量子计算：领先时代的关键

人类历史的发展与物质创新紧密相连。从青铜时代到铁器时代，再到计算机时代，新材料的发展一直在推动着科学技术的进步。而如今，合成多组分材料的研究正为各种应用需求提供支持。无机晶体结构数据库（ICSD）已经收录了约20万种实验合成的无机化合物，每年仍在以约5000的速度增长。 尽管如今的材料库已经相当庞大，但在三元或更高阶（简称多元）相中仍存在很多未知领域。据粗略估计，目前仅有约16%的三元化合物和1%的四元化合物得到了部分研究。这意味着在尚未探索的多元领域中仍有很多有价值的材料等待发现。此外，当前的材料库在化学和合成方面存在偏见，很可能遗漏了一些目前尚不熟悉的有前景的化合物。 考虑到目前实验吞吐量与未知材料数量之间的巨大差距以及合成难度的增加，仅依靠实验来探索未知的化学空间效率较低。与此相反，实验研究可以借助基于密度泛函理论（DFT）计算的预筛选。近年来，DFT计算已经在加速新材料发现方面取得了显著成果，如锂离子电池正极材料、氮化物半导体、金属氮化物等。DFT结果能够为具有高合成可能性的材料提供建议，并引导实验资源投向特定应用领域的材料。 尽管DFT具有很大的潜力，但目前计算探索未知材料的方法仍然存在吞吐量低的问题。与ICSD中已有材料的高通量筛选相比，尚未报道的材料的研究需要从晶体结构预测（CSP）开始。然而，CSP是一个经典的NP难问题，计算负担较大。因此，我们需要加大对于量子计算领域的研究力度，以实现材料的高效预测、筛选和合成，从而确保美国在量子计算领域的领先地位。