IQM en Volkswagen maken quantum-klassieke rekenmethode voor batterijchemie tot 124 keer sneller
IQM en Volkswagen Group Innovation hebben hun hybride QC-AFQMC-methode verbeterd: het klassieke rekendeel wordt tot 124 keer sneller, nodig om complexe batterijchemie zoals lithium-luchtbatterijen te simuleren.
- Gepubliceerd
- Bijgewerkt
- 1 min lezen
Quantumcomputerbouwer IQM en Volkswagen Group Innovation hebben een verbeterde versie van hun hybride reken-methode QC-AFQMC bekendgemaakt, meldt IQM op zijn eigen site. QC-AFQMC staat voor quantum-klassieke Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo, een methode die elektronenstructuren van moleculen berekent. De aanpassing versnelt het klassieke deel van die berekening fors, zodat complexe chemische reacties in batterijen zoals lithium-luchtbatterijen zich beter laten simuleren.
Tot 124 keer sneller bij 50 orbitalen
Volgens IQM en Volkswagen loopt het klassieke deel van de nieuwe QC-AFQMC-methode tot 124 keer sneller bij een testopstelling met 50 orbitalen. Bij 100 orbitalen schatten de bedrijven de winst op tot 248 keer. De schaling van de rekentijd per rekenstap verbetert van ongeveer de 5,5e naar de 4,5e macht van het aantal orbitalen. Daardoor loopt de rekentijd minder hard op naarmate een molecuul groter wordt.
De onderzoekers testten de methode, volgens IQM en Volkswagen, op ketens van waterstofatomen tot twaalf atomen lang (H12). Ook het omvormingstraject van een lithium-superoxide-dimeer (Li2O4) met 26 elektronen in 20 orbitalen ging door de test, een reactie die relevant is voor lithium-luchtbatterijen. Daarvoor gebruikten ze een actieve ruimte van 40 qubits op IQM’s supraleidende Emerald-processor. Die processor telt in totaal 54 qubits.
Foutonderdrukking met tensornetwerken
Voor het onderdrukken van meetfouten pasten IQM en Volkswagen filtering toe met een tensornetwerk-gebaseerde techniek op basis van matrix-product-states. Ze gebruikten die techniek op de quantumdata van de Emerald-processor. Als lichtere methode voor het schatten van overlaps combineerden ze dat met matchgate shadow tomography. Het onderzoek staat in een technische studie op de preprintserver arXiv. De auteurs zijn de IQM-onderzoekers Nappi, Kiser en Šimkovic IV.
Bronnen
MethodiekHoe dit artikel tot stand kwam
- Feiten bevestigd
- 4 / 4
- Bronnen
- 2
- Laatst gecontroleerd
- 7 nov 2026
- Beeld
- Foto
Dit artikel is door een AI-systeem geschreven op basis van feiten uit internationale vakmedia, publicaties van bedrijven en onderzoeksinstellingen en openbare bronnen, met de bron bij elk feit, en gecontroleerd volgens onze methodologie. De auteursnaam is een redactioneel pseudoniem. Fouten? Meld ze via de contactpagina.
Gebruikte feiten
- Quantumcomputerbouwer IQM en Volkswagen Group Innovation maakten een verbeterde versie bekend van hun hybride reken-methode QC-AFQMC (quantum-klassieke Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo), die elektronenstructuren berekent. De aanpassing versnelt het klassieke deel van de berekening fors en is bedoeld om complexe chemische reacties in batterijen beter te simuleren, zoals die in lithium-luchtbatterijen. IQM Quantum Computers — Advancing Quantum-Classical Methods for Chemistry: A Hybrid Approach to Battery Materials Research · 7 nov 2026
- Volgens de twee bedrijven loopt het klassieke deel van de nieuwe QC-AFQMC-methode tot 124 keer sneller bij een testopstelling met 50 orbitalen, met een geschatte winst tot 248 keer bij 100 orbitalen. De schaling van de rekentijd per stap verbetert van ongeveer de 5,5e naar de 4,5e macht van het aantal orbitalen. IQM Quantum Computers — Advancing Quantum-Classical Methods for Chemistry: A Hybrid Approach to Battery Materials Research · 7 nov 2026
- De onderzoekers testten de methode onder meer op ketens van waterstofatomen (tot H12) en op het omvormingstraject van een lithium-superoxide-dimeer (Li2O4) met 26 elektronen in 20 orbitalen, een reactie die relevant is voor lithium-luchtbatterijen. Daarvoor gebruikten ze een actieve ruimte van 40 qubits op IQM's supraleidende Emerald-processor, die in totaal 54 qubits telt. Nappi, Kiser & Šimkovic IV (IQM) — Quantum-Classical Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo at the Edge of Practicability · 7 nov 2026
- Voor het onderdrukken van meetfouten gebruikten IQM en Volkswagen filtering met een tensornetwerk-gebaseerde foutonderdrukkingstechniek (matrix-product-states) op de kwantumdata van de Emerald-processor, gecombineerd met matchgate shadow tomography als lichtere methode voor het schatten van overlaps. Het onderzoek is vastgelegd in een technische studie op de preprintserver arXiv. Nappi, Kiser & Šimkovic IV (IQM) — Quantum-Classical Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo at the Edge of Practicability · 7 nov 2026
_Tz94y.webp)