オークリッジ国立研究所（ORNL）、クリーブランドクリニック、およびIBM Quantumの共同研究チームが、液体無機溶融塩内におけるトリチウム結合に関する初の異種量子古典シミュレーションを完了した。ORNL部門長のTom Beck、企業研究フェローのAl Geist、クリーブランドクリニックのスタッフサイエンティストであるKenneth Merz Jr.博士を含むチームによってarXivにプレプリントとして公開されたこのプロジェクトは、量子中心スーパーコンピューティングを使用して、フッ素、リチウム、ベリリウム（FLiBe; 2LiF–BeF2）のクラスターの電子基底状態エネルギーを解明する。この共同事業は、商業核融合発電所を妨げているトリチウム抽出と燃料増殖のボトルネックを解消することを目指す、米国エネルギー省（DOE）のGenesis Missionの基準概念実証として機能する。
磁気閉じ込めトカマク内で自己持続的な核融合を達成するため、原子炉は高温プラズマ壁を厚い液体塩ブランケットで包むことで、自ら現場でトリチウム（3H）燃料を増殖させなければならない。高エネルギー中性子が流体内のリチウム-6原子に衝突すると、それらが分裂して新鮮なトリチウムガスが生成される。しかし、放射線、磁場、強烈な熱負荷のもとで動的に変化する液体塩の化学組成を最適化することは、古典的スーパーコンピュータにとって手に負えない課題である。密度汎関数理論（DFT）のような古典的手法は、最大10%もの自由エネルギー誤差範囲を生み出し、放出されたトリチウムが回収可能なガスとして安全に漂い出るか、それともフッ素と結合して腐食性のフッ化トリチウム（TF）を生成するかを予測できない。
高度に分極した荷電イオン混合物における亜原子電子相関を追跡する際の指数関数的スケーリングオーバーヘッドを克服するため、チームは、元々12,635原子という巨大なタンパク質構成をモデル化するために展開された自動波動関数ベースの埋め込みフレームワークを適応させた。このハイブリッドワークフローは、複数段階の計算サイクルを利用する：
- Embedded-Wavefunction (EWF) Partitioning: 古典システムは、激しく動く液体バルクのab initio分子動力学シミュレーションから抽出された、それぞれ21個のイオンからなる局在化された構造クラスターを取り出し、原子中心のフラグメントに分割します。
- Sample-Based Quantum Diagonalization: 古典コンピュータがより単純でエンタングルメントの少ないフラグメントの計算を実行する一方で、計算上最も複雑な多体クラスターはIBM Quantumハードウェアプラットフォームにマッピングされます。ハードウェアは拡張sample-based quantum diagonalization (ext-SQD)を使用して、9つの代表的な分子配座にわたる基底状態計算を解きます。
物理ハードウェア検証は、主要な古典的フラグメント解法近似の精度ベンチマークと一致し、完全配置間相互作用の0.7 kcal/mol以内で基底状態フラグメントエネルギーを再現し、0.3 kcal/molという厳密な平均絶対偏差を示した。同時に、データセットは、フラグメント化された場合とされていない場合の構造エネルギー差が平均12 kcal/mol変化したこと、一方で単独のトリチウム結合エネルギーは110 kcal/mol変化したことを明らかにし、QPU実行ではなくフラグメントの物理的構築が残存するアルゴリズムバイアスの主要な原因であることを特定した。チームは、このワークフローを閉ループAIアーキテクチャに拡張する意向であり、そこでは自動エージェントがORNLの70年にわたる溶融塩レジストリから候補塩を提案し、流体力学の高速ニューラルネットワーク近似を実行し、高精度化学計算を拡張された量子プロセッサにルーティングして、専門的な核デジタルインフラストラクチャを設計する。
公式プロジェクト発表、共同マイルストーン、および機関プレスリリースは、IBMニュースルームおよびIBM Quantum Blogで確認できる。フラグメント化されていない電子基底状態データセット、査読済み計算方法論、およびext-SQDアルゴリズム誤差範囲は、arXivで直接検証できる。
2026年7月6日
