深夜學點量子力學!鴻海解鎖化學密碼 電池與藥物的私密深處被看見
財經中心/師瑞德報導
鴻海研究院與日本量子軟體公司 QunaSys 合作成果登上國際期刊,成功開發量子化學模擬新架構,結合壓縮編碼與神經網路,大幅減少運算資源。此技術有望加速藥物設計與新材料研發,讓量子模擬真正走入產業應用。()
問你一個問題:「量子力學能拿來做什麼?」,除了「量子糾纏」、「量子電腦有可能破解比特幣密碼」之外,「量子力學」還能拿來吃嗎?答案還真的有可能是:「可以!」量子力學不再遙不可及,也不再只是科學家的黑板推演。鴻海研究院與日本量子軟體公司QunaSys攜手研究,揭開分子結構背後的精密語言,為製藥、材料與能源產業開出一條看得見的新路。
雙方合作成果《Neural Network Assisted Fermionic Compression Encoding: A Lossy-QSCI Framework for Scalable Quantum Chemistry Simulations》日前已獲《Physical Review Research》接受刊登,這是兩家機構自2024年合作以來,第一項成功發表的核心研究成果,也象徵量子模擬技術正逐步從實驗室走向實用場域。
壓縮分子的秘密
傳統的量子化學模擬需要龐大的計算資源,即便是目前最先進的量子電腦,也常因位元數不夠、錯誤率過高而無法模擬複雜分子。鴻海研究團隊此次與 QunaSys 合作,提出名為「Lossy-QSCI」的新架構,結合神經網路與費米子壓縮編碼(Fermionic Compression Encoding)概念,成功在減少量子位元使用的同時,仍維持模擬的化學精度。
這套方法彷彿替量子電腦加上一組智慧壓縮演算法,先分析分子中哪些資訊最關鍵,再針對性進行壓縮與解碼。鴻海開發的 RLE(Run-Length Encoding)技術正是關鍵之一,能有效降低 VQE(變分量子特徵求解器)所需的資源負擔,並加速 QunaSys 的核心模擬演算法 QSCI 的運作效率。
藥廠與材料實驗室的新助手
這項研究意義不僅在於數學與工程的突破,更在於為實際產業場景打開了模擬的門。藥廠過去需仰賴數年實驗篩選候選分子,成本高、時程長;而量子模擬若能快速預測分子行為與反應能量,便能提前剔除無效設計,大幅縮短研發週期。未來的藥物設計,或許不是從試管中來,而是從模擬結果中「預見」。
在材料與新能源領域,量子模擬則可應用於高性能電池材料、催化劑與半導體結構探索。模擬原子排列、電子分布與反應路徑,意味著研發人員可在「造出來」之前,先「算出來」。這不僅節省資源,也將使材料創新更具預測性與效率。
亞洲量子研究崛起
此次鴻海與QunaSys 合作開發的新型費米子編碼法,展現雙方在模擬壓縮、神經網路輔助解碼等技術領域的深度整合能力。這不再只是科學研究,而是量子技術產業化過程中重要的一步,也突顯亞洲技術團隊在國際量子競技場上的研發實力。
本項成果已刊載於《Physical Review Research》,該期刊隸屬美國物理學會(APS),是跨領域自然科學研究的重要平台,影響因子達4.5,在全球物理與應用科學社群中具高能見度。
這也象徵亞洲團隊在量子軟體與應用研究上逐步崛起,不再只是追趕歐美,而是在部分領域走出自己的解決路線,建立與產業現實連結的價值模型。
鴻海量子藍圖朝落地應用邁進
鴻海研究院成立於2020年,致力於3至7年內的前瞻技術發展,涵蓋 AI、通訊、半導體、量子、資安等五大研究所。此次與 QunaSys 的合作,不只是技術整合,更是產品與解方的長線佈局。
展望未來,雙方將持續針對製藥、材料、新能源等場景進行演算法調校與應用測試,目標是讓這項技術能真正進入實驗室與企業研發環節,讓量子模擬成為科研與產業間的橋梁,不再只是未來式,而是現在進行式。
QunaSys量子攜手知名大廠
QunaSys 成立於 2018 年,是一家來自日本的量子計算軟體公司,專注於開發用於化學模擬與優化問題的量子軟體平台。其旗艦產品 QURI 工具包,允許使用者不需撰寫量子電路即可進行量子計算,並針對製藥、材料科學、新能源等高需求場景提供模擬解決方案。QunaSys 的平台不依賴特定硬體架構,讓企業即使在當前量子硬體尚未成熟的情況下,也能展開演算法測試與應用原型設計。
除了與鴻海合作外,QunaSys 亦與三菱電機、富士通、電信公司 KDDI 等大型企業建立策略合作關係,推動量子科技產業化,成為日本及亞洲區量子應用領域的重要角色。
上面這張好幾個圈圈跟虛線的圖,沒有解釋你絕對看不懂,看懂了,你才能加入量子力學的世界!
當我們談到量子化學模擬時,通常會想到非常複雜、需要超大算力的計算。的確,模擬一個分子的電子結構,可能會動用到整台量子電腦的資源。但鴻海研究院和日本的 QunaSys 找到了一條更聰明的路:他們想辦法「縮小模擬的世界」,卻不犧牲準確度。
你現在看到的這張圖,就是他們提出的新方法,Lossy-QSCI 的整體概念。最外圍那個灰色的框框,代表整個可能的量子狀態空間,裡頭包含了所有可能的分子結構和狀態。要從這麼大的空間裡找到有用的答案,過去幾乎是不可能的事。但他們沒有硬幹,而是設法縮小搜尋範圍。
QunaSys 提出一個叫 QSCI 的模型,幫你把焦點集中在比較有機會找到答案的區域。接著鴻海出手,他們設計了壓縮技術 RLE,把這塊區域再濃縮一遍,做成更小但依然有用的子空間。就像是先用篩子把一堆沙子過濾掉,再用顯微鏡精準挑出鑽石。
這樣的做法大大降低了運算資源的需求,讓現階段的量子電腦也能參與進來。圖中黃色星星是模擬想要接近的「真實答案」,而這些壓縮後的小區塊,就是用更聰明的方法去靠近它的路徑。
簡單說,這張圖在講一件事:與其蠻幹,不如聰明做。鴻海和 QunaSys 正在幫量子電腦裝上一顆會思考的大腦,讓它能更快、更省力地找出我們真正想要的答案,這對藥物開發、新材料設計來說,是非常實用的一大步。
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