，并以其他奇妙的量子方式进行操作，从而携带更多信息。这使它们能够解决传统计算机难以解决的问题——包括精确模拟分子反应。此外，分子本质上是量子的，因此更准确地映射到量子比特上，量子比特表示为波形。
不幸的是，这一切在很大程度上仍处于理论阶段。量子计算机尚未足够强大或可靠，无法广泛商业化。此外，还存在知识差距——由于量子计算机的运行方式与传统计算机完全不同，研究人员仍然需要学习如何最好地利用它们。
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这就是福特研究的切入点。福特有兴趣制造更安全、能量和功率密度更高、更易于回收的电池。为了做到这一点，他们必须了解潜在新材料的化学性质，如充电和放电机制，以及电化学和热稳定性。
该团队希望计算出可用于锂离子电池的材料 LiCoO2 的基态能量（或正常的原子能量状态）。他们使用了一种称为变分量子本征求解器 (VQE) 的算法，通过模拟 Li2Co2O4 和 Co2O4 气相模型（基本上是可能的最简单的化学反应形式）来做到这一点，这些模型代表了电池的充电和放电。VQE 使用混合量子-经典方法，其中量子计算机（在本例中是 IBM 状态向量模拟器中的 20 个量子比特）仅用于解决最能受益于其独特属性的分子模拟部分。所有其他部分由传统计算机处理。
由于这是一项量子计算的概念验证，该团队使用 VQE 测试了三种方法：单双激子耦合簇 (UCCSD)、广义单双激子耦合簇 (UCCGSD) 和 k-单激子广义耦合簇 (k-UpCCGSD)。除了比较定量结果外，他们还比较了精确执行计算所需的量子资源与经典波函数方法。他们发现 k-UpCCGSD 以较低的成本产生了与 UCCSD 相似的结果，并且 VQE 方法的结果与使用耦合簇单双激子 (CCSD) 和完全活性空间构型相互作用 (CASCI) 等经典方法获得的结果一致。
尽管尚未完全实现，研究人员得出结论，近期可用的量子计算机上的量子计算化学将在“找到能够提高电池性能和鲁棒性的潜在材料方面发挥至关重要的作用”。虽然他们使用了 20 个量子比特的模拟器，但他们建议需要一台 400 个量子比特的量子计算机（即将推出）才能完全模拟他们考虑的 Li2Co2O4 和 Co2O4 系统。
这一切都是福特成为领先电动汽车制造商尝试的一部分。像 F-150 Lightning 这样的卡车正在突破现有电池技术的极限，因此随着世界逐渐摆脱燃油汽车，进一步的进步——很可能在量子化学的帮助下——将变得越来越必要。福特不是唯一考虑利用量子技术在电池化学领域取得优势的公司。IBM 也正在与梅赛德斯和三菱化学合作，利用量子计算机彻底革新电动汽车电池。
