Quantum计算机具有巨大的潜力，可以利用新的算法进行计算，并涉及远远超过当今超级计算机容量的大量数据。虽然这些计算机已经建成，但仍处于起步阶段，对解决材料科学和化学方面的复杂问题的适用性有限。例如，它们只允许为材料研究模拟几个原子的特性。

美国能源部阿贡国家实验室(DOE)和芝加哥大学(UChicago)的科学家开发了一种方法，为使用量子计算机模拟现实分子和复杂材料铺平了道路，这些材料的描述需要数百个原子。

研究小组由中西部计算材料综合中心主任Giulia Galli领导，他是Argonne材料科学分部的小组负责人，也是Argonne分子工程中心的成员。Galli还是Pritzker分子工程学院的Liew家庭电子结构和模拟教授和芝加哥大学的化学教授。她与助理科学家马尔科·戈沃尼(Marco Govoni)和研究生何马(He Ma)一起参与了这个项目，何马都是阿尔贡的材料科学分部和芝加哥大学的成员。

“我们新开发的计算方法， ”加利说， “在计算晶体材料的具体缺陷方面，现有的量子机械方法大大提高了准确度，我们已经在量子计算机上应用了这种方法。 ”

在过去30年中，量子机械理论方法在预测与量子信息科学有关的材料和能源应用实用材料的特性方面发挥了重要作用，这些材料包括催化剂和能源存储系统。然而，这些方法在计算上要求很高，将其应用于复杂、多样的材料仍然具有挑战性。

“在我们的研究中，我们开发了一个量子嵌入理论，允许通过将量子和经典计算硬件结合起来，模拟固体中的‘脊柱缺陷’ ， ”戈沃尼说。这些类型的固体缺陷适用于量子信息处理和纳米粒子遥感应用材料的开发，远远超出了目前的能力。

“在计算材料科学方面，我们是一个强有力的前瞻性战略，有可能比目前最先进的方法更准确地预测复杂材料的特性， ”戈沃尼补充道。

小组首先测试了经典计算机中的量子嵌入方法，并将其应用于计算钻石和硅碳化硅中脊柱缺陷的特性。“过去的研究人员广泛研究了钻石矿和碳化硅的缺陷，因此我们拥有大量实验数据，可以与我们的预测进行比较， ”马云说。理论和实验之间的良好一致使小组对其方法的可靠性有信心。

小组接着对量子模拟器和IBM Q5 Yorktown量子计算机进行了同样的计算。研究结果证实了量子嵌入方法的高度准确性和有效性，为解决量子计算机上许多不同类型的材料科学问题奠定了基础。

加利指出， "随着量子计算机不可避免的成熟，我们预计我们的方法将适用于模拟对分子和材料感兴趣的区域，以了解和发现催化剂和新药以及含有复杂溶解物种的水溶液" 。

Galli的团队是总部设在Argonne的多指标类集调查的一部分；总部设在芝加哥的芝加哥交易所的一部分；以及空军科学研究办公室资助的QISpin项目的一部分。

他们的研究利用了MICCoM内部开发的WEST软件，并利用了IBM可公开使用的量子计算机之外的若干计算资源： Argonne领导力计算信贷额度、资金设施和国家能源研究科学计算中心，这两个机构都是能源部科学用户设施办公室；芝加哥大学研究计算中心。

该小组的工作载于《 Npj计算材料》 2020年7月号上发表的一篇题为"近期Quantum计算机材料量子模拟"的文章。这项研究得到能源部科学办公室和空军科学研究办公室的支持。