Quantencomputing für die Materialforschung

In unseren Forschungsprojekten adressieren wir die zentralen Herausforderungen, um Quantencomputing für die Materialforschung nutzbar zu machen

Quantencomputing hat großes Potenzial für die Materialforschung, insbesondere bei der Simulation komplexer quantenmechanischer Systeme wie Molekülen oder Festkörpern. In unseren Forschungsprojekten adressieren wir die zentralen Herausforderungen, um Quantencomputing für die Materialforschung nutzbar zu machen.

• Fehlerraten und Dekohärenz: Aktuelle Quantencomputer (insb. NISQ-Geräte – Noisy Intermediate-Scale Quantum) haben noch hohe Fehlerraten. Quantenbits (Qubits) sind sehr anfällig für Störungen aus der Umgebung, was die Nutzungsdauer (Kohärenzzeit) einschränkt.
• Begrenzte Qubit-Anzahl: Viele relevante Materialsysteme erfordern Hunderttausende bis Millionen Qubits zur realistischen Modellierung. Aktuelle Quantencomputer besitzen meist nur einige Dutzend bis wenige Hundert Qubits.
• Effiziente Algorithmen: Viele quantenchemische Probleme benötigen spezielle Algorithmen (z. B. Variational Quantum Eigensolver – VQE), die auf aktuelle Hardware zugeschnitten sein müssen. Viele dieser Algorithmen sind noch nicht ausgereift oder skalieren schlecht mit Systemgröße.
• Fehlerkorrektur und -minderung: Vollständige Fehlerkorrektur ist derzeit nicht praktikabel, weil sie enorme zusätzliche Qubit-Ressourcen benötigt. Es gibt erste Techniken zur Fehlermitigation, aber diese reichen noch nicht für präzise Simulationen aus.
• Hybrid-Ansätze: Die Kombination klassischer und quantenmechanischer Rechenmethoden (z. B. bei VQE) ist komplex und erfordert viel Know-how. Optimierungsprozesse sind oft langsam oder anfällig für lokale Minima.
• Mapping realer Materialprobleme: Die Übertragung realer Materialien auf eine Form, die ein Quantencomputer bearbeiten kann (z. B. Second-Quantization, Hamiltonians), ist nicht trivial. Viele Systeme enthalten stark korrelierte Elektronen oder komplexe Wechselwirkungen, die schwer zu modellieren sind.

Um diese Herausforderungen mit Ihnen gemeinsam anzugehen, berechnen wir die Eigenschaften Ihrer Materialsysteme und entwickeln die geeigneten Simulationsmethoden dafür. Unser Anspruch ist ein fundiertes Mechanismenverständnis mit vertretbarem Rechenaufwand zu schaffen. Damit eröffnen wir für Sie neue Spielräume für das Materialdesign.

Kopplung klassischer Computer mit Quantum Hardware

Im Prinzip bietet ein Quantencomputer aufgrund seiner Funktionsweise ideale Voraussetzungen, um quantenchemische Vorgänge in komplexen Funktionsmaterialien abzubilden. Die aktuell verfügbare Hardware weist gegenüber dem mathematisch idealen Verhalten eines Quantenregisters jedoch noch Unvollkommenheiten auf. So ist insbesondere die Dekohärenz des Systems, das heißt der Verlust von Quanteneigenschaften durch Störungseinflüsse während der Berechnungszeit, ein ernstes Problem. Dies schränkt die universelle Einsetzbarkeit eines Quantencomputers derzeit noch stark ein. Die Technologie entwickelt sich jedoch zügig weiter, sodass voraussichtlich in wenigen Jahren weitaus leistungsfähigere und fehlertolerantere Systeme zur Verfügung stehen werden.

Wir forschen daran, die heute verfügbare Quantum Hardware bestmöglich für Fragestellungen der Materialmodellierung zu nutzen, und bauen dafür gezielt Know-how für hybride Simulationsmethoden auf. In diesen hybriden Verfahren werden jene Aspekte, die sich zuverlässig auf konventionellen Computern berechnen lassen, mit etablierten Methoden der Dichtefunktionaltheorie behandelt. Ein Anteil der Problemstellung, für den dies aufgrund dessen quantenmechanisch hoher Komplexität nur mit großem numerischen Aufwand möglich wäre, wird in einem effektiven Modell abgebildet, welches mithilfe des Quantencomputers berechnet wird. Eine Iterationsschleife zwischen beiden Computersystemen liefert dann die Gesamtlösung (Abbildung 1). Das Ziel unserer Forschungsarbeit ist es, effektive Modelle zu entwickeln, die sich auf der heutigen Quantum Hardware zufriedenstellend rechnen lassen. Unsere Erkenntnisse bilden eine Grundlage für künftige Software mit übertragbaren Quantenalgorithmen.

Materialsimulation für Batterien und Brennstoffzellen

Für den erfolgreichen Ausbau der Elektromobilität werden kleine und leichte Energiespeicher mit hohen Energiedichten und Leistungen sowie effiziente Energiewandler benötigt. Dabei bestimmen Material und Struktur der Elektroden die elektrische Funktion von Batterien und Brennstoffzellen und letztendlich auch deren Lebensdauer.

Im Verbundprojekt »Quantencomputer Materialdesign für elektrochemische Energiespeicher und -wandler mit innovativen Simulationstechniken« (QuESt) erproben wir gemeinsam mit Projektpartnern am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) neue Wege des Materialdesigns. Unter Nutzung des IBM-Quantencomputers untersuchen wir, welche Wechselwirkungen auftreten zwischen Atomen und Elektronen von Batterie-Elektroden sowie in Katalysatoren von Brennstoffzellen. Solche Funktionsmaterialien enthalten in der Regel chemische Elemente mit stark korrelierten Elektronen, insbesondere Übergangsmetalle. Deren physikalisch richtige Beschreibung erfordert numerisch aufwändige Verfahren. Sie bieten sich somit an, um die oben beschriebenen hybriden Simulationsmethoden zu erproben und weiterzuentwickeln. Im Rahmen von QuESt untersuchen wir insbesondere Phasen-, Defekt- und Reaktionseigenschaften von Oxidverbindungen von Mangan, Eisen, Cobalt und Nickel mit Perowskit-Kristallstrukturtypen.

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Referenzprojekte

Materialdesign für elektrochemische Energiespeicher und -wandler mit innovativen Simulationstechniken, QuESt und QuESt+

In den Projekten QuESt und QuESt+ entwickelt das Fraunhofer IWM gemeinsam mit dem DLR und dem Helmholtz-Institut Ulm Quantencomputing-Algorithmen, die gezielt auf das Verhalten von Elektronen und Ionen an Grenzflächen in Batterien, Brennstoffzellen und Elektrolyseuren zugeschnitten sind, d.h. Prozesse, deren präzise Simulation mit klassischen Methoden nach wie vor an fundamentale Grenzen stößt.

Im ersten Projekt QuESt wurde gezeigt, dass sich elektrochemische Vorgänge sowohl auf atomarer als auch auf makroskopischer Ebene auf IBM-Quantencomputern mit prädiktivem Charakter abbilden lassen, insbesondere durch die Einbettung von Quantenalgorithmen als Solver in Dynamical Mean-Field Theory (DMFT)-Rechnungen für stark korrelierte Elektronensysteme in Festkörperelektroden.

Das Folgeprojekt QuESt+ hat diese Ansätze weiterentwickelt: Fehlermitigationsstrategien für aktuelle NISQ-Hardware wurden systematisch untersucht und implementiert, die algorithmische Beschreibung wurde auf elektrochemische Reaktionen in Elektrolyten erweitert, und die Lösung partieller Differentialgleichungen zur makroskopischen Modellierung elektrochemischer Prozesse wurde auf den Quantencomputer übertragen.

Der Mehrwert liegt im beschleunigten simulationsgestützten Materialdesign für elektrochemische Energiespeicher und -wandler, durch präzisere Vorhersagen zum Elektronen- und Ionentransport und der besseren Abschätzung von Degradationsmechanismen. 

Projektprofil: QuESt: IBM-Quantencomputer - Materialdesign für elektrochemische Energiespeicher und -wandler mit innovativen Simulationstechniken - Fraunhofer IWM

Projektprofil: QuESt+: IBM-Quantencomputer - Materialdesign für elektrochemische Energiespeicher und -wandler mit innovativen Simulationstechniken - Fraunhofer IWM

Publikationen

Variational quantum-algorithm based self-consistent calculations for the two-site DMFT model on noisy quantum computing hardware,  J. Ehrlich, D. F. Urban, and C. Elsässer, J. Phys.: Condens. Matter 37, 225901 (2025) Link

Kompetenzzentrum Quantencomputing Baden-Württemberg 2024 und 2025

Im Rahmen des Kompetenzzentrums Quantencomputing Baden-Württemberg arbeitet das Fraunhofer IWM daran, Quantenalgorithmen für materialwissenschaftliche Fragestellungen zu entwickeln (KQCBW24). Im Kern geht es um Materialien, bei denen klassische Methoden wie die Dichtefunktionaltheorie an fundamentale Grenzen stoßen: stark korrelierte Elektronensysteme, wie sie in Brennstoffzellen-Elektroden, magnetischen Speicherarchitekturen, Katalysatoren oder Batteriematerialien auftreten. Dafür wurden hybride Workflows entwickelt, die Quantenalgorithmen als Solver in bestehende DFT+DMFT-Simulationsketten auf klassischen HPC-Systemen einbetten.

Im Folgeprojekt KQCBW25 wird dieses Spektrum erweitert: Neben der Elektronenstruktur werden nun auch partielle Differentialgleichungen adressiert, wie z.B. Rissausbreitung in Festkörpern, Lade- und Entladeprozesse in Batterien sowie Strömungsdynamik, jeweils mit Ressourcenabschätzung und systematischem Vergleich zu klassischen FEM/FDM-Verfahren. Ergänzend bringt das IWM seine Expertise in der atomistischen Modellierung von Qubit-Materialien ein, indem es den Einfluss von Kristalldefekten auf NV-Farbzentren in Diamant quantifiziert.

Was beide Projekte verbindet, ist der Anspruch nicht den Quantenvorteil zu versprechen, sondern ihn materialsystemspezifisch zu prüfen. 

Projektprofil: Kompetenzzentrum Quantum Computing Baden-Württemberg - Fraunhofer IWM

Projektprofil: Kompetenzzentrum Quantumcomputing Baden-Württemberg 2025-2027 - Fraunhofer IWM

Quantenalgorithmenentwicklung, Benchmarking und Ressourcenabschätzung für Materialsimulation mit Anwendervorteilen auf NISQ-Quantencomputern, QUBE

Die Entwicklung neuer Energiespeicher und -wandler erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der elektronischen Eigenschaften der eingesetzten Funktionsmaterialien. Viele dieser Materialien, insbesondere Übergangsmetalloxide mit Perowskit-Struktur (z.B. ternäre Ferrate und Kobaltate), weisen stark korrelierte Elektronenzustände auf, deren quantitative Simulation mit etablierten klassischen Verfahren wie der Dichtefunktionaltheorie (DFT) an fundamentale Grenzen stößt. Selbst fortgeschrittene Einbettungsmethoden wie die Dynamical Mean Field Theory (DMFT) erfordern auf klassischen Hochleistungsrechnern erhebliche Näherungen und immensen Rechenaufwand, was die Vorhersagegenauigkeit und damit die Geschwindigkeit der Materialentwicklung limitiert. Im Verbundprojekt QUBE werden hybride Quanten-klassische Simulationsverfahren entwickelt, die den numerisch anspruchsvollsten Teil der DMFT, die Berechnung der Green'schen Funktion des korrelierten Hilfsproblems, auf einen Quantencomputer verlagern und so einen Quantenvorteil für die Materialsimulation erzielen.

Projektprofil: Quantenalgorithmenentwicklung, Benchmarking und Ressourcenabschätzung für Materialsimulation mit Anwendervorteilen auf NISQ Quantencomputern - Fraunhofer IWM

Quantencomputing für die Simulation der UV-induzierten Polymerdegradation, QPolyDeg

Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von Polymeren ist die Alterung durch UV-Strahlung: Sie führt zu Versprödung, Verfärbung und dem Verlust mechanischer Eigenschaften, was hohe Kosten durch Materialversagen, Wartung und vorzeitigen Austausch verursacht. Ein tiefes Verständnis der molekularen Degradationsmechanismen ist der Schlüssel zur Entwicklung langlebigerer und nachhaltigerer Kunststoffprodukte – doch die zugrundeliegenden quantenchemischen Prozesse sind mit klassischen Simulationsmethoden nur unzureichend abbildbar. Hier setzt das Verbundprojekt QPolyDeg an: Es nutzt die Möglichkeiten des Quantencomputings, um die UV-induzierte Polymerdegradation erstmals auf fundamentaler quantenmechanischer Ebene zu simulieren.

Durch die Entwicklung neuartiger, nicht-variationeller Quantenalgorithmen sollen Energiespektren fermionischer Systeme berechnet werden, die mit klassischen Rechnern kaum zugänglich sind. Die Ergebnisse ermöglichen ein tiefgreifendes Verständnis von Alterungsprozessen und eröffnen neue Wege für die gezielte Entwicklung langlebigerer Polymerwerkstoffe.

Projektprofil: Quantencomputing für die Simulation der UV-induzierten Polymerdegradation - Fraunhofer IWM

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