論文の概要: Exploration of Quantum Computing in Materials Discovery for Direct Air Capture Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13122v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 18:11:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 20:18:24.725873
• Title: Exploration of Quantum Computing in Materials Discovery for Direct Air Capture Applications
• Title（参考訳）: 直接空気捕獲用材料発見における量子コンピューティングの探索
• Authors: Marco Antonio Barroca, Rodrigo Neumann Barros Ferreira, Mathias Steiner,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、直接空気捕獲のための新しい素材の発見を加速することができる。 我々は、現在の量子コンピューティングデバイスでこれらの計算を可能にする方法とアルゴリズムを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06827423171182154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Direct air capture is a promising method for mitigating climate change. Solid sorbents, such as metal-organic frameworks, have been considered for this task, but their potential for deployment at scale has not been fully realized. The computational discovery of sorbent materials is a daunting task, given the vast search space, and the fact that their real-world performance depends on their ability to selectively bind CO2 molecules while avoiding other more abundant flue gas components. Quantum computing can potentially accelerate the discovery of novel materials for direct air capture as an alternative way to compute binding energies. In this work, we demonstrate methods and algorithms that enable these calculations in current quantum computing devices. We simulate the potential energy surfaces of CO2, N2, and H2O molecules at the Mg+2 metal center that represents the binding sites of typical metal-organic frameworks. We apply the qubit-ADAPT-VQE technique to run simulations on both classical and quantum hardware, and achieve reasonable accuracy while maintaining hardware efficiency, even when compared to more established methods such as UCCSD-VQE.
• Abstract（参考訳）: 直接の空気捕獲は気候変動を緩和するための有望な方法である。 金属-有機フレームワークのような固形剤はこのタスクのために検討されてきたが、大規模に展開する可能性は完全には実現されていない。 余剰物質の計算的な発見は、膨大な探索空間を考慮し、それらの実世界の性能は、他のより豊富な煙道ガス成分を避けながら、CO2分子を選択的に結合する能力に依存する。 量子コンピューティングは、結合エネルギーを計算する代替手段として、直接空気捕獲のための新しい物質の発見を加速させる可能性がある。 本研究では、現在の量子コンピューティングデバイスでこれらの計算を可能にする方法とアルゴリズムを実証する。 典型的な金属-有機化合物の結合部位を表すMg+2金属中心におけるCO2,N2,H2O分子のポテンシャルエネルギー表面をシミュレートする。 UCCSD-VQEのようなより確立された手法と比較しても、従来のハードウェアと量子ハードウェアの両方でシミュレーションを実行し、ハードウェア効率を維持しながら妥当な精度を達成するために、qubit-ADAPT-VQE技術を適用した。

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