Im Rahmen des DLR-QCI-Projekts QCMineral | QUADRANT untersucht das Fraunhofer IPA gemeinsam mit dem Fraunhofer IAO in einem Unterauftrag unter der Leitung der Tensor AI Solutions GmbH, wie Quantencomputer die Entdeckung fortschrittlicher Redox-Materialien beschleunigen können. Diese Materialien sind Schlüsselkomponenten für Energiespeichertechnologien der nächsten Generation.
Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA bearbeitet in diesem Projekt in einem Unterauftrag zwei sich ergänzende Bereiche. Die Arbeiten haben das Ziel, die praktischen Anforderungen an Quantenhardware für die Modellierung realistischer Materialien sowie für die Leistungsvorhersage für Anwendungen zur Energiespeicherung und -umwandlung zu verstehen.
Zum einen leiten die Forscher mithilfe der Density Matrix Embedding Theory (DMET) genaue Hamiltonian-Modelle ab, die das stark korrelierte, elektronische Verhalten in Redox-Materialien erfassen. Diese Modelle bilden die Grundlage für modernste Quanten- und Tensor-Netzwerksimulationen.
Zum anderen bewerten sie, inwieweit Quantenalgorithmen nutzbar sind, um die Grundzustandsenergie dieser komplexen Systeme zu berechnen. Durch die Einbringung seines Fachwissens als Subunternehmer von Tensor AI Solutions trägt das Fraunhofer IPA gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO als flaQship (Fraunhofer-Lab für anwendungsorientiertes Quantencomputing Stuttgart-Heilbronn) dazu bei, eine Brücke zwischen Quantencomputing und Materialwissenschaften zu schlagen und den Weg für effizientere, nachhaltigere Energielösungen zu ebnen.
Das High-Tech-Unternehmen Tensor AI Solutions wurde im Rahmen der DLR-Quantencomputing-Initiative (DLR QCI) vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) für das Projekt QCMineral | QUADRANT beauftragt. Ziel des Forschungs- und Entwicklungsprojekts ist die Simulation von Redox-Materialien, um Energie effizient zu erzeugen und zu speichern. Tensor AI Solutions bringt dabei seine Expertise in tensornetzwerk-basierter KI und Quantensimulation ein und koordiniert das Projekt auf Industrieseite. Die Umsetzung erfolgt unter Einbindung des Fraunhofer IAO und des Fraunhofer IPA, die als Unterauftragnehmer mit ihrer Expertise in Materialsimulation und Quantencomputing beitragen. Auf Seiten des Auftraggebers wird das Projekt am DLR-Institut für Materialphysik im Weltraum sowie am DLR-Institut für Future Fuels durchgeführt.
QCMineral ist ein Projekt der DLR Quantencomputing-Initiative und wird ermöglicht mit Mitteln des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR). Redox-Materialien spielen eine zentrale Rolle bei der effizienten Umwandlung und Speicherung von Energie in thermochemischen Zyklen. Die gezielte Materialauslegung entscheidet darüber, wie effizient Wärme – etwa aus konzentrierter Sonnenstrahlung oder industrieller Abwärme – in chemische Energie umgewandelt werden kann. Für die Bewertung und Optimierung dieser Materialien sind hochpräzise Berechnungen der quantenmechanischen Effekte erforderlich, die mit bisherigen Simulationsverfahren, wie der Dichtefunktionaltheorie, nur eingeschränkt möglich sind.
Hier kann die Anwendung von fortgeschrittenen Simulationsverfahren, darunter der Einsatz von Quantencomputern und Tensornetzwerken, einen entscheidenden Vorteil in der Erforschung neuer Materialien bringen. Tensornetzwerke ermöglichen eine strukturierte, kontrollierbare und transparente Datenverarbeitung und leisten damit einen wichtigen Beitrag zu nachvollziehbaren Simulationen und erklärbarer KI in einem hochkomplexen physikalisch-chemischen Anwendungsfeld.
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA