量子计算机通过利用量子力学原理来处理材料科学中的复杂模拟，以建模经典计算机无法处理的系统。经典计算机难以处理涉及量子相互作用（例如分子中的电子行为）的模拟，因为计算量会随系统规模呈指数级增长。然而，量子计算机使用量子比特，这些量子比特可以存在于叠加态（例如，同时处于 0 和 1 状态）并相互纠缠。这使得它们能够并行表示和处理量子系统的许多可能配置，避免了经典方法的指数级开销。例如，模拟分子的电子结构——这是设计新材料的关键——可以使用变分量子本征求解器 (VQE) 或量子相位估计算法 (QPE) 等量子算法更高效地完成，这些算法将问题直接映射到量子比特相互作用。
一个具体的应用是模拟用于化学反应的催化剂。例如，模拟固氮酶对于农业至关重要，但由于其复杂的电子关联，对于经典系统来说计算量巨大。量子算法可以通过将电子轨道编码到量子比特中并使用量子线路计算其能态来近似这些相互作用。同样，量子计算机可以通过模拟氧化铜化合物中电子的量子晶格动力学来模拟高温超导体——这项任务需要跟踪纠缠的电子对（库珀对）在大量配置中的行为。这些模拟可以深入了解材料特性，如导电性或稳定性，从而加速储能或电子产品新材料的发现。
然而，当前的量子硬件面临挑战。噪声和有限的量子比特数限制了模拟的规模和精度。开发者通常使用混合方法，其中量子处理器处理特定的子程序（如估算能态），而经典计算机则负责优化参数或纠正错误。IBM 的 Qiskit 或 Google 的 Cirq 等工具提供了用于实现这些算法的库，甚至可以在当今的噪声设备上使用。例如，研究人员已在量子硬件上使用 VQE 模拟了氢化锂等小分子，尽管精度有限，但证明了概念的可行性。随着硬件的改进，量子模拟可能会补充经典方法，解决材料设计中的特定瓶颈，而非完全取代经典工具。这种混合模型允许开发者逐步将量子算法集成到现有工作流程中。