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氫有望成為未來的燃料——它能很好地儲存能量，并且是碳中和的。然而，利用氫高效地產生能量依賴于對氫化學及其與氧的催化反應的量子力學理解。這些反應發生在一種叫做燃料電池的裝置中，燃料電池是未來氫經濟的核心成分。
燃料電池比內燃機早了24年，但盡管在阿波羅登月任務中使用過，它從未被主流采用。盡管效率高，但燃料電池和電池一樣，需要催化劑和電解質——促進氫和氧受控反應的材料——來快速將氫和氧結合并轉化為能量。這些部件的高成本和低耐用性是燃料電池商業化的最大障礙。
例如，絕大多數燃料電池技術都采用鉑作為首選催化劑。雖然昂貴且對燃料雜質敏感，但鉑允許燃料電池實現比汽油基解決方案更好的重量性能，同時只排放水。然而，將這項技術開發得足夠便宜以進行大規模商業化是一個很大的要求，因為成功取決于對這些系統的復雜化學和材料特性的理解。
了解燃料電池在量子體系中的內部運作，可能會對它們的采用以及向氫經濟的更廣泛過渡產生變革性的影響。但要實現這一理解，存在一個根本性的挑戰:科學家們幾十年來開發的預測分子行為的技術受到了困難的阻礙，即經典計算機無法有效模擬支撐化學的量子力學。沒有這種微觀理解，尋找更好的催化劑和電解質是愛迪生式的——許多艱難的實驗是通過不斷的改進完成的，而不是由計算驅動的廣泛探索。
幸運的是，這些量子問題可以用一種新的計算方法來解決。量子計算機利用單個離子、電子或光子量子態的獨特性質(疊加和糾纏等現象)來存儲和操縱數據。這意味著模擬大量不同化學構型的復雜計算可以使用在這個大空間中自然運行的量子計算機來解決。一臺大規模的量子計算機將使這些棘手的問題變得可行，并為更有效地尋找更好的催化劑和電解質打開大門。
還沒有人造出如此大規模的量子計算機。具體來說，今天的量子位容易出錯，限制了可以可靠執行的操作數量。提高量子硬件的穩定性和規模是解決這一問題的關鍵部分，但同樣重要的是實施技術，使量子計算機能夠檢測和糾正自己的錯誤，這一過程被稱為量子糾錯。理論上已經演示了幾種進行量子糾錯的方法，但是在真正的量子計算機上實現這些方法需要一個設備來解決這個復雜的問題解碼問題每秒識別錯誤數十億次。克服這些科學和工程挑戰將使我們獲得所謂的“容錯”設備，量子計算機將使科學家能夠理解催化劑和其他材料的特性。
Riverlane與Johnson Matthey和量子硬件制造商Rigetti一起，在過去的一年里一直致力于一些重要的初步步驟，這些步驟將在不久的將來實現量子模擬，并解決解碼問題，以便在更長的時間內實現大規模模擬。我們最近通過在里格蒂量子計算機上的現場演示分享了這一合作的第一個結果，倫敦的觀眾選擇了一個相關化學的小例子，并在加利福尼亞進行了計算。
為了實現這一演示，需要為這一高度特定的應用編寫量子代碼，并且需要大量的專業知識和時間來實現。Riverlane、Rigetti、Johnson Matthey團隊的跨學科方式使我們能夠通過整合問題所有領域的專業知識來有效地提供解決方案。這使得化學家能夠用量子計算機的語言編寫模擬，而不必迷失在電路設計的細節中。
這些模擬還處于早期階段，但隨著量子計算遵循自己的摩爾定律(性能每兩年翻一番)，我們有望在未來十年全面了解氫催化中涉及的力和相互作用。最關鍵的下一步將是通過構建更好的量子比特和解決解碼問題來實現糾錯機制。
鉑催化劑上氫分子的相互作用聽起來很深奧，但其重要性怎么強調都不為過。對氫鉑化學的更好理解將使我們深入了解燃料電池的內部運作，并使我們了解分子如何與催化表面相互作用。這反過來會把我們帶入一個世界，在這個世界里，我們故意設計明天的材料，而不是試圖憑經驗發現什么是有效的。
此外，量子計算機的應用可能是許多領域的突破，這將加速凈零經濟。它們的使用可能會導致捕獲一氧化碳的新系統的設計2，無碳燃料的發明，目前高碳排放氨生產的替代工藝，或者通過電解產生氫的效率的突破——甚至像工廠一樣直接使用光。
向氫經濟的過渡將需要氫作為燃料的產生、儲存和使用——化學的量子效應在所有領域都發揮了作用，量子計算機可以顯著加速發現的所有地方都是如此。綜上所述，這將使我們能夠現實地使用可再生能源來制造氫和燃料電池，并根據需求將其轉化為電能。如今，這種往返在經濟上是不可行的。但是明天，量子計算帶來的深刻理解可以帶領我們進入一個高效且負擔得起的氫經濟。
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