當代科技正處於一場以「量子現象」為核心的技術革命之中，量子材料與量子運算技術的結合，被視為未來科技突破的重要支柱。材料作為所有科技應用的基礎，其性質直接影響產品的效能、壽命與能效。過去幾十年間，科學家透過對量子特性與材料特性的結合，以及操作條件的優化，取得諸多進展。量子材料因其擁有特殊的電子結構與量子行為，為理解物理世界提供嶄新視角；而基於量子材料所建構的量子運算，也為發展未來新材料提供創新解方。

量子材料特性與量子位元實現方式

所謂「量子材料」並非單指某類特定的元素或化合物，而是泛指那些表現出量子力學行為的材料。這些材料具有經典物理學無法解釋的性質，通常表現出不尋常的電子、磁性或光學特徵，包含超導性、拓樸態、強關聯電子、量子相干與糾纏等現象。

超導性指的是某些材料在特定低溫下，電子無阻力地流動並排斥磁場，展現零電阻與邁斯納效應（Meissner Effect）。拓樸相是一種具備不依賴局部對稱性的物理性質，例如拓樸絕緣體，其內部為絕緣，但表面可導電且具有保護性的邊界態，對外界干擾不敏感，具極高穩定性。強關聯電子系統是指當電子間交互作用無法以簡單平均場方法處理時，會產生像莫特絕緣體（Mott Insulator）或不尋常的磁性態等現象。量子糾纏與非局域性，為粒子間的量子狀態彼此聯繫，即使相距遙遠也能影響對方，是量子通訊與量子電腦的基礎。

目前研究與應用中最受重視的量子材料，以超導量子位元（Superconducting Qubits）為首。包含美國企業IBM、Google、Rigetti，以及臺灣的中研院等，皆採用超導量子位元。量子位元的主體是被稱為「約瑟夫森接面（Josephson Junction）」的鋁（超導）/氧化鋁（絕緣）/鋁（超導）結構，並放在極低溫10 mK（–273.14℃，接近絕對零度）下運作。電路上的約瑟夫森結與設計好的電容並聯形成一個人造原子，其最低的兩個能階分別定義為|0〉與|1〉，即是量子位元所需的量子態。

其他如美國量子科技公司IonQ，使用離子阱量子位元（Trapped Ion Qubits），利用電場或磁場將單一原子（如鈣、鍶、鋇、鐿）懸浮於真空中。使用雷射冷卻離子至接近絕對零度，透過雷射操控原子的電子能階作為|0〉和 |1〉的量子態。另如美國科技大廠Intel，使用半導體量子點量子位元（Quantum Dot Qubits），利用互補式金屬氧化物半導體（CMOS）製程在矽晶圓中製作奈米尺寸的電荷陷阱，以單電子的自旋或電荷狀態作為量子位元，並在低溫下操作以穩定量子態。

量子運算加速材料領域的創新

材料本身除了建構量子運算所需要的量子位元之外，量子運算本身也為新材料的研發提供重要線索。藉由模擬與分析複雜分子行為與反應機制，加速新材料或新催化劑的開發。其他的應用則包括缺陷檢測、分子穩定性、熱傳導分析等都有相關研究報導。

量子運算在化學結構與電子行為模擬領域展現出比傳統電腦更優異的表現，特別是計算分子的基態能量與電子雲分布，有更高的效率與精度，計算時有效節省記憶體需求。現有的高效能AI系統在處理大量排列組合的分子結構時，往往消耗大量資源，隨著需要模擬計算的化學系統或原子數目的增多，這些資源可能會逐漸地難以管理。於是，量子演算法的導入可以避免經典運算中指數級的記憶體開銷，加速材料科學中的運算任務，以下為幾個實際案例。

案例一：量子模擬高溫超導材料

如前所述，量子材料具有強關聯電子特性，當考量過渡性金屬的電子軌域重疊時，便會考慮引入靜電能的赫巴德模型（Hubbard Model）來描述電子的實際狀態。Google曾利用量子處理器模擬赫巴德模型中的關聯電子行為，以理解導體的導電機制，成為量子運算應用於探究超導機制的濫觴。而中國科技大學（USTC）則使用費米子赫巴德模型（Fermionic Hubbard Model, FHM），建立超冷原子晶格以探討銅氧化物高溫超導體的導電機制，有助於深入理解材料超導相的物理行為。

案例二：鋰硫電池用分子穩定性模擬

由於硫化物固態電解質鋰電池被視為下世代較為安全的鋰電池種類，藉由量子運算模擬相關材料的分子鍵能，將能縮短新型電池技術的開發時程。IBM與Mercedes Benz利用變分量子演算法（Variational Quantum Algorithms），計算了氫化鋰、硫化氫、硫化氫鋰和硫化鋰在解離曲線上的能量和偶極矩，聚焦於單鍵斷裂行為，以獲取所研究分子物種穩定性的資訊。

案例三：氮空位中心磁力計（Nitrogen-Vacancy Center Magnetometry）

氮空位中心磁力計，是一種基於鑽石中氮空位缺陷的量子感測技術，可簡稱NV磁力計。氮空位是一種鑽石晶格中的點缺陷，通常由一個氮原子取代一個碳原子並伴隨一個相鄰的空位形成。NV中心的電子自旋態對外界的磁場非常敏感，這使得它可以用來探測極微弱的磁場變化。其運作原理為：透過雷射光來激發NV中心，並利用微波控制其電子自旋態，再根據其自旋態對外加磁場的響應，來測量磁場強度與方向。

該技術具有極高靈敏度，可於室溫條件下工作，並具奈米級解析度進行非侵入式測量，因此廣泛應用於生物醫學、材料科學、凝聚態物理等領域。日本東京工業大學開發的鑽石量子感測器，藉由靈敏的磁力與電流感測能力，可安裝於「匯流排（Busbar）」的導線部件上，讀取極精密的電流值，並讓充電量接近電池的實際可存儲容量，無需預留10%裕量。除可延長續航力，亦有助於減少電池配置、降低成本。

案例四：大分子FeMo輔因子模擬

肥料中氮肥主要來自氨，氨的生成依據哈伯-博世（Haber-Bosch）法，需在高溫高壓條件下將氮氣與氫氣反應生成氨。而自然界中，固氮菌亦能合成氨，但必須有催化活性基-鐵鉬輔因子（FeMo Cofactor）。然而，這種大分子的結構複雜，一般模擬方法難以處理。Google估計可以使用400萬個量子位元和4天的計算時間完成模擬。藉由了解此類催化因子的反應機制，未來可望有效降低氨合成所需的能耗與碳排放，提升人工固氮的永續性。

案例五：量子模擬光觸媒分解水

由於氫能在永續進程中扮演關鍵角色，傳統電解水需要外加電力，若能利用太陽光進行光觸媒分解水，將有助於人類更快藉再生能源達到淨零目標。豐田汽車在歐洲區域總部Toyota Motor Europe與Quantum Application Lab（QAL）合作，深入研究光觸媒分解水機制，運用狀態平均軌域最佳化變分量子特徵求解器（State-Averaged Orbital-Optimized Variational Quantum Eigensolver, SA-OO-VQE），計算異質光觸媒水分解在基態和激發態下的交互作用能，成功高效模擬複雜的光觸媒過程。

量子運算應用於材料化學領域的未來三大趨勢

趨勢一：從模型理論走向產品應用與創新

國際上從化合物篩選的最佳化起步，進展到模擬小分子與催化機制。一路從單一原子，發展到簡單化合物的鍵能模擬，進一步至如鐵鉬輔因子等巨型分子的作用機制，顯示量子運算正逐步擴展對複雜材料系統的處理能力。藉由對微觀機制（Microscopic Mechanism）的深入理解，成為推動未來產品創新的原動力。

趨勢二：演算法突破將加速量子化學落地

量子運算主要分成具邏輯閘的通用型量子電腦，與沒有邏輯閘的量子退火計算兩種架構。目前通用型量子運算的硬體仍受限於量子位元數與糾錯能力，導致進展速度較為緩慢。相較之下，量子退火計算並不是通用型的量子電腦，而是一種專門針對特定優化問題的演算法，在目標函式擁有多組候選解答的情況下，找到全域最優解。藉由演算法的簡化或優化，夠彌補部分硬體的不足，快速讓量子化學的應用落地，加速材料篩選程序的普及。

趨勢三：AI與量子融合將加速產品開發

AI的優勢在於能分析大量數據、識別模式並預測發展方向。而量子運算則擅長模擬並解釋原子與分子中電子的行為。兩者表面看似風馬牛不相及，實則可互為助力。例如可以用量子模擬挑選鋰電池材料中，鍵能較強的候選材料，AI再根據這些材料的實驗數據進行分析，篩選出最佳配方比例，以達成產品壽命與性能要求。

結語：推動臺灣量子技術與材料研究結合

臺灣具全球領先的半導體製造與材料加工能力，具發展量子材料平台之條件。學研體系與產業鏈完善，具備技術轉化與應用能量。2021年，我國量子科技專案計畫正式成軍跨部會國家隊，遴選出17組產學研團隊，涵蓋未來通用量子電腦硬體技術、光量子技術、量子軟體技術與應用開發、雲端運算等四大範疇，展開為期5年的研究開發。其中在量子電腦硬體的技術布局，包含低溫超導量子位元、銫原子量子位元、鍺量子點陣列量子位元、矽基量子點量子位元等多重的量子位元技術。在量子與化學材料應用方面，使用量子噪聲進行化學系統量子模擬的演算法研究，在IBM-Q雲端平台上模擬光合作用二聚體系統中的能量轉移過程。

量子材料與量子運算象徵軟硬體架構的根本變革，雖充滿挑戰，目前全球仍處於探索階段，但其未來應用潛力可期。在材料科學日益複雜與高度跨域的今日，量子科技提供了一條全新的路徑，突破現有數位科技的極限。臺灣若能及早布局、強化研發並與國際接軌，將有望在全球材料與量子應用競爭中占據先機，掌握未來發展主導權。