2026年9月29日——美国能源部橡树岭国家实验室的研究人员利用全球最快的开放科学超级计算机开发出一种量子算法，该算法有望推动流体动力学及其他科学领域建立更先进的模型。

这项研究得到橡树岭领导计算设施的Frontier超级计算机和量子计算用户计划（QCUP）的支持，其结果凸显了探索量子计算在推动科学发现方面日益显现的潜力的新机遇。随着科学家致力于开发更精确、错误率更低的“容错”量子计算机，这些发现最终可能支持微流控、地下水流动和多孔介质流动等现实问题的应用。

这项创新获得了科技媒体集团 R&D World 颁发的2026年R&D 100奖，这是ORNL创纪录地获得的22项该年度奖项之一。

“我们想找到一种更聪明的方法，来处理流体动力学量子建模中的一个主要计算瓶颈，”ORNL博士后研究员Chao Lu说。他领导了在2025年IEEE国际量子计算与工程会议上展示的这项研究。“现在我们很想知道，它能为其他应用带来何种加速。”

加速模拟

该团队的发现建立在 ORNL此前一项研究 的基础上，该研究考察了使用Harrow-Hassidim-Lloyd（HHL）算法——一种用于求解线性方程组的量子算法——解决Hele-Shaw流动方程的潜在量子方法。Hele-Shaw流动方程描述的是两块彼此极近的平行平板之间液体和气体的流动情景。

流体流动建模在从空气动力学到炼油的各个工业设计领域都发挥着至关重要的作用。空气、其他气体和液体在机械部件上方的不稳定流动可能导致湍流，从而制约性能。

传统的流动建模方法依赖复杂的近似方程组，这些方程可能无法捕捉更精细的细节。模拟流动能够反映更多物理过程，但可能需要大量计算时间。例如，最近一项使用ORNL Summit 超级计算机进行的海洋流动 3D模拟需要对数万亿个网格点进行建模。

经典计算模拟所使用的二进制比特每个只能被赋予一个可能值。量子计算依靠量子比特（qubit）存储信息，允许将值的组合编码在单个比特上。 这种机制能够涵盖更广泛的可能值，从而为预测流体流动等复杂问题开辟新途径。

要充分利用这一优势，就需要抑制由量子比特脆弱特性造成的相对较高错误率。研究人员已经测试了多种解决方案，但业界尚未确定标准协议。用于编码量子比特的最终介质也仍是不断变化的目标，不同系统分别采用中性原子、囚禁离子、超导体和其他材料。

当前一代量子计算机被称为含噪声中等规模量子计算机，主要依赖于在有限数量的量子比特上运行小规模问题进行计算。

打通瓶颈

该团队针对Hele-Shaw问题的量子方法遇到了障碍：将方程转换为量子形式的过程——即量子相位估计（QPE）——消耗了超过90%的计算工作量。主要瓶颈在于所需的逻辑门数量，而逻辑门是量子电路的基本构建单元。

“我们需要200万个门来执行必要的计算，”ORNL计算科学家、该研究合著者Murali Gopalakrishnan Meena说。“这些门就像功能之间的开关，或者像繁忙高速公路上的交叉路口。正如更多交叉路口意味着更多交通流量，更多门也意味着更高的出错或噪声可能性。这在量子计算中尤其如此，因为量子比特的不稳定特性会导致它们迅速退化，并且本身就引入了高度噪声。”

该团队获得了 Frontier 和 Perlmutter 的机时分配。Frontier是OLCF的1.4 exaflop旗舰超级计算机，每秒可执行高达1.4百亿亿次计算；Perlmutter是美国国家能源研究科学计算中心的113 petaflop超级计算机，每秒可执行超过1千万亿次计算。

“对于这类计算，我们需要速度如闪电般的机器，”Gopalakrishnan Meena说。

该团队利用这些资源开发了LuGo，这是一种QPE算法，可简化流程并降低计算需求。该团队通过对量子电路进行经典模拟验证了该算法。

该团队还通过QCUP获得了 Quantinuum的H-1量子计算机、 IBM的Marrakesh和Sherbrooke量子计算机以及 IQM的Garnet和Sirius量子计算机的机时分配。QCUP是 美国能源部 “量子用户科学与技术扩展计划”的一部分，该计划向全国基于云端的商业量子处理器授予机时，以支持研究项目。IBM和IQM的计算机依赖超导量子比特，而Quantinuum的H-1依赖囚禁离子。

该团队使用这些机器评估了该算法的量子能力。

LuGo通过在将数据编码为量子电路之前，先在经典侧执行更多初始计算（即预处理），来推迟量子转换。

“借助LuGo，我们大幅降低了计算工作量，并观察到整体性能更好，”Lu说。

LuGo使该团队能够将量子门数量从200万减少到9.1万——计算需求降低了95%以上。这一改进仅需使用Frontier近10000个节点中的一个节点。

“LuGo所做的，是在更短的时间内将HHL解的能力扩展到新的细节水平，”ORNL计算科学家、该研究合著者Kalyan Gottiparthi说。“随着量子计算作为一个领域不断发展，并且随着我们迈向容错一代量子计算机，我们预计会找到更多这类方法，使我们能够以适配量子优势的新方式利用已有的经典解决方案。”