量子運算或將有效應對氣候變遷 - 工程師

量子運算或將有效應對氣候變遷

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世界各國不斷緊隨著聯合國制定協議，並大力尋找減少氣候變化影響的方法。2021年聯合
國氣候變遷會議(COP26)被認為是限制全球氣溫上升在1.5攝氏度以上的最後和最好的機會
。若無法達成，將可能導致災難性的影響。

為減少碳足跡需要了解其科學。最好的方法是利用強大的運算設備模擬氣候模型和化學的
交互作用。同樣的，尋找替代燃料、改善電動汽車以提高採用率，以及其他抑制氣候變遷
的研究都需要高運算能力。因此，迫切需要加快研發階段以創造可行的解決方案。

高效能運算面臨之挑戰

到目前為止，這些過程都利用高效能電腦（HPC或超級電腦）來協助運算。然而，高效能
運算已經面臨著滿足當前需求和期望的幾個挑戰：

HPC非常耗能。例如，機器需要100 MW的功率，相當於為80,000個美國家庭供電所需的能
量。

隨著機器的需求繼續地增長，將達到無法永續的消費水準。訓練人工智慧模型需要在HPC
上運行的演算法，並在其生命週期中可能產生 284,000公斤的二氧化碳，相當於五輛汽車
生命週期的排放量，包含製造過程。

量子電腦運算之優異性與應用層面

HPC的替代方案是下一代量子電腦運算的技術，其功能強大，能耗也更低。由於仰賴於量
子力學特性，量子運算將減少運算時間，進而減少能量的消耗。量子電腦因為仍處於初始
開發階段，未來還有可能比現在更強大。

以下一些可行階段之應用，可藉由利用量子運算模擬來緩解氣候變遷：

電動車

以電動車的角度來看，電池的改進重點在增加其能量密度。可針對電池材料相關進行化學
反應研究和電池重量優化的電化學模擬，將可大大降低電動汽車的成本。此外，量子運算
可以幫助加快對電池材料可用於製造的研究，藉由模擬以材料如何與催化劑的交互作用，
可縮短開發時間並延長電池壽命。而這些因素，將使轉型電動車的途徑更加順利。

解決交通運輸問題

不論路上或海上，如果能夠透過量子電腦尋找優化安全且最佳路線，將有助於降低運輸成
本，縮減擁塞及運送時間。

材料探索

新材料的探索可幫助改善能量轉換、傳輸、儲存、能源利用以及優化碳密集型材料的設計
，這些都會影響氣候變化。過去透過高效能運算的分子模擬，來探索新材料得到了顯著地
推動。隨著分子變得越來越複雜，模擬的運算量也越來越大，可能需要多年的研究，運算
將成為瓶頸。若應用於量子電腦上，分子模擬將快速而準確。

再生能源

為逐步淘汰煤炭使用並加速轉向再生能源，需憑藉更高的運算能力，藉由加快模擬次數以
改善太陽能電池或風電場。我們也可利用量子機器學習來優化電網基礎設施，減少發電周
轉時間並提高準確性。量子運算目前正被用於其他潔淨能源之替代品，例如如何安全運用
氫燃料。

飛機設計

透過開發運算偏微分方程的有效解決方案，利用量子運算執行流體動力學運算模擬，以減
少機翼阻力，使飛機飛行更節能。藉由微小設計的改進，有可能阻止數百萬噸的CO2進入
大氣。

氣候預測建模

透過天氣建模來限制碳足跡。從理論上來說，量子運算可以藉由精確地模擬碳足跡，幫助
更準確的預測氣象，因為其能夠比傳統電腦接收更多數據輸入。因此，可為能源生產和供
應制定精準的計劃，並幫助氣象學家和環境科學家創建準確的氣候模型，以了解行為和技
術的潔淨轉型變化對地球及其生態系統的影響。

農業

肥料生產是一個能源密集型過程，消耗全球約2%的能源。透過了解各種細菌的行為，開發
更環保的肥料。由於需要對形成這些細菌的酶和蛋白質進行詳細模擬，量子電腦已成為傳
統電腦更好的選擇。

綠色雲端 (Green Cloud)

綠色雲端運算已經在各個領域得到普及。雲端運算顯著減少了數據中心數量，否則將會過
度產生碳足跡。量子運算可負責提供消耗更少能量的數據儲存解決方案。從這個角度來看
，混合量子傳統雲端系統具有很大的推動力，這些基於雲端開源環境的開發，將使量子電
腦的利用更加順暢。

目前，許多產業如汽車、航太、電子和製造業，都需要強大的運算能力，且量子運算也正
在加速創新。現在，我們正處於進入量子運算有利的位置，可以讓一些產業從傳統運算過
渡到量子領域。隨著環境惡化的問題不斷浮現，我們被迫加速開發能以更少的能量與高適
應性之量子技術，來幫助完成更好的運算模擬，並協助產業應對氣候變遷帶來的危機和轉
機。

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