[논문 리뷰] Quantum computing for corrosion-resistant materials and anti-corrosive coatings design

Nam P. Nguyen, Thomas W. Watts외 15명|arXiv (Cornell University)|2024. 06. 26.

Electron and X-Ray Spectroscopy Techniques인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 마그네슘 합금과 niobium 농축 내열 합금에서 복잡한 양자역학적 상호작용을 시뮬레이션함으로써 양자 컴퓨팅을 활용해 부식에 강한 재료와 부식 방지 코팅의 설계를 가속화하는 것을 제안한다. pyLIQTR 소프트웨어를 통한 큐비트화된 양자 위상 추정(QPE) 알고리즘을 사용하여, 산업적으로 관련성이 있는 시뮬레이션에는 10^13에서 10^19개의 T-게이트와 수천에서 수십만 개의 논리 큐비트가 필요하다고 추정하며, 현재 하드웨어 격차와 더 나은 양자 알고리즘의 필요성을 드러낸다.

ABSTRACT

Corrosion is a pervasive issue that impacts the structural integrity and performance of materials across various industries, imposing a significant economic impact globally. In fields like aerospace and defense, developing corrosion-resistant materials is critical, but progress is often hindered by the complexities of material-environment interactions. While computational methods have advanced in designing corrosion inhibitors and corrosion-resistant materials, they fall short in understanding the fundamental corrosion mechanisms due to the highly correlated nature of the systems involved. This paper explores the potential of leveraging quantum computing to accelerate the design of corrosion inhibitors and corrosion-resistant materials, with a particular focus on magnesium and niobium alloys. We investigate the quantum computing resources required for high-fidelity electronic ground-state energy estimation (GSEE), which will be used in our hybrid classical-quantum workflow. Representative computational models for magnesium and niobium alloys show that 2292 to 38598 logical qubits and $(1.04$ to $1962) imes 10^{13}$ T-gates are required for simulating the ground-state energy of these systems under the first quantization encoding using plane waves basis.

연구 동기 및 목표

• 공학적 재료에서 복잡한 부식 과정을 모델링하기 위해 양자 컴퓨팅을 사용할 수 있는지의 가능성을 평가하는 것.
• Mg 농축 순환 코팅과 Nb 농축 내열 합금을 포함한 부식에 강한 재료를 시뮬레이션하기 위한 양자 자원(큐비트 및 게이트)의 추정.
• 재료 모델링에서 고전적 방법과 양자 방법의 계산 부하를 비교하여, 양자 우월성이 어디서 나타날 수 있는지 규명하는 것.
• 실제 에너지 截단값 조건 하에서 산업적으로 관련성이 있는 시스템에 대한 양자 알고리즘의 확장성과 자원 요구 사항을 평가하는 것.
• 현재 양자 알고리즘을 기반으로 한 자원 요구 사항의 한계를 분석하여 향후 양자 알고리즘 개발을 이끌어내는 것.

제안 방법

• 연구는 부식 관련 재료의 전자 구조를 시뮬레이션하기 위한 핵심 양자 계산 방법으로 큐비트화된 양자 위상 추정(QPE) 알고리즘을 사용한다.
• 자원 추정은 다양한 시스템 크기와 에너지 截단값에 대해 논리 큐비트와 T-게이트 요구량을 모델링하는 커스터마이징 소프트웨어 패키지 pyLIQTR를 사용하여 생성된다.
• 전체 계산이 고 에너지 截단값에서 비현실적이기 때문에, 심층적인 시뮬레이션과 식 (45)를 사용한 외삽 분석이 포함되어 있다.
• 두 가지 재료 계열이 연구되었으며, 각각은 마그네슘 기반 시스템(단층, 클러스터, 제2상 구조)과 침입성 산소를 포함한 Nb 농축 내열 합금이다.
• 기저 함수의 수를 점차 증가시키며 에너지 截단값(E_cut)과 직접 연결된 방식으로 시뮬레이션을 수행하여 스케일링 행동을 평가한다.
• 외삽의 신뢰성을 검증하기 위해, 고 E_cut 값에서 외삽된 T-게이트 수와 실제 pyLIQTR 결과를 비교한 Dimer 모델이 사용되었다.

Figure 1 : (Left) 1000 Water Model of Mg Grain Boundary with Mg-Al secondary phase. The golden spheres represent Mg atoms, red oxygen, white hydrogen, and light blue aluminum. (Right) Visualization of a simulation cell of a Nb alloy, Nb 97 Zr 3 Ta 22 W 6 O, with interstitial oxygen. These two geomet

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고정밀도로 Mg 농축 순환 코팅의 부식 과정을 시뮬레이션하기 위해 필요한 양자 자원 요구 사항(큐비트 및 T-게이트)은 무엇인가?
• RQ2 Mg 기반 및 Nb 기반 합금 모델에서 자원 추정은 시스템 크기와 에너지 截단값에 따라 어떻게 스케일링되는가?
• RQ3 QPE와 같은 양자 알고리즘이 고온 내열 합금의 부식 저항 예측에서 고전적 방법보다 실용적인 우위를 제공할 수 있는가?
• RQ4 저에너지 截단값에서의 시뮬레이션 결과를 고정밀 영역으로 외삽하는 데 있어 자원 추정의 신뢰성은 어느 정도인가?
• RQ5 현재 양자 알고리즘을 기반으로 산업적으로 관련성이 있는 부식 모델링을 수행하기 위해 필요한 논리 큐비트와 T-게이트 수의 상한은 무엇인가?

주요 결과

• 고정밀도로 Mg 농축 순환 코팅을 시뮬레이션할 경우(E_cut = 30–40 Ry), 추정치에 따르면 최대 10^19개의 T-게이트와 10^5개의 논리 큐비트가 필요하다.
• Nb 농축 내열 합금의 경우, 명시적인 자원 추정 결과 T-게이트 수는 10^13에서 10^15 범위이며, 10^4에서 10^5개의 논리 큐비트가 필요하다.
• 식 (45)를 사용한 Mg 기반 시스템의 자원 추정 외삽은 실제 pyLIQTR 결과와 비교하여 검증되었으며, 고 E_cut 값에서의 신뢰성이 확인되었다.
• 단층 Mg 모델(257개의 Mg 원자)은 E_cut = 30 Ry일 때 약 10^14개의 T-게이트가 필요하며, 슈퍼셀 모델은 동일한 기준에서 10^18개를 초과한다.
• 4단위 Mg17Al12 구조는 E_cut = 40 Ry일 때 10^17개를 초과하는 T-게이트와 10^5개를 넘는 논리 큐비트가 필요하여 극도로 높은 자원 요구량을 보였다.
• 본 연구는 현재 양자 하드웨어가 산업 규모의 부식 모델링에 부적합하며, 알고리즘 개선과 오류 보정 기법의 필요성이 명확히 드러났다.

Figure 2 : Quantum resource estimate summary for selected computational models defined in A and B of the Supplementary Information.