Quemix 與本田技術研究所研發新技術,利用量子電腦實現材料數位轉型(Material DX)核心技術「密度泛函計算」的指數級加速

Key facts

  • Quemix 與本田技術研究所研發新技術,利用量子電腦實現材料數位轉型(Material DX)核心技術「密度泛函計算」的指數級加速
  • Quemix Inc. 與本田技術研究所共同研發出全球首個量子演算法,能以指數級速度加速材料數位轉型(Material DX)的核心技術「密度泛函理論(DFT)」計算。此項技術透過規避格拉姆-施密特正交化(Gram-Schmidt orthogonalization)過程,並消除對電子密度分佈讀取的需求,消除了計算瓶頸。此突破預期將加速材料研發。
  • Source: PR Times
  • Date: 2026年6月3日

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Quemix Inc. 與本田技術研究所共同研發出全球首個量子演算法,能以指數級速度加速材料數位轉型(Material DX)的核心技術「密度泛函理論(DFT)」計算。此項技術透過規避格拉姆-施密特正交化(Gram-Schmidt orthogonalization)過程,並消除對電子密度分佈讀取的需求,消除了計算瓶頸。此突破預期將加速材料研發。

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Quemix 與本田技術研究所研發新技術,利用量子電腦實現材料數位轉型(Material DX)核心技術「密度泛函計算」的指數級加速 (2026年6月3日), PR Times
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PR Times
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2026年6月3日
Quemix Inc. 與本田技術研究所共同研發出全球首個量子演算法,能以指數級速度加速材料數位轉型(Material DX)的核心技術「密度泛函理論(DFT)」計算。此項技術透過規避格拉姆-施密特正交化(Gram-Schmidt orthogonalization)過程,並消除對電子密度分佈讀取的需求,消除了計算瓶頸。此突破預期將加速材料研發。
その他NQ 91/100出典:PR Times

📋 文章處理履歷

  • 📰 發表: 2026年6月3日 20:23
  • 🔍 收集: 2026年6月3日 11:35
  • 🤖 AI分析完成: 2026年6月6日 21:11(收集後81小時35分鐘)
隸屬於 TerraSky Co., Ltd. 集團,致力於量子電腦演算法與軟體研發的 Quemix Inc.,以及本田技研工業株式會社旗下研發部門本田技術研究所,在共同研發中取得了突破性成果,開發出全球首個能使材料數位轉型(Material DX)核心技術「密度泛函理論(DFT)」計算速度實現指數級提升的量子演算法。

目前,作為材料計算基石的 DFT 計算,被視為影響所有材料研發領域的關鍵核心技術。透過開發出這款用於加速 DFT 計算的量子演算法,我們成功開啟了在傳統電腦上難以實現的大規模系統進行 DFT 計算的可能性。未來將此演算法應用於實際工作中,預計將能加速本田技術研究所所專注的新材料研發進程。

【背景:Material DX 的核心「DFT」與對量子電腦的期待】
近年來,材料研發現場迫切需要從傳統基於「經驗與直覺」的實驗主導型,轉向利用計算科學的「材料數位轉型(Material DX)」。Material DX 的核心技術即為電子狀態計算方法——密度泛函理論(DFT)。DFT 因為能在原子級別預測物質屬性,是現代材料設計中不可或缺的工具。

另一方面,量子電腦被視為下一代計算平台。全球正加速研究如何利用量子電腦,實現傳統古典電腦難以達成的模擬「高速化」與「高精度化」。

【過去的課題:偏重高精度與高速化演算法的缺失】
過去,利用量子電腦進行材料模擬的研究多半聚焦於「高精度化」,原因在於量子電腦擅長嚴謹處理「電子間交互作用(電子間斥力)」。

- 高精度化對象:解析電子間交互作用極強的「強相關物質」或光反應等「激發態」。

課題:然而,產業界需求極高的藥物、半導體、電池材料等,多被歸類為「弱相關物質」。針對這些材料,DFT 計算已足夠,因此相比於高精度化,更需要的是計算的高速化與大規模化。

此外,關於 Material DX 的核心——DFT 計算的高速化,過去並無有效的量子演算法。究其原因,是因為將 DFT 計算中特有的非線性運算過程整合進量子電腦的線性運算體系中,在技術上極為困難。

具體而言,DFT 計算過程中包含的「格拉姆-施密特正交化法(Gram-Schmidt orthogonalization)」屬於非線性運算,在量子電路實作上一直是大難題。此外,在評估總能量時,該公式本身定義為電子密度分佈的非線性泛函,因此傳統方法必須逐次讀取(採樣)電子密度分佈。這種讀取伴隨的巨大計算成本,成為阻礙實用化的重大瓶頸。

【本次成果:開發全球首個 DFT 高速化演算法】
Quemix 與本田技術研究所成功開發出全球首個利用量子電腦實現 DFT 計算指數級加速的新型量子演算法。本演算法開發出規避格拉姆-施密特正交化法的新型量子演算法,並構建了一種無需讀取電子密度,直接從 QPE(量子相位估計)電路的採樣結果計算 DFT 總能量的方法。藉此,我們在全球首次構建出無需讀取電子密度分佈的高速 DFT 計算方案。

■ 實證實驗結果
我們在模擬器上執行了開發出的演算法,確認了以下各點:

- 指數級加速:確認隨著計算規模增大,計算時間較傳統演算法呈現指數級縮短。
- 等同傳統方法的精度:在計算原子間距離與結構常數(晶體結構參數)時,成功獲得與傳統 DFT 毫不遜色之高精度結果。
- 先進的物性預測:證實了能夠計算決定材料電性之「電子能帶結構」。

常見問題

今回開発された量子アルゴリズムは何を目的としたものですか?

材料設計に不可欠な密度汎関数理論(DFT)を用いた計算を、量子コンピュータ上で指数関数的に高速化することを目的としています。

従来のDFT計算におけるボトルネックは何でしたか?

非線形な計算プロセスであるグラム・シュミットの直交化法や、電子密度分布の逐次的な読み出しに伴う計算コストが実用化を阻むボトルネックとなっていました。

新アルゴリズムはどのようにして高速化を実現したのですか?

グラム・シュミットの直交化法を回避し、電子密度分布の読み出しを行わずにQPE(量子位相推定)回路から直接全エネルギーを算出するスキームを構築することで実現しました。

実証実験ではどのような成果が得られましたか?

計算規模の拡大に伴う計算時間の指数関数的短縮、従来のDFTと同等の高精度な構造パラメータ算出、および電子バンド構造の計算が可能であることが確認されました。

本成果は今後の材料開発にどのような影響を与えますか?

従来のコンピュータでは困難だった巨大なシステムのDFT計算を可能にし、本田技術研究所が注力する新素材開発のスピード加速に貢献することが期待されています。