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氢有望成为未来的燃料——它能很好地储存能量，并且是碳中和的。然而，利用氢高效地产生能量依赖于对氢化学及其与氧的催化反应的量子力学理解。这些反应发生在一种叫做燃料电池的装置中，燃料电池是未来氢经济的核心成分。
燃料电池比内燃机早了24年，但尽管在阿波罗登月任务中使用过，它从未被主流采用。尽管效率高，但燃料电池和电池一样，需要催化剂和电解质——促进氢和氧受控反应的材料——来快速将氢和氧结合并转化为能量。这些部件的高成本和低耐用性是燃料电池商业化的最大障碍。
例如，绝大多数燃料电池技术都采用铂作为首选催化剂。虽然昂贵且对燃料杂质敏感，但铂允许燃料电池实现比汽油基解决方案更好的重量性能，同时只排放水。然而，将这项技术开发得足够便宜以进行大规模商业化是一个很大的要求，因为成功取决于对这些系统的复杂化学和材料特性的理解。
了解燃料电池在量子体系中的内部运作，可能会对它们的采用以及向氢经济的更广泛过渡产生变革性的影响。但要实现这一理解，存在一个根本性的挑战:科学家们几十年来开发的预测分子行为的技术受到了困难的阻碍，即经典计算机无法有效模拟支撑化学的量子力学。没有这种微观理解，寻找更好的催化剂和电解质是爱迪生式的——许多艰难的实验是通过不断的改进完成的，而不是由计算驱动的广泛探索。
幸运的是，这些量子问题可以用一种新的计算方法来解决。量子计算机利用单个离子、电子或光子量子态的独特性质(叠加和纠缠等现象)来存储和操纵数据。这意味着模拟大量不同化学构型的复杂计算可以使用在这个大空间中自然运行的量子计算机来解决。一台大规模的量子计算机将使这些棘手的问题变得可行，并为更有效地寻找更好的催化剂和电解质打开大门。
还没有人造出如此大规模的量子计算机。具体来说，今天的量子位容易出错，限制了可以可靠执行的操作数量。提高量子硬件的稳定性和规模是解决这一问题的关键部分，但同样重要的是实施技术，使量子计算机能够检测和纠正自己的错误，这一过程被称为量子纠错。理论上已经演示了几种进行量子纠错的方法，但是在真正的量子计算机上实现这些方法需要一个设备来解决这个复杂的问题解码问题每秒识别错误数十亿次。克服这些科学和工程挑战将使我们获得所谓的“容错”设备，量子计算机将使科学家能够理解催化剂和其他材料的特性。
Riverlane与Johnson Matthey和量子硬件制造商Rigetti一起，在过去的一年里一直致力于一些重要的初步步骤，这些步骤将在不久的将来实现量子模拟，并解决解码问题，以便在更长的时间内实现大规模模拟。我们最近通过在里格蒂量子计算机上的现场演示分享了这一合作的第一个结果，伦敦的观众选择了一个相关化学的小例子，并在加利福尼亚进行了计算。
为了实现这一演示，需要为这一高度特定的应用编写量子代码，并且需要大量的专业知识和时间来实现。Riverlane、Rigetti、Johnson Matthey团队的跨学科方式使我们能够通过整合问题所有领域的专业知识来有效地提供解决方案。这使得化学家能够用量子计算机的语言编写模拟，而不必迷失在电路设计的细节中。
这些模拟还处于早期阶段，但随着量子计算遵循自己的摩尔定律(性能每两年翻一番)，我们有望在未来十年全面了解氢催化中涉及的力和相互作用。最关键的下一步将是通过构建更好的量子比特和解决解码问题来实现纠错机制。
铂催化剂上氢分子的相互作用听起来很深奥，但其重要性怎么强调都不为过。对氢铂化学的更好理解将使我们深入了解燃料电池的内部运作，并使我们了解分子如何与催化表面相互作用。这反过来会把我们带入一个世界，在这个世界里，我们故意设计明天的材料，而不是试图凭经验发现什么是有效的。
此外，量子计算机的应用可能是许多领域的突破，这将加速净零经济。它们的使用可能会导致捕获一氧化碳的新系统的设计2，无碳燃料的发明，目前高碳排放氨生产的替代工艺，或者通过电解产生氢的效率的突破——甚至像工厂一样直接使用光。
向氢经济的过渡将需要氢作为燃料的产生、储存和使用——化学的量子效应在所有领域都发挥了作用，量子计算机可以显著加速发现的所有地方都是如此。综上所述，这将使我们能够现实地使用可再生能源来制造氢和燃料电池，并根据需求将其转化为电能。如今，这种往返在经济上是不可行的。但是明天，量子计算带来的深刻理解可以带领我们进入一个高效且负担得起的氢经济。
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