Karbonfangstteknologi kan dra nytte av kvantedatabehandling

Kvantedatamaskiner kan brukes til å studere kjemiske reaksjoner relatert til karbonfangst ved å gjøre beregninger som er utenfor evnen til selv de kraftigste klassiske datamaskinene – ifølge forskere i USA. Teamet på Nasjonalt energiteknologilaboratorium (NETL) og University of Kentucky brukte en superdatamaskin for å simulere kvanteberegningene. Dette avslørte at beregningen kunne gjøres mye raskere på fremtidens kvantedatamaskiner.

Økende nivåer av karbondioksid i atmosfæren driver global oppvarming, så forskere er opptatt av å utvikle nye måter å absorbere gassen og lagre den på. En måte å gjøre dette på er å bruke kjemiske reaksjoner som forbruker karbondioksid, og skaper stoffer som trygt kan lagres. Imidlertid har eksisterende karbonfangsreaksjoner en tendens til å være energikrevende og dyre. Som et resultat er forskere på utkikk etter nye karbonfangereaksjoner og også etter måter å forutsi reaksjonseffektivitet ved realistiske temperaturer og trykk.

Utforming av optimale reaksjonsveier krever en detaljert forståelse av de mikroskopiske kvanteegenskapene til de involverte molekylene. Dette er en utfordring fordi nøyaktige beregninger av kvantenaturen til kjemiske reaksjoner er notorisk vanskelig å gjøre på konvensjonelle datamaskiner. De nødvendige beregningsressursene øker eksponentielt med antall involverte atomer, noe som gjør simulering av selv enkle reaksjoner svært vanskelig. Heldigvis oppstår ikke denne eksponentielle skaleringen hvis beregningene gjøres på kvantedatamaskiner.

Liten og støyende

Kvantedatamaskiner er fortsatt i de tidlige utviklingsstadiene, og de største maskinene er begrenset til en noen hundre kvantebiter (qubits). De er også plaget av støy, som hemmer kvanteberegninger. Hvorvidt disse støyende mellomskala kvantedatamaskinene (NISQs) kan gjøre nyttige beregninger er derfor fortsatt gjenstand for mye debatt. En lovende vei er å kombinere kvante- og klassiske datamaskiner for å dempe effekten av støy i kvantealgoritmer. Denne tilnærmingen inkluderer den variasjonelle kvanteegenløseren (VQE), som ble brukt av NETL/Kentucky-forskerne.

I en VQE genererer en klassisk datamaskin en gjetning for kvantekonfigurasjonen til de reagerende molekylene. Deretter beregner kvantedatamaskinen energien til den konfigurasjonen. Den klassiske algoritmen justerer iterativt denne gjetningen til den laveste energikonfigurasjonen er funnet. Dermed beregnes den stabile laveste energitilstanden.

I de siste årene har kvantedatamaskinvare som kjører VQE-algoritmer, vellykket bestemt bindingsenergien til kjeder av hydrogenatomer og energien til en vannmolekyl. Imidlertid oppnådde ingen av beregningene kvantefordeler - som oppstår når en kvantedatamaskin gjør en beregning som en klassisk datamaskin ikke kan gjøre på en realistisk tid.

Simulert kvanteberegning

Nå har NETL/Kentucky-teamet utforsket hvordan VQE-algoritmer kan brukes til å beregne hvordan et karbondioksidmolekyl reagerer med et ammoniakkmolekyl. Dette innebar å bruke en klassisk superdatamaskin for å simulere kvanteberegningen, inkludert støynivåene som forventes i en NISQ.

Tidligere studier har sett på hvordan ammoniakk kan brukes til karbonfangst, men det er usannsynlig at disse prosessene kan brukes i stor skala. Imidlertid viser aminer - komplekse molekyler som ligner ammoniakk - potensial for bruk i stor skala. Som et resultat er det å studere hvordan karbondioksid og ammoniakk reagerer et viktig første skritt mot å bruke VQEs til å studere reaksjoner som involverer mer komplekse aminer.

"Vi må velge en representativ reaksjon for å utføre modelleringen," sier Yueh-Lin Lee, som er teammedlem hos NETL. Lee påpeker at deres forenklede reaksjon lar dem teste hvordan nåværende kvanteberegningsalgoritmer og enheter klarer seg med økende molekylstørrelse: fra karbondioksid til ammoniakk til NH₂COOH-molekylet som reaksjonen produserer.

Mens teamet var i stand til å beregne den kjemiske veien for karbondioksid som reagerer med ammoniakk med deres simulerte kvantealgoritme, og oppnådde vibrasjonsenerginivåene til NH₂COOH viste seg å være vanskelig. Superdatamaskinen deres fikk svar etter tre dager med beregninger, slik at teamet kunne konkludere med at en kvantedatamaskin med tilstrekkelig lav støy burde kunne gjøre beregningen mye raskere. Videre fant de ut at hvis produktmolekylet var noe større, ville ikke en klassisk superdatamaskin kunne løse problemet.

Virkelige forhold

Forskerne påpeker at å beregne nøyaktige vibrasjonsenerginivåer er avgjørende for å forstå hvordan reaksjonen vil klare seg under virkelige forhold, ved temperaturer som ikke er null.

"Hvis du vil se på reaksjonen under realistiske forhold, trenger du ikke bare den totale energien, men også vibrasjonsegenskapene," sier teammedlem Dominic Alfonso ved NETL. "En klassisk simulering er ikke i stand til å beregne vibrasjonsegenskapene, mens vi viser at en kvantealgoritme kan gjøre det. Så selv på dette stadiet kan vi se en kvantefordel.»

Hva skjedde med karbonfangst?

Eksisterende kvantedatamaskiner har nok qubits til å utføre den klassisk utilgjengelige simuleringen av vibrasjonsnivåer. Det som gjenstår å se er om slike kvantedatamaskiner har lav nok støy til å gjøre beregningene – selv om støysimuleringer spår suksess.

Kanav Setia, som er administrerende direktør for den USA-baserte leverandøren av kvantedataprogramvare qFlette og en VQE-ekspert, har uttrykt tvil om at NETL/Kentucky-modellen fanger opp det sanne støynivået til eksisterende kvantedatamaskiner. Setia, som ikke har vært involvert i forskningen, sier "Gitt den nylige fremgangen i mange andre arkitekturer, kan det være mulig å utføre denne studien på kvantedatamaskiner i de kommende årene."

Teamet samarbeider nå med IBM quantum for å implementere ideene deres på en eksisterende kvantedatamaskin, og håper de kan demonstrere en kvantefordel. De rapporterer funnene sine i AVS kvantevitenskap.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://physicsworld.com/a/carbon-capture-technology-could-benefit-from-quantum-computing/