IonQ与韩国车厂Hyundai Motor携手开发一个能在量子计算机上执行的电池化学模型,用以仿真氧化锂的结构与能量,目标是强化锂电池的性能、成本与安全性。通过量子计算机提供的化学仿真与运算加速,可望提升下一代锂离子电池的质量,提供更高的容量与耐用性,这些优势也能让电动车(EV)对消费者来说更具吸引力。

美国业者IonQ与韩国车厂Hyundai Motor正在合作开发一种新的变分量子特征求解器(variational quantum eigensolver,VQE),用以研究锂化合物与电池内化学品的交互作用。

VQE是一种算法,用以决定一组数值以解答既定优化问题;该算法利用变分原理(variational principle)来计算一个汉密顿算子的基态能量(base state energy of a Hamiltonian),或者说是在一个动态物理系统条件下随着时间的变化率。因为运算上的限制,传统方法的准确度也受局限。

两家公司将携手开发一个能在量子计算机上执行的电池化学模型,用以仿真氧化锂的结构与能量,目标是强化锂电池的性能、成本与安全性。通过量子计算机提供的化学仿真与运算加速,可望提升下一代锂离子电池的质量,提供更高的容量与耐用性,这些优势也能让电动车(EV)对消费者来说更具吸引力。

IonQ首席执行官Peter Chapman表示,在电动车的开发过程中,电池仍是最艰难的工程挑战,占据整体电动车制造成本的将近一半,这让电动车对大多数消费者来说仍太过昂贵;“更便宜的电池能让电动车成本更接近内燃机汽车,并有助于加速、加深电动车的市场接受度。”

他在接受采访时表示:“更好的电池也能让电动车更具吸引力。很多消费者表示还没准备好换电动车的常见理由,包括行驶里程的限制、充电速度慢,以及电池寿命有限,这些问题都可望因为电池材料的改善而解决。”

电动车采用电气马达以及高电压、高容量电池组,还有各种电源管理与动力传动(powertrain)技术。尽管要价不菲,电动车制造的污染低于传统内燃机车辆;不过其真正的续航性需要电池技术的改善,以降低对电网的压力、甚至本身能成为电网的一部份。

未来的电动车需要以能取代钴等元素、更具效益之材料为基础的先进电池,好在提升行驶里程的同时降低对环境的影响。

“量子计算机天生适合建立分子行为的模型,因为两者都是受量子力学支配的系统。”Chapman表示:“以软件仿真电池中的关键化合物,有助于预测化学反应结果,并有机会催生新形态的原材料,可节省电池开发的时间、成本与精力。”

量子技

打造量子计算机的最大挑战之一,就是降低错误率。有几种方法可以建立量子位,包括IonQ的离子阱技术,可提供低错误率以及量子位之间的高链接性。IonQ的量子处理器是由3D空间内的原子所驱动,那些原子通过激光束来控制以确保稳定性。

量子位计数越来越被视为评估量子处理器功率与能力的最相关性能基准,然而随着量子位数量持续成长,需要更准确可靠的度量标准。确实,更少的高质量量子位通常处理量会比众多低质量量子位更高,特别是当它们展现较低的错误率。

IonQ的离子置。(源:IonQ)

每一个在固态系统中的量子位都是独特的,噪声非常高、必须在接近隔离的状态下运作;这是一个缺点,因为根据定义,固态技术不是孤立的。因此,IonQ采用了一种激光冷却方法,只要激光调整得当就能稳定原子。值得一提的是,IonQ的程序不需要冷藏或精密设备,只需要一道激光束。

“我们以几种不同的方式利用激光发挥我们的优势。”Chapman表示:“除了我们的系统能在室温下运作,激光也让我们能客制化系统,根据客户的实际需要改变架构。我们的激光控制软件具延展性,可以开关;若是实体金属线路就无法开关了。”

与IonQ的合作案是Hyundai宏大计划“Strategy 2025”的核心。该计划包括一年销售56万辆电动车,以及一年推出超过12款电池动力电动车。此外,因为电动车在实现全球永续目标方面扮演关键角色,两家公司的结盟也代表着又朝着因应气候变迁迈进了一步。

为了实现全面的永续性目标,除了交通工具必须电气化,还得搭配其他的措施,比如延长电动车的使用寿命,以抵销生产车辆的能源消耗需求。值得关注的是,大多数电动车动力的锂离子电池,采用钴以及其他稀土元素为原材料,这类矿物的开采会对环境造成冲击。

IonQ声称,该公司可以利用量子技术解决众多问题,包括电池效率以及提升能源电网的容量。IonQ的计算机过去曾用以展示像是化学肥料生产过程中发现的大型分子模拟。

IonQ的量子算机。(源:IonQ)

“随着我们的硬件与算法成熟,越来越复杂的分子以及反应也可以进行模拟。”Chapman表示:“我们从氧化锂起步,未来可能把我们的视野扩展到固态电池、透过更好的太阳能电池生产之能源,或者更多。除了化学,我们也可能以量子解决自动驾驶、充电网络分配、物流以及不限等等问题。” 

本文同步刊登于《电子工程专辑》杂志20223月号

责编:Judith Cheng

(参考原文:Quantum Computing Enlisted to Improve EV Batteries,By Maurizio Di Paolo Emilio)

责编:Amy.wu
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