کاربرد کامپیوتر کوانتومی در شبیهسازی مواد و صنایع بیشتر از آن‌که به ساخت یک رایانه سریع‌تر برای محاسبات معمولی مربوط باشد، به حل یک مسئله دشوار در علم مواد برمی‌گردد: پیشبینی رفتار هم‌زمان تعداد زیادی الکترون و اتم. همین رفتارها مشخص می‌کنند یک ماده چقدر رسانا، مقاوم، واکنش‌پذیر یا مناسب ذخیره انرژی است.
رایانههای کوانتومی هنوز جایگزین ابررایانهها نشده‌اند، اما میتوانند در آینده بخشی از محاسبات شیمی کوانتومی و طراحی مواد را دقیق‌تر انجام دهند. نتیجه مورد انتظار، کوتاه‌تر شدن مسیر آزمایشگاهی از «ایدهٔ ماده» تا «نمونهٔ قابل تولید» است؛ نه حذف کامل آزمایش و مهندسی انسانی.
کامپیوتر کوانتومی چگونه رفتار مواد را شبیهسازی میکند؟
در یک مولکول یا بلور، الکترونها طبق قوانین مکانیک کوانتومی رفتار می‌کنند و حالت هرکدام بر وضعیت دیگر اثر می‌گذارد. با افزایش تعداد اتم‌ها، محاسبهٔ دقیق این برهم‌کنش‌ها برای رایانههای کلاسیک بسیار پرهزینه میشود؛ زیرا تعداد حالت‌های احتمالی با پیچیده‌تر شدن سیستم به‌سرعت افزایش می‌یابد.
کیوبیت، واحد اطلاعات در رایانش کوانتومی، میتواند برای نمایش بخشی از این حالت‌های کوانتومی به کار رود. الگوریتم‌هایی مانند VQE برای تخمین انرژی حالت پایهٔ مولکولها و مواد طراحی شده‌اند؛ انرژی حالت پایه یکی از داده‌های مهم برای فهم پایداری و واکنشپذیری یک ماده است.
در عمل، رایانهٔ کوانتومی معمولاً تنها یک مرحله از فرایند را انجام می‌دهد. آماده‌سازی داده، انتخاب مدل فیزیکی، کنترل خطا، تحلیل خروجی و مقایسه با آزمایش همچنان به رایانههای کلاسیک و تخصص دانشمندان نیاز دارد.
کاربرد کامپیوتر کوانتومی در شبیهسازی مواد و صنایع چیست؟
طراحی باتری و مواد ذخیره‌کنندهٔ انرژی
در باتری‌ها، حرکت یون‌ها، واکنش‌های سطح الکترود و رفتار الکترولیت بر ظرفیت، سرعت شارژ، طول عمر و ایمنی اثر می‌گذارد. شبیهسازی دقیق‌تر میتواند به شناسایی ترکیب‌هایی برای الکترود یا الکترولیت کمک کند که پیش از ساخت نمونه، از نظر نظری عملکرد بهتری دارند.
این کاربرد به‌ویژه برای باتری‌های نسل آینده، مانند باتری‌های حالت‌جامد، اهمیت دارد؛ چون در آنها برهمکنش میان مواد جامد و مسیر حرکت یون‌ها بسیار پیچیده است. البته پیشبینی رایانه‌ای به‌تنهایی ایمنی یا موفقیت تجاری یک باتری را تضمین نمی‌کند و آزمون‌های واقعی همچنان ضروری‌اند.
کاتالیزورها و فرایندهای شیمیایی
کاتالیزور ماده‌ای است که سرعت یک واکنش شیمیایی را افزایش می‌دهد، بدون آن‌که مانند مادهٔ اصلی واکنش مصرف شود. در صنایع شیمیایی، نفت و گاز، تولید کود و کنترل آلاینده‌ها، پیدا کردن کاتالیزور مؤثر میتواند مصرف انرژی و مواد اولیه را کاهش دهد.
رایانش کوانتومی میتواند برای بررسی مسیر واکنش و تغییرات الکترونی در کاتالیزورها استفاده شود. برای نمونه، طراحی کاتالیزورهای بهتر برای تولید هیدروژن یا تثبیت نیتروژن ممکن است به فرایندهایی کم‌مصرف‌تر منجر شود؛ هرچند این هدف هنوز به پیشرفت سختافزار و الگوریتم‌ها وابسته است.
نیمهرساناها، مواد رسانا و مواد نوری
ویژگی‌های الکترونیکی مواد در ساخت تراشه، حسگر، سلول خورشیدی و نمایشگر اهمیت دارد. محاسبهٔ ساختار الکترونی میتواند به پژوهشگران نشان دهد یک ترکیب در چه شرایطی رسانا، نیمه‌رسانا یا عایق است و چگونه با نور یا میدان الکتریکی واکنش نشان می‌دهد.
این اطلاعات برای جست‌وجوی مواد دوبعدی، ترکیبات مناسب تراشه‌های کم‌مصرف و مواد جذب‌کنندهٔ نور مفید است. مزیت احتمالی رایانش کوانتومی در اینجا، بررسی برهم‌کنش‌هایی است که ساده‌سازی آنها در مدل‌های کلاسیک ممکن است بخشی از واقعیت را حذف کند.
آلیاژها، پلیمرها و مواد مقاوم
در خودروسازی، هوافضا و ساخت‌وساز، مهندسان به موادی نیاز دارند که هم سبک باشند و هم در برابر گرما، فشار، خوردگی یا ضربه مقاومت کنند. شبیهسازی کوانتومی میتواند به بررسی پیوندهای اتمی و اثر افزودن عناصر مختلف به یک آلیاژ کمک کند.
در پلیمرها نیز شناخت بهتر زنجیره‌های مولکولی میتواند برای طراحی مواد بسته‌بندی مقاوم‌تر، پوشش‌های صنعتی یا پلیمرهای قابل بازیافت به کار رود. با این حال، ویژگی‌های نهایی چنین موادی فقط به ساختار اتمی وابسته نیست و عواملی مانند روش تولید، ناخالصی و شرایط محیطی هم نقش دارند.
این فناوری چه تغییری در فرایند تولید ایجاد میکند؟
امروزه طراحی یک ماده معمولاً چرخه‌ای از مدلسازی، ساخت نمونه، آزمایش و اصلاح است. هر بار ساخت نمونه میتواند زمان و هزینه زیادی مصرف کند؛ به‌خصوص وقتی ماده از ترکیب‌های متعدد یا مواد اولیه کمیاب تشکیل شده باشد.
شبیهسازی کوانتومی در صورت رسیدن به دقت و مقیاس مناسب، میتواند تعداد گزینه‌های نامناسب را پیش از ورود به آزمایشگاه حذف کند. این روند لزوماً سرعت همهٔ مراحل را یکسان افزایش نمی‌دهد، اما میتواند منابع پژوهشی را روی گزینه‌های امیدوارکننده‌تر متمرکز کند.
- پیشبینی برخی ویژگی‌های مولکولی و الکترونیکی پیش از ساخت نمونه
- کاهش تعداد ترکیب‌های مورد نیاز برای آزمایش اولیه
- کمک به طراحی مواد کم‌مصرف‌تر، سبک‌تر یا مقاوم‌تر
- بررسی گزینه‌هایی که شبیهسازی کلاسیک آنها بسیار پرهزینه است
محدودیت‌های فعلی شبیهسازی کوانتومی مواد
کیوبیت‌ها به نویز محیطی حساس‌اند و خطا در محاسبات کوانتومی هنوز مسئله‌ای جدی است. بسیاری از دستگاه‌های امروزی کیوبیتهای کافی برای مدلسازی مواد صنعتی بزرگ را در اختیار ندارند و اجرای الگوریتم‌ها نیز به تجهیزات کنترل پیچیده و شرایط عملیاتی خاص نیاز دارد.
چالش دیگر، تبدیل مسئلهٔ واقعی مواد به مدلی است که یک سختافزار کوانتومی بتواند آن را اجرا کند. حتی اگر الگوریتمی نتیجه‌ای تولید کند، باید دقت آن با روش‌های کلاسیک، داده‌های آزمایشگاهی و اصول فیزیکی سنجیده شود. بنابراین عبارت «حل مسئله با کامپیوتر کوانتومی» به معنی پاسخ فوری و بدون خطا نیست.
در کوتاه‌مدت، محتمل‌ترین مسیر استفاده از سامانه‌های ترکیبی کوانتومی ـ کلاسیک است. در این روش، ابررایانه و رایانهٔ معمولی بخش‌های سنگین آماده‌سازی و تحلیل را انجام می‌دهند و پردازندهٔ کوانتومی برای بخشی مشخص از محاسبه به کار می‌رود.
آیندهٔ این کاربرد برای صنایع چه معنایی دارد؟
اگر سخت‌افزارهای مقاوم‌تر در برابر خطا و الگوریتمهای کارآمدتر توسعه پیدا کنند، صنایع میتوانند به‌جای جست‌وجوی تصادفی در میان هزاران ترکیب، طراحی مواد را هدفمندتر پیش ببرند. این موضوع در حوزه‌هایی مانند باتری، تولید مواد شیمیایی، نیمه‌رسانا و کاتالیزور اهمیت اقتصادی زیادی دارد.
با وجود این، فاصله میان یک شبیهسازی دقیق و محصول تجاری همچنان قابل توجه است. هزینهٔ مواد اولیه، امکان تولید در مقیاس بالا، مقررات ایمنی، دوام محصول و اثرات زیست‌محیطی باید جداگانه بررسی شوند.
جمع‌بندی: کاربرد کامپیوتر کوانتومی در شبیهسازی مواد و صنایع، در توانایی بالقوهٔ آن برای بررسی رفتار پیچیدهٔ الکترونها و مولکول‌هاست. این فناوری فعلاً ابزار مکمل ابررایانهها و آزمایشگاه‌هاست، اما میتواند در طراحی باتری، کاتالیزور، آلیاژ، نیمه‌رسانا و پلیمر مسیر توسعهٔ مواد جدید را دقیق‌تر و کم‌هزینه‌تر کند.
