Resumo interno:
- A supercomputação centrada em quântica combina sistemas quânticos e clássicos para enfrentar desafios computacionais na ciência dos materiais, superando limitações de memória que dificultam os métodos clássicos.
- Algoritmos especiais, como o autosolver quântico variacional, estimativa de fase quântica e trotterização, podem fornecer modelagem precisa de estruturas de nível atômico necessárias para aplicações em armazenamento de energia, aeroespacial e materiais sustentáveis.
- As aplicações de supercomputação quântica vão desde a melhoria do design da bateria e das propriedades térmicas até o desenvolvimento de catalisadores eficientes e metamateriais avançados, apoiando a inovação nos setores de energia, saúde e manufatura.
- Superar desafios como tratamento de erros e restrições de memória exigirá uma estreita colaboração entre a computação quântica, a HPC e a ciência dos materiais.
A computação clássica está atingindo rapidamente seus limites na ciência dos materiais, onde a simulação da complexidade atômica de materiais avançados geralmente requer o nível de poder computacional disponível. À medida que a computação quântica evolui, os investigadores olham para ela com olhos brilhantes e optimistas, na esperança de que possa ultrapassar estes obstáculos e redefinir a nossa abordagem a estes problemas complexos. Uma pesquisa recente liderada por uma equipe de pesquisadores da Robert-Bosch, IBM Quantum, Argonne National Laboratory e outros examinou a situação da supercomputação quântica na ciência dos materiais.
Supercomputação Centrada em Quântica – Mais que Esperança, Necessidade
A simulação de interações atômicas na ciência dos materiais requer um nível de precisão que leva os computadores clássicos ao seu limite, já que essas interações envolvem inúmeras partículas governadas pela mecânica quântica, onde mesmo pequenas variações podem influenciar as propriedades dos materiais. De acordo com o estudo, os cálculos ab-initio – ou simulações de primeiros princípios – experimentam um crescimento exponencial nos requisitos computacionais à medida que o tamanho do sistema aumenta. De acordo com a pesquisa, a computação quântica pode aliviar esses desafios, à medida que os sistemas quânticos superam algumas das barreiras de memória disruptivas que dificultam os métodos clássicos. No entanto, a concretização deste potencial requer uma abordagem centrada no quantum, chamada supercomputação centrada no quantum, que combina sistemas quânticos e clássicos com grande impacto no mundo real.
A pesquisa enfatiza que a supercomputação centrada no quantum não é apenas lucrativa, mas essencial. Ao distribuir tarefas de computação entre processadores quânticos e clássicos, o QCSC pode lidar com cálculos especiais, integrar-se a fluxos de trabalho existentes e ajudar a filtrar saídas ruidosas de dispositivos quânticos. Outro ponto a retirar deste modelo híbrido é que as aplicações práticas podem incorporar a computação quântica como um complemento aos supercomputadores, e não como uma solução autónoma.
Caixa de ferramentas quânticas para ciência de materiais
Resolver um problema é usar as ferramentas certas, da maneira certa, na hora certa. Embora a supercomputação centrada no quantum seja uma estrutura poderosa por si só, são necessários algoritmos especializados para a assustadora complexidade da simulação de materiais em escala atômica. Esses algoritmos devem ser capazes de lidar com grandes cálculos, especialmente na determinação de propriedades eletrônicas e energias importantes na ciência dos materiais. A pesquisa identifica vários algoritmos que foram pioneiros neste campo:
- Autosolver quântico variacional: Este algoritmo híbrido quântico-clássico é essencial para atingir o estado fundamental dos sistemas moleculares, um fator chave na compreensão de propriedades físicas como reatividade e estabilidade. O VQE é flexível para dispositivos quase quânticos, tornando-o adequado para os ambientes quânticos atuais.
- Medição de fase quântica: Conhecida por sua precisão, a QPE é essencial para cálculos precisos de estados de energia em materiais, mas requer sistemas quânticos tolerantes a falhas. Este algoritmo é promissor para futuros sistemas quânticos, onde a precisão das medições do estado de energia é importante.
- Trotterização: Usada para simulações de evolução temporal, a trotterização divide cálculos quânticos complexos em etapas pequenas e gerenciáveis. Este método é muito eficaz na simulação do contínuo de sistemas quânticos ao longo do tempo e é importante em simulações de ciências de materiais onde processos dinâmicos são estudados.
Cada algoritmo é escolhido com base em sua adequação para ambientes quânticos ruidosos ou nas altas demandas computacionais de sistemas tolerantes a falhas.
Aplicações práticas e casos de uso
A ciência dos materiais muitas vezes requer simulações complexas para modelar interações atômicas com precisão, mas a computação clássica muitas vezes falha em capturar essas complexidades. Se a supercomputação quântica conseguir realizar essas simulações com sucesso, os pesquisadores destacam uma ampla gama de aplicações que poderiam se beneficiar de maior precisão e eficiência.
A principal aplicação está no design da bateria. Os algoritmos quânticos estão na vanguarda da modelagem de propriedades eletrônicas, tornando-os valiosos na previsão da estabilidade e reatividade dos materiais, ambos necessários para projetar baterias eficientes e duradouras. Estas simulações podem acelerar a descoberta de materiais que melhorem o armazenamento de energia, o que é importante para o desenvolvimento de tecnologias de energias renováveis.
A simulação de propriedades térmicas é outro caso de uso destacado no estudo. A computação quântica permite a modelagem detalhada das respostas dos materiais às mudanças de temperatura, relevantes para campos como a engenharia aeroespacial e as ciências climáticas. Com essas informações, os engenheiros podem criar objetos projetados para resistir a temperaturas extremas, desde componentes de naves espaciais até materiais de construção ecológicos.
O estudo também explora o desenvolvimento da catálise usando simulações quânticas. Em indústrias como a farmacêutica e a de energia verde, a eficiência da reação é crítica. Simulações quânticas podem levar ao projeto de catalisadores que aceleram reações químicas e ao mesmo tempo reduzem o consumo de recursos, apoiando processos industriais sustentáveis e econômicos.
Finalmente, os metamateriais quânticos – materiais de engenharia com propriedades únicas, como ciclos de feedback negativo – beneficiarão enormemente da supercomputação quântica. Os algoritmos quânticos simplificam o processo de otimização para esses projetos complexos, que têm aplicações em óptica, comunicações e soluções avançadas de energia, incluindo células solares de próxima geração e sensores de alto desempenho.
Desafios de integração e direções futuras
Embora o potencial da supercomputação centrada no quantum para apoiar as aplicações acima mencionadas seja encorajador, o estudo observa que vários desafios devem ser enfrentados. Um obstáculo principal é o tratamento de erros, que, como sempre, afeta a simulação precisa de objetos. Os sistemas quânticos são propensos à dissociação, quando perturbações externas perturbam o estado quântico crítico necessário para a computação. Este nível de erro apresenta um gargalo, especialmente porque os cálculos são escalonados em grandes sistemas.
Além disso, a integração de sistemas quânticos com estruturas de HPC existentes envolve desafios arquitetônicos. Muitos algoritmos dependem de requisitos de memória densa, que impõem restrições à memória limitada disponível em dispositivos quânticos. Como aponta a equipe, superar esses desafios pode exigir esforços colaborativos nas disciplinas de computação quântica, computação clássica e ciência de materiais.
Redefinindo a Ciência dos Materiais com Supercomputação Centrada na Quântica
Ao explorar a supercomputação centrada no quantum, a equipe apresenta uma visão convincente para o futuro da ciência dos materiais, enquanto se aguarda uma resolução eficaz das limitações atuais. A abordagem híbrida aproveita os pontos fortes dos sistemas clássicos e quânticos, criando o espaço necessário para que a HPC assuma simulações de materiais complexos, o que pode redefinir os limites da computação na ciência dos materiais, impactando indústrias desde a energia sustentável até à produção avançada.
