GCRI · Technologies quantiques
Quantique et matériaux
Quantum technologies depend on materials, from superconducting circuits and semiconductor spin qubits to photonic chips and isotopically pure crystals. In turn, quantum simulation may one day help design new materials and molecules. This page sets out how materials limit quantum devices, how quantum methods could aid materials science, and what evidence serves the researchers and funders working at this intersection.
Comment le travail se déroule.
Quantum testbed
Quantum and materials · Testbed lab · Device QD-77
Qubits
| Q0 | 142 | 116 | 0.02 | In spec |
| Q1 | 83 | 48 | 0.01 | In spec |
| Q2 | 69 | 99 | 0.01 | Drifting |
| Q3 | 142 | 21 | 0.05 | Drifting |
| Q4 | 162 | 83 | 0.03 | Drifting |
Device
- Topology
- heavy-hex, illustrative
- 2Q fidelity
- 0.989
- Accès
- by committee
- Étiquette
- OBSERVÉ
Fig.Quantum testbed: example names and illustrative values, not a record or a live system.
Quantum and materials: how the risk develops.
Chemistry and materials simulation. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Defects cause decoherence
Impurities, surface defects and two-level systèmes in materials interact with qubits and shorten coherence. Better materials and fabrication extend it.
Fabrication sets yield
Producing many identical qubits needs precise fabrication. Variability between devices, even from one wafer, limits how far systems can scale.
Some inputs are scarce
Helium-3 for dilution refrigerators, isotopically enriched silicon and specialised lasers have limited suppliers, creating supply risks.
Quantum simulation of matter
Simulating molecules and materials is a leading candidate use of quantum computers, though classical methods remain strong for most problems today.
How quantum and materials is modelled, measured and tested.
Le modèle, ses hypothèses, ses données et son incertitude, sous la forme qu'un scientifique ou un ingénieur vérifierait. Les structures suivent des méthodes publiées. Les valeurs représentées sont illustratives, ce ne sont pas des résultats.
Modèle de système
The couplings between the systems in quantum and materials: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
Quantum devices depend on materials with their own supply risks.
Materials studies are designed for the série Systèmes stratégiques. Export controls coordinated through the Wassenaar Arrangement and national lists apply to some quantum items.
- Supply data for specialised materials.
- Export control analyses.
Ce qui est mesuré, et avec quelle qualité.
Chaque indicateur porte son unité, sa périodicité, le type de source qui le sous-tend et l'étiquette de preuve que porterait une valeur. Aucune valeur n'est affichée : un programme les fournit sous sa propre autorité.
| Indicateur | Unité | Fréquence | Type de source | Étiquette |
|---|---|---|---|---|
| Qubit coherence time by material platform | microseconds | per publication | Peer-reviewed results | OBSERVÉ |
| Device yield in fabrication | percent of functional qubits | per fabrication run | Foundry and lab reports | DÉCLARÉ |
| Helium-3 supply | litres per year | annuel | Government and industry reports | ESTIMÉ |
| Quantum chemistry demonstrations with classical comparison | nombre | par examen | Literature review | ESTIMÉ |
| Specialised component suppliers | count by component | par évaluation | Supply chain studies | ESTIMÉ |
| Materials databases used for qubit research | nombre | par évaluation | Research surveys | DÉCLARÉ |
D'où proviennent les données probantes.
Jeux de données publics et registres institutionnels nommés, chacun avec sa catégorie de licence. Les sources fournies dans le cadre d'accords ne sont utilisées que selon leurs conditions et ne sont jamais republiées.
| Sources | Ce qu'elle apporte | Catégorie de licence |
|---|---|---|
| Peer-reviewed materials and device literature | Coherence and fabrication results | Licence per article |
| Materials Project and other open materials databases | Computed materials properties | Ouvert, CC BY 4.0 |
| Government reports on helium-3 and critical inputs | Supply and demand of scarce inputs | Public, terms per government |
| Quantum supply chain studies | Component suppliers and dependencies | Licence per publication (to check) |
| Benchmark studies of quantum chemistry algorithms | Comparisons with classical methods | Licence per publication |
Qui décide, et à quoi servent les données probantes.
Quantum Technologies prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Qui décide | La question | Données probantes servies par cette page |
|---|---|---|
| Bailleurs de fonds de la recherche | Which materials and fabrication research to support | Bottleneck reviews |
| Industry and national laboratoires | How to secure specialised inputs | Supply risk assessments |
| Chemistry and materials researchers | Where quantum simulation could help their work | Use case assessments |
Résultats que produit ce thème
- Materials bottleneck reviews for qubit platforms
- Supply risk assessments for specialised inputs
- Assessments of quantum simulation use cases with classical baselines
- Evidence notes for research funders
Ce que se demandent les experts.
The question is whether quantum simulation will beat improving classical methods on problems that matter.
- Which chemical and materials problems are genuinely hard for classical methods?
- How large and how error-free must a quantum computer be to simulate them usefully?
- Can near-term noisy devices provide any useful result, or is error correction required?
- How will results be verified when classical methods cannot reproduce them?
- Which industrial and scientific questions would change if simulation improved?
Mécanismes et facteurs.
The behaviour of molecules and materials depends on how electrons interact. For many systèmes, classical approximations such as density functional theory work well. For strongly correlated systems, such as some catalysts, transition-metal complexes and high-temperature superconductors, the computational cost of exact classical simulation grows very rapidly with system size. A quantum computer represents quantum states natively and could, in principle, simulate such systems efficiently.
Resource estimates for industrially relevant problems suggest that large, error-corrected machines would be required. Meanwhile classical methods, including tensor networks and machine-learning approaches, keep improving and raising the bar. Quantum materials research also runs the other way: new materials are needed to build better qubits.
Comment c'est étudié, et où les méthodes s'arrêtent.
| Méthode ou données | Ce qu'il montre | Limites |
|---|---|---|
| Classical computational chemistry | Accurate results for many systèmes | Cost grows quickly for strongly correlated electrons |
| Quantum algorithm resource estimation | Qubits and operations needed for target problems | Highly sensitive to algorithm and hardware assumptions |
| Small-scale quantum simulation experiments | Proof of principle on simple molecules | Not yet beyond classical reach for useful problems |
| Experimental materials characterisation | Ground truth for validation | Experiments are costly and not always available |
Comment c'est étudié, et ce que les méthodes ne peuvent pas dire.
- 01Science des matériaux et chimieMatériaux pour une cohérence plus longue · Variabilité de fabrication · Cas d'usage de la chimie quantiqueAppliqué ici
- 02Physique et science quantiqueCaractérisation du bruit des qubits · Métrologie des horloges quantiques · Vérification des effets quantiquesAppliqué ici
- 03Informatique, détection et communication quantiquesBancs d'essai comparables · Évaluation de la maturité technologique · Suivi des implications pour la sécuritéAppliqué ici
Where this page’s references lead.
Les organismes et documents à l'aune desquels cette page se lit. Les statuts et éditions changent ; chaque lien mène à l'organisme émetteur.
Questions et réponses.
Why do materials matter for qubits?
What is quantum simulation?
Are there supply risks for quantum technology?
Has a quantum computer already designed a new material or drug?
Why is chemistry a natural application?
Should organisations wait for quantum simulation?
Apportez des éléments de preuve depuis cette page.
Rapports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- E-mailPasserelle GW-GCRIL'envoyer depuis cette pageUne preuve, une correction, un cas, une méthode, un examen, une traduction ou un apport au profil. Elle arrive étiquetée avec cette page, afin que le rédacteur responsable la reçoive.
- ZenodoDépôt ouvertLe déposer et le soumettre à la communautéPubliez votre propre fiche sur Zenodo avec votre identifiant ORCID, puis soumettez-la à la communauté Reports qui s'y trouve. Des curateurs l'examinent ; le DOI reste le vôtre.
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