2026年6月9日——量子材料是一类奇特的材料，其特殊性质由量子力学而非经典物理支配。这些性质——例如超导性、纠缠以及非常规磁性——通常源于晶体内部原子微小且重复的排列模式，但通过巧妙的设计，可以在更宏观的尺度上对其进行观察和控制。量子材料正助力快速发展的量子计算领域，并有望应用于未来一代的节能电子设备中。

然而，从原子尺度开始设计新材料需要大量的建模和模拟。有些材料在作为小原子簇观察时可能看似普通，但当其原子构建模块在更大距离上重复并相互作用时，却能展现出新颖且有用的特性。研究人员必须能够准确预测材料在大尺度下的行为，才能找到具有实际应用价值的材料——否则，设计新材料将是一个缓慢且代价高昂的反复试验过程。

在过去50年里，超级计算机帮助材料科学家解决了一些棘手的预测问题，但华盛顿大学最近的两项研究展示了更新的计算技术如何帮助研究人员挖掘有前景的量子材料。第一项研究于6月2日发表在《美国国家科学院院刊》上，展示了研究人员如何利用人工智能模拟数十层以复杂模式堆叠的原子片，这一过程会产生复杂且可能有用的量子行为。第二项研究于6月8日发表在《自然通讯》上，展示了量子计算机如何通过发现可成为未来量子计算机部件的新材料，来创建一个自我改进的设计循环。

“令人兴奋的是，人工智能和量子计算不仅开始改变我们能解决的问题，也开始改变我们进行研究的方式，”华盛顿大学材料科学与工程副教授曹婷（Ting Cao）说，她是这两项研究的资深作者。

这两种新工具——人工智能和量子计算——是互补的，因为每种工具都擅长处理不同类型的模拟问题。通过适当的训练，人工智能模型可以充当超级计算机的快速且相对廉价的替代品，从相对较小的数据集中推断出大型材料体系的行为。曹婷和合作者利用这种方法，将虚拟的原子片一层层反复堆叠起来——这一过程创造出了在较小尺度上完全不存在的新现象，但使用传统超级计算机进行建模又不切实际。由此，研究人员可以在实验室中尝试制造最有希望的材料，以验证这些模拟结果。

另一方面，量子计算机本质上正是由曹婷和其他材料研究人员想要研究的量子现象（例如纠缠）驱动的。这些现象使用传统计算机或人工智能系统可能难以模拟，但量子计算机天生就适合这项任务。在这项研究中，曹婷和她的团队使用一台量子计算机研究了一种被称为劳克林态（Laughlin state）的奇异物质相。

展望未来，曹婷和她的团队计划进一步扩充他们的数据集，并最终开发出能够模拟更广泛材料范围的模型。他们还希望将人工智能和量子计算系统结合成一个功能更强大、更灵活的混合工具。

“下一步是将这些工具结合起来，”曹婷说。“我们可以利用人工智能来指导量子模拟，并利用量子计算机来生成新的数据和见解，从而改进人工智能模型。”

“我们正处于一个新时代的开端，”华盛顿大学材料科学与工程系主任、教授、这两项研究的合著者肖迪（Di Xiao）说。“我们的领域正在发生根本性变化。几年前根本不可能的事情，现在正变得司空见惯。而我们才刚刚开始看到人工智能和量子计算将为量子材料带来哪些可能性。”

第一项研究由华盛顿大学材料科学与工程博士生范月瑶（Yueyao Fan）领导。第二项研究由华盛顿大学物理系博士生沈灵南（Lingnan Shen）领导。