Wat kan een quantumcomputer betekenen voor chemie, materialen en medicijnonderzoek?

Een quantumcomputer die moleculen en materialen precies kan simuleren, kan volgens het Amerikaanse National Institute of Standards and Technology (NIST) grote sprongen opleveren in medicijnontwikkeling en materiaalkunde. Denk aan nieuwe geneesmiddelen door het gedrag van losse moleculen exact te simuleren, of aan katalysatoren die kunstmestproductie en de afvang van broeikasgassen efficiënter maken. NIST noemt zo’n doorbraak zelf een mogelijke “killer app” voor quantumsimulatie.

Zover is het nog niet. Quantumcomputers zijn al gebruikt om de energieniveaus van kleine moleculen te berekenen, meldt NIST. Ze berekenden ook de magnetische eigenschappen van groepjes op elkaar inwerkende atomen. Die vroege demonstraties zijn nog niet “werkelijk nuttig”: in sommige gevallen evenaart of overtreft een gewone computer de prestaties van die taken. De meeste toepassingen in chemie, materiaalkunde en optimalisatie liggen volgens NIST nog jaren, mogelijk decennia, in de toekomst.

Wat wel al laat zien waar de techniek heen gaat, zijn een paar recente proeven van bedrijven en labs zelf. Volgens IBM en RIKEN berekenden de twee partijen samen de elektronenstructuur van een paar complexe ijzer-zwavelmoleculen, met de methode “sample-based quantum diagonalization” (SQD). Dat deden ze op RIKEN’s eigen IBM Quantum Heron-chip, gekoppeld aan de Fugaku-supercomputer. IBM-onderzoeksdirecteur Jay Gambetta presenteerde dit resultaat op 29 januari 2026 op de conferentie Supercomputing Asia, als de grootste en nauwkeurigste chemie-berekening die tot dan toe op een quantumcomputer was uitgevoerd. Hoeveel tijd zo’n hybride aanpak kan besparen, illustreert IBM met een afzonderlijke, ongedateerde case study over een ander ijzer-zwavelcluster, [4Fe-4S]. Een gewone quantumcomputer met alleen het VQE-algoritme zou daarvoor 3 miljoen jaar nodig hebben. Een toekomstige, foutloze quantumcomputer met “phase estimation” zou er nog altijd 13 dagen over doen. De hybride combinatie van IBM Heron-chip en Fugaku-supercomputer met SQD deed het in dat voorbeeld in 2 uur.

Cleveland Clinic, RIKEN en IBM gingen daarna een stap groter, onder leiding van Cleveland Clinic-onderzoeker Kenneth Merz. Volgens IBM, RIKEN en de Cleveland Clinic simuleerden ze in mei 2026 twee eiwitten in oplossing: T4-lysozym met 11.608 atomen en trypsine met 12.635 atomen. IBM noemt dit de grootste bekende simulaties van biologisch relevante moleculen die ooit met quantumhardware zijn uitgevoerd. Het team gebruikte daarvoor een nieuwe methode, TrimSQD, op twee 156-qubit IBM Quantum Heron r2-chips, met tot 94 qubits tegelijk. Het draaide 9.200 circuits over meer dan honderd uur, goed voor 1,3 miljard meetuitkomsten. Dat is ongeveer 40 keer groter dan het eerdere resultaat met het Trp-cage-eiwit, met tot 210 keer hogere nauwkeurigheid. Het onderzoek moet uiteindelijk helpen voorspellen hoe geneesmiddelen aan eiwitten binden.

Ook Google boekte een resultaat dat richting chemie wijst. Volgens Google liet het bedrijf in oktober 2025 met het algoritme Quantum Echoes op de 105-qubit Willow-chip een berekening zien. Die liep volgens Google 13.000 keer sneller dan de beste klassieke supercomputer, de eerste keer dat zo’n quantumvoordeel verifieerbaar was. In een proefopstelling met de University of California, Berkeley, paste Google de methode toe op twee organische moleculen, met 15 en 28 atomen. Zo meette het bedrijf met kernspinresonantie (NMR) de afstand tussen atomen. Google noemt dit een mogelijke “moleculaire liniaal” voor medicijnonderzoek en de ontwikkeling van materialen zoals batterijonderdelen en polymeren.

Niet elk resultaat dat quantumbedrijven melden, komt ook echt van quantumhardware. Volgens Microsoft en PNNL doorzochten het bedrijf en het Amerikaanse Pacific Northwest National Laboratory met AI-modellen en klassieke cloud-HPC-berekeningen op Azure Quantum Elements 32,6 miljoen kandidaat-materialen. Daar hielden ze 18 veelbelovende kandidaten aan over; die screening werd in augustus 2023 gepubliceerd en Microsoft maakte het resultaat op 9 januari 2024 bekend. Een van de kandidaten werd een nieuw batterij-elektrolyt dat mogelijk ongeveer 70 procent minder lithium nodig heeft; PNNL valideerde dit binnen negen maanden na de screening als werkend prototype. Microsoft noemt dit resultaat zelf een combinatie van AI en klassieke, cloud-aangedreven supercomputerberekeningen; Azure Quantum Elements moet onderzoekers pas later ook met echte quantumhardware laten rekenen.

Wie	Wat	Wanneer	Quantumhardware?
IBM / RIKEN	Elektronenstructuur van een paar ijzer-zwavelmoleculen (SQD).	Januari 2026.	Ja, IBM Quantum Heron-chip plus Fugaku-supercomputer.
Cleveland Clinic / RIKEN / IBM	Simulatie van twee eiwitten tot 12.635 atomen.	Mei 2026.	Ja, twee 156-qubit chips.
Google	NMR-afstandsmeting in twee organische moleculen.	Oktober 2025.	Ja, 105-qubit Willow-chip.
Microsoft / PNNL	Ontdekking van lithiumarm batterij-elektrolyt.	Augustus 2023 / januari 2024.	Nee, AI plus klassieke cloud-HPC.

Een quantumcomputer helpt in deze voorbeelden niet door een hele chemische reactie in één keer uit te rekenen. Hij neemt een klein, scherp afgebakend stuk van een groot molecuul over van een klassieke supercomputer. Zo deden IBM en RIKEN het met de ijzer-zwavelmoleculen, en Cleveland Clinic, RIKEN en IBM met de twee eiwitten. De volgende stap is meer atomen tegelijk simuleren, met minder fouten, zodat de uitkomst ook iets zegt dat een gewone computer niet al wist. Tot dan blijft het oordeel van NIST staan: nuttig voor chemie en materiaalkunde is quantumsimulatie vandaag nog niet.