Die Entwicklung neuer Materialien – etwa für Batterien, Supraleiter oder Katalysatoren – beruht auf dem Verständnis der Quantendynamik vieler Teilchen. Klassische Supercomputer stoßen hier schnell an ihre Grenzen, weil die Anzahl der Freiheitsgrade exponentiell mit der Größe des Systems wächst. Quantencomputer versprechen Abhilfe: Sie können quantenmechanische Systeme natürlich simulieren und damit Eigenschaften von Mater
Ein wichtiges Einsatzfeld ist die Materialforschung. Mit Hilfe von Quantenalgorithmen wie dem Variational Quantum Eigensolver lassen sich elektronische Strukturen und Bindungsenergien kleiner Moleküle bestimmen. Diese Informationen helfen, effizientere Katalysatoren zu entwickeln oder bessere Speicher für Lithium‑Ionen‑Batterien zu finden. Längerfristig könnten auch komplexe Festkörpersysteme wie Hochtemperatur‑Supraleiter oder topologische Materialien untersucht werden.
Unternehmen und Forschungsinstitute arbeiten bereits an konkreten Projekten: Google und die TU München simulieren zum Beispiel die Eigenschaften von Fluorwasserstoff auf einem Quantensimulator. Microsoft und die ETH Zürich untersuchen magnetische Materialien mit neutralen Atomqubits. Diese hybriden Ansätze kombinieren klassische Berechnungen mit quantenmechanischen Teilaufgaben und nutzen Algorithmen wie die Quantum Phase Estimation oder QAOA.
Auch wenn heutige Quantenprozessoren noch relativ klein und fehlerbehaftet sind, bieten sie einen Testbed für neue Ansätze. Mit zunehmender Zahl an Qubits und besserer Fehlerkorrektur wird das Quantencomputing einen immer größeren Beitrag zur Entdeckung und Optimierung neuartiger Materialien leisten. Die enge Zusammenarbeit zwischen Physik, Chemie und Informatik ist dabei entscheidend, um das Potenzial dieser Technologie voll auszuschöpfen.