专家押注量子计算机和AI超级计算机解决聚变燃料难题
橡树岭国家实验室、克利夫兰诊所和IBM的研究人员利用量子计算机和AI模拟熔盐（FLiBe），以寻找提取聚变反应堆所需氚燃料的最佳材料。研究表明，量子计算与经典计算相结合可以准确预测分子结构，助力核聚变能规模化。
一个多世纪以来，核聚变能一直被视为化石燃料的诱人替代品，但制造一个人造太阳的难度远超想象。然而，来自橡树岭国家实验室（ORNL）、克利夫兰诊所和IBM的研究人员，在美国能源部（DoE）的“创世纪任务”支持下，提出量子计算机以及人工智能可能是实现大规模聚变发电的关键。研究人员正在利用IBM的量子处理单元（QPU）来寻找最佳材料，以提取聚变反应堆所需的氚燃料。氚是一种放射性氢同位素，由1个质子和2个中子组成，在地球上极为稀少。要实现聚变能的大规模生产，必须先解决氚的批量制备问题。
研究指出，含有氟、锂和铍的熔盐（FLiBe）是提取氚用于聚变反应堆的候选材料之一。这些熔盐曾作为实验性裂变反应堆的冷却剂，现在被视为氚的增殖环境。挑战在于预测FLiBe分子簇的电子基态能量，以了解它们如何结合氚。这是一项计算密集且容易出错的任务，而量子计算机在优化和计算化学问题上显示出巨大潜力。
开发所需的量子算法并不容易，但研究人员并未放弃。克利夫兰诊所此前用于模拟12635个原子蛋白质的技术同样适用于FLiBe模拟。该过程将QPU用作加速器，类似于当今超级计算机和AI集群中GPU的角色，执行传统硬件无法轻易完成的计算。IBM在博客中解释，问题的部分被分解为量子电路，由QPU求解，“这使得团队能够更精确地确定材料的电子结构以及原子的行为，特别是它们在分子水平上结合氚的强度。”
通过组合CPU、GPU和QPU，研究人员确定了九种可能的簇结构配置，可用于生产聚变反应堆设计所需的氚燃料。IBM量子中心超级计算首席技术官Jerry Chow表示：“这些结果进一步证明，量子中心超级计算机已成为解决长期困扰化学家、工程师和材料科学家的实际科学工具。”尽管量子计算展现了前景，但这不是实现聚变能的万能钥匙。近年来在自持聚变反应堆方面虽有进展，但距离目标仍有很长的路要走。