電腦發明至今 70 多年，才從足球場一般大的體積發展成為人手必備的手機；人工智慧從提出到 ChatGPT 的出現，也將近 70年，破壞式創新從來都不會是優化某個小零件就能發生的，需要長時間、不斷投入、探索才可能達成。量子電腦也是。
鴻海研究院量子計算研究所所長謝明修表示，2022 年諾貝爾物理學獎頒給鑽研量子糾纏的學者，台灣政府也投資了史上最多的金額，並成立量子國家隊投入前瞻技術研究，在在顯示，量子運算無庸置疑是未來最重要的科技創新。
IBM、Google、 Intel、 Microsoft 百 度等科技巨頭，以及 PsiQuantium、Xanadu、IonQ、Rigetti Computing、Honey well Quantum Solutions 等新創公司都積極投入量子科技的相關研究。鴻海正是因為看見此前瞻技術的發展性而積極投入，期許能夠強佔量子技術得先機。
謝明修分析，目前量子研究有四大區塊，分別是量子計算、通訊、模擬跟感測，目前較成熟的在模擬及感測，而鴻海研究院在四大塊都有佈局；因為在科技發展早期，佈局要愈廣愈好。同時，也要把時間維度拉長，「這必須是以十年為單位的思考模式」不僅在技術，更重要的是必須培養出未來的量子人才。而 2022 年，量子所將重點放在量子模擬。
量子模擬開發兩大關鍵
為什麼需要量子模擬？ 謝明修引用1965 年諾貝爾物理獎得主、知名物理學家費曼的話，「大自然不是古典的，如果你想要進行模擬，最好是使用量子力學，而這不是一個簡單的問題。」
例如電池內部的化學反應，因為牽涉到複雜的電子交互作用，至今無法精準模擬。兩相比較，量子模擬只透過 n 個量子位元，可以描述 2n 可能的量子狀態，而古典模擬則需要 2n 個位元數。簡言之，無論在效能、資源各方面，都將跳脫目前的侷限，開創超乎想像的新局。
那麼，量子模擬究竟是什麼？鴻海研究院量子計算研究所所長謝明修說明，如果想要了解某個物理系統的「能階分佈」，透過輸入「組態資訊」，也就是物理系統的一些環境參數，以及想要觀測的物理量訊息，輸入到一台能夠控制的量子電腦後，進行計算而得到結果，這就是量子模擬精髓。
按照這樣的邏輯，量子模擬設計開發有兩大關鍵。首先是如何優化輸入的組態，這需要具備欲處理問題的領域知識；第二個關鍵，則在於必須開發高效的量子模擬系統。舉凡需要高效能的物理或化學反應，都可以利用量子模擬進行描述。
應用於鋰硫電池開發 超越 IBM 成果
量子模擬應用的範圍很廣，謝明修舉例，包括電池開發、藥物開發⋯⋯甚至碳排放預估，用來定量描述進行中化合物結構與能量關係，以及穩定分子的結構預測。例如藥物開發，因不同化合物的結構會產生不同物理或化學性質，進而影響藥理性質，透過量子電腦模擬，可以預測不同藥物的穩定性，能夠提高用藥安全。
2022 年鴻海研究院量子所的主要研究成果，就包括電池開發與藥物開發這兩項。謝明修表示，前者是以量子模擬來輔助了解電池化學反應，後者則是希望能夠深入了解藥理作用機制。
下世代最受矚目的鋰硫電池因為原料便宜、開採容易，且製作過程中的排放量較少，對環境友善，因此備受業者重視。
例如全球汽車大廠 Mercedes-Benz 就與 IBM Quantum 合作，透過 IBM 量子模擬器，用 21 Qubits 了解穩定結構狀態下的結構、鋰原子及硫原子的鍵長，找出能量與距離的分佈圖。謝明修說，量子所同樣在 IBM 模擬器上只用 8 Qubits 就達到同樣的效果；福特汽車也針對三元鋰電池開發量子模擬方案，討論兩個鈷原子之間的能量與距離相對方案，使用了 20 Qubits 跟數萬個邏輯閘，量子所則只需要 8 Qubits、數百個邏輯閘，電路深度節省高達 90％。
與國際新創合作 模擬藥物異構物開發
量子模擬同樣可以運用在藥理作用機制上，相同的分子式、不同的結構會影響藥效穩定性，因此了解異構物是藥物開發中非常重要的議題。謝明修說，他們與國際新創英科智能（Insilicon Medicine）在台灣的研發團隊合作，選擇 FDA 批准、用於治療肌萎縮的 Edaravone，開發出量子模擬三種異構物的方案。這個開發方案同樣只需要 8 Qubits，超越其他團隊需要數百個 Qubits 的成績。
量子模擬的下一步，將會大量運用在材料方面。謝明修指出，包括能夠模擬更大的物理系統，並在減少量子計算資源的同時，還能提高量子模擬精準度，都是需要繼續努力的方向。
「軟體應用是量子所，離子阱實驗室則主攻硬體」謝明修進一步勾勒出鴻海研究院的量子研究布局與努力方向，「學術單位可以很數學，但鴻海研究院必須想像落地的場域。」因此，應用端的重要性不下於純理論研究，必須學習很多不同領域的知識（domain knowledge）。同時也要和院內其他研究所合作，例如量子通訊跟通訊所合作；由於使用光纖，又跟通訊所、半導體所及資安所有關。集結不同領域專業，攜手找尋科技界最矚目的下一個「聖杯」。
⊕本文選自鴻海研究院2022年鑑