量子電腦與AI有望解鎖核融合燃料難題

科學家們正積極探索利用量子運算與人工智慧（AI）技術，來解決核融合能源發展中的關鍵挑戰，特別是稀有的燃料「氚」的生產問題。美國能源部（DoE）、克里夫蘭診所（Cleveland Clinic）及IBM的研究團隊，正透過模擬技術，期望能加速核融合發電的商業化進程。

尋找 Tritium 的新方法

核融合能源被視為未來潛在的潔淨能源，但其發展面臨諸多技術瓶頸。其中一項重大挑戰是如何穩定且大量地生產氚（Tritium），這是一種放射性氫同位素，在地球上極為稀少，卻是部分主流核融合反應爐設計所需的燃料。

研究團隊鎖定在熔鹽（molten salts）的應用，特別是含有氟、鋰和鈹的混合物（FLiBe）。這種熔鹽過去曾用於核分裂反應爐作為冷卻劑，科學家們認為它有潛力在核融合反應爐中作為「增殖環境」，藉此生產氚。然而，要精確預測 FLiBe 分子簇如何與氚結合，並計算其電子基態能量，是一項極具挑戰性的任務，需要龐大的計算資源且容易出錯。

量子運算與AI的潛力

量子電腦因其在優化和計算化學問題上的潛力，被視為解決此類複雜計算的關鍵。研究人員正開發專用的量子演算法，以克服傳統電腦在處理這些問題時的限制。IBM 表示，他們將問題分解成可由量子處理單元（QPU）解決的量子電路，藉此更精確地確定材料的電子結構及其原子行為，特別是它們在分子層級上與氚的結合強度。

此外，研究團隊也將克里夫蘭診所用於模擬蛋白質的技術，應用於 FLiBe 的模擬。透過結合傳統中央處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）以及量子處理單元（QPU），研究人員已成功識別出九種可能用於生產氚的分子簇結構。IBM 量子運算部門的技術長 Jerry Chow 表示，這項成果顯示量子為中心的超級運算，已成為解決化學家、工程師和材料科學家長期面臨問題的實用科學工具。

儘管量子運算和AI展現了巨大的潛力，但科學家們也提醒，這並非實現核融合能源的萬靈丹。儘管近年來在開發自給自足的核融合反應爐方面取得了進展，但要實現商業化發電，仍有漫長的路要走。