越来越多汽车厂商通过量子计算优化电池

现代汽车与新创公司IonQ于2022年1月中下旬宣布，期望能够在量子计算机上运行电池化学模型，以强化电动汽车电池结构，达到最适化的目的。

从理论上来说，具有足够高复杂性的量子计算机，可以实现量子优势，找出传统超级计算机无法解决的问题。根据IonQ的研究，由于量子计算机可以比传统计算更准确地模拟化学，可以确保在电池领域获得最大效率并消除潜在浪费。

IonQ的目标是使用量子计算来分析和模拟现代汽车所提供的电池锂化合物的结构和能量，包括：锂空气电池中的氧化锂。由于锂空气电池比锂硫电池具有更高的能量密度，因此具有更大的潜在功率和能力。

在新的合作伙伴关系中，IonQ将开发新的变分量子特征值求解算法（Variational Quantum Eigensolver algorithm），让锂化学达到最优化。这类算法通常用于量子化学中，例如：模拟分子的基态，即分子能量最少的基态。变分量子特征求解器实际上是混合算法，其中传统计算机已经完成大部分工作，而量子处理器是要解决传统计算机难以处理的部分问题。

基本上，谷歌、IBM、亚马逊和其他公司主要是采用基于超导回路的量子位，而IonQ则是使用基于电磁俘获离子的量子位。虽然超导回路与传统微晶片技术是兼容的，但捕获的离子可能具有抗错误性等优势。

该团队计划为该专案投入至少12个量子位和100多个闸门运作。相比之下，戴姆勒与IBM的合作伙伴是通过4个量子位的量子计算机开发下一代锂硫电池，而且目前尚未公布结果。

从这一趋势来看，汽车制造商（现代、戴姆勒与福斯等）愈来愈多地研究量子计算，因为其希望在整个产业正在发生的革命中，制造出更好、更便宜的电池，因为唯有如此，才能够长期的战略中，获取更大的商业价值，并在一群厂商之中脱颖而出。

现代与IonQ指出，这项合作绝对能够改善锂电池的成本、耐用性、容量、安全性和充电行为，这对于电动车成为推动全球减少碳足迹运动有很大帮助。此外，除了电池材料的化学分析，量子计算还可以帮助探索燃料电池技术和材料耐久性。甚至量子机器学习应用程序可用于缩短自动驾驶汽车的训练时间，并解决预测性维护、仓储等方面的简单问题。获取更多前沿科技 研究进展 访问：https://byteclicks.com