qHPC-GREEN

Das vom BMBF geförderte Projekt qHPC-GREEN zielt darauf ab, einen Beitrag zur grünen Energiewende zu leisten, indem fortschrittliche Rechenmethoden entwickelt werden, um effiziente, nachhaltige Technologien besser zu verstehen und zu gestalten. Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Verbesserung der Modellierung komplexer biochemischer Prozesse, wie etwa der Stickstofffixierung (einem Schlüsselschritt bei der Herstellung von Düngemitteln) mithilfe innovativer Algorithmen, die klassisches Hochleistungsrechnen (HPC) mit emerging Quantum Computing (QC) kombinieren. Durch die genauere und effizientere Simulation dieser Prozesse im Vergleich zu herkömmlichen Methoden unterstützt das Projekt die Entwicklung sauberer, energiesparender Alternativen zu aktuellen industriellen Praktiken. Die gewonnenen Erkenntnisse können dazu beitragen, Treibhausgasemissionen zu reduzieren und haben breitere Anwendungen in Bereichen wie Materialwissenschaft und erneuerbare Energien, was zu einer nachhaltigeren Zukunft beiträgt.

Ziele

Das Projekt zielt darauf ab, hybride HPC+QC-Algorithmen für präzise Simulationen stark korrelierter biochemischer Systeme zu entwickeln, mit Fokus auf nitrogenasebasierte Stickstofffixierung zur grünen Ammoniakproduktion. Durch die Erweiterung der TC-VarQITE-Methode strebt das Projekt an, den Quantenressourcenbedarf zu reduzieren, Rauschen auf Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)-Geräten zu mindern und ein effizientes Katalysatordesign zu ermöglichen. Ziel ist es, nachhaltige Energietechnologien voranzubringen und Deutschland als führenden Standort für quantenunterstützte grüne Chemie zu positionieren.

Problemstellung

Das zentrale Problem des Projekts ist die präzise Modellierung komplexer biochemischer Prozesse wie der Stickstofffixierung, die für grüne Energietechnologien entscheidend sind. Herkömmliche Rechenmethoden haben Schwierigkeiten, die stark korrelierten Quantensysteme im Kern dieser Prozesse zu beschreiben, was den Fortschritt beim Katalysatordesign für nachhaltige Ammoniakproduktion begrenzt. Das Projekt adressiert dies durch die Entwicklung hybrider HPC+QC-Algorithmen, um diese Einschränkungen zu überwinden und energieeffizientere Lösungen zu ermöglichen.

Technologie

Das qHPC-GREEN-Projekt nutzt einen hybriden Rechenansatz, der Hochleistungsrechnen (HPC) mit Quantenrechnen (QC) integriert, um komplexe biochemische Prozesse zu modellieren. Die Kerntechnologie ist die Transcorrelated Variational Quantum Imaginary Time Evolution-Methode, die stark korrelierte Quantensysteme effizient simuliert. Dieser Ansatz nutzt rauschresiliente Quantenalgorithmen, Fehlerminderungstechniken und Quanten-Einbettungsmethoden, um die enzymatische Stickstofffixierung präzise zu modellieren. Das Projekt verwendet hochmoderne Quanten-Software-Frameworks wie Qiskit und Schnittstellen zu klassischen Quantenchemie-Werkzeugen wie OpenMolcas. Der Zugang zu modernster Quantenhardware von IBM und Helmholtz-Forschungseinrichtungen ermöglicht praktisches Testen und Optimieren, mit potenziellen Anwendungen in der Materialentdeckung, grünen Energie und darüber hinaus.

Ausblick

Das qHPC-GREEN-Projekt wird voraussichtlich neue quantenklassische Algorithmen liefern, die die Genauigkeit und Effizienz von Simulationen für Anwendungen im Bereich grüner Energie, wie etwa nachhaltige Ammoniakproduktion, verbessern. Diese Methoden werden tiefere Einblicke in die biochemische Katalyse ermöglichen und die Entwicklung energieeffizienter Düngemittel und sauberer industrieller Prozesse unterstützen. Über die Stickstofffixierung hinaus kann der hybride HPC+QC-Rahmen des Projekts auf andere Felder ausgeweitet werden, einschließlich Wasserstoffproduktion, Kohlenstoffabscheidung und Materialentdeckung. Langfristig werden die entwickelten Techniken zum wachsenden Ökosystem von Quantencomputing-Anwendungen beitragen und Deutschland an die Spitze der quantenunterstützten Forschung für nachhaltige Technologien positionieren. Zukünftige Forschungen werden sich auf die Verfeinerung dieser Algorithmen, die Erforschung dynamischer Quantensysteme und die Anwendung der Methodik auf andere komplexe umwelt- und energierelevante Herausforderungen konzentrieren.

Team

Teamleitung

Dr. Werner Dobrautz

Partner von DRESDEN-concept

Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR)

Partner

• Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR)
• Center for Advanced Systems Understanding (CASUS)