核融合の「トリチウム問題」に光、量子コンピューターを用いた初のFLiBe溶融塩化学計算に成功
2026年7月8日 13:18
オークリッジ国立研究所（ORNL）、クリーブランドクリニック、IBMの共同研究チームは、核融合炉の燃料増殖ブランケット候補材料である溶融塩「FLiBe」の分子構造に関する世界初の量子コンピューター計算に成功したと発表した。従来の古典的計算手法では困難だった精度を達成し、核融合発電の実用化に向けた最大の障壁の一つである「トリチウム問題」の解決に貢献することが期待されている。本成果は2026年7月6日付の論文で公開された。
■核融合発電が直面する「トリチウム」の調達ボトルネック
核融合エネルギー開発は、常にトリチウム（三重水素）の確保という課題を抱えている。主要な核融合炉設計のほぼすべてで燃料として使われるトリチウムは、地球上に実用的な量としてはほとんど存在しない。そのため、炉の内部でトリチウムを自己生産（増殖）させる方法が模索されており、その最有力候補がフッ化リチウムベリリウムの混合溶融塩「FLiBe（フライブ）」である。しかし、FLiBeの内部で起こる化学反応は計算が極めて複雑であり、これまで科学者があらゆる計算ツールを投入しても解明を阻まれてきた。
2026年7月6日、ORNL、クリーブランドクリニック、IBMの研究チームは、FLiBeの分子構成に関する初の量子コンピューター計算結果を公開した。この計算は、従来の古典的計算手法では到達できなかった精度を達成している。これにより、塩の内部で生成されたトリチウムが、腐食性の高いフッ化水素として閉じ込められるのか、あるいはガスとして放出されるのかという、核融合炉の燃料増殖ブランケットが実際に機能するかどうかを左右する重要な分岐点（トリチウム化学種分化問題）を、工学的に意味のある精度で初めて明らかにした。
■古典コンピューターの限界：密度汎関数理論（DFT）の不正確さ
多くの核融合炉設計では、トカマクと呼ばれる強力な磁気閉じ込め容器の中で、水素の同位体である重水素とトリチウムを融合させる。重水素は海水から事実上無限に抽出できるが、トリチウムはそうはいかない。トリチウムは半減期が約12年の放射性物質であり、地球上に大規模な自然供給源は存在しない。世界の年間供給量は、ごく少数の核分裂炉から副産物として生産されるわずか数ポンド（約1.8kg、1ポンド=約0.45kg換算）にすぎない。1ギガワット規模の核融合発電所が稼働すれば、1日に約1ポンドのトリチウムを消費するため、現在の世界全体の供給量はわずか数週間で底を突く計算になる。
そこで多くの設計者が採用している解決策が、プラズマを取り囲む溶融塩の厚いブランケットを用いて、炉内でトリチウムを自家増殖させる方法だ。核融合反応によって放出された中性子が塩の中のリチウム6原子に衝突すると、原子が分裂してヘリウムと新たなトリチウムが生成される。このブランケット材料の最有力候補が、約70年前にORNLで開発されたFLiBeである。
しかし、流動的で動的に変化する溶融塩の内部でトリチウムがどのように振る舞うかを予測するには、極めて高精度な量子化学モデリングが必要となる。計算化学者が標準ツールとして用いる密度汎関数理論（DFT）は、多くの材料で優れた成果を上げてきたが、溶融塩のような強相関系やイオン系では、自由エネルギーの予測値に最大10%もの誤差が生じることが知られている。この誤差範囲では、トリチウムがフッ化水素となって腐食を引き起こすのか、あるいはガスとして回収可能な状態で放出されるのかを判別できない。そのため、これまでは高価な物理実験に頼るしかなかった。
■量子・古典ハイブリッドワークフローの仕組み
arXivのプレプリント（論文番号：2606.30402）で詳細が公開された今回の手法は、古典コンピューターと量子プロセッサーを組み合わせたハイブリッド型である。そのアーキテクチャは以下の3つのレイヤーで構成されている。
第1レイヤーでは、完全に古典的な手法である「第一原理分子動力学」を用いて、動作温度下におけるFLiBe塩をシミュレートし、原子の実際の配置パターンを生成する。今回の計算では、このシミュレーションから21個のイオンからなるクラスターを9パターン抽出した。
第2レイヤーでは、「埋め込み波動関数（EWF）」法を用いて、各クラスターを原子中心の断片（フラグメント）に分割する。これにより、古典的な近似手法で正確に解ける部分を特定し、電子相関効果が強く古典的手法が破綻する「最も量子力学的な計算が要求される断片」のみを量子プロセッサーに引き渡す。
第3レイヤーでは、引き渡された最大の断片を、IBMの量子ハードウェア上で「拡張サンプルベース量子対角化（ext-SQD）」アルゴリズムを用いて解決する。このアルゴリズムは、量子回路を用いてプロセッサー上に試行量子状態を準備し、得られた量子状態からビット列をサンプリングした上で、古典分散コンピューティングを用いてハミルトニアンを対角化する。この「拡張（extended）」版は、従来のSQDでは扱えなかった電荷を持つイオン系を処理するために特別に開発されたものである。
検証の結果、9つのクラスターすべてにおいて、このワークフローは断片の基底状態エネルギーを極めて高い精度で再現した。最大偏差は0.7 kcal/mol、平均絶対偏差は0.3 kcal/molであり、電荷を持つ無機溶融塩においてこのレベルの精度が量子ハードウェア上で実証されたのは世界で初めてである。
■今後の展望と残された課題
今回の9つのクラスターによる概念実証は、長期的な研究プロセスの第一歩にすぎない。研究チームは、AIを活用した3段階のループ計画を描いている。まずAIエージェントがORNLの70年にわたる溶融塩データベースから候補となる塩の組成をスクリーニングし、中性子工学特性や熱物性に優れた有望な候補を選び出す。次に、それらの候補を古典スーパーコンピューターに送り、原子レベルのDFTモデリングを行う。そして、最も量子力学的な計算が要求される「化学種分化問題」の段階で、量子ハードウェアへとルーティングする計画だ。
実用化に向けては、クラスターのサイズを21イオンからさらに拡大し、種分化を大規模に決定するために必要な数百もの構成パターンを実行する必要がある。マクロ規模の溶融塩ブランケット全体（約10の24乗個の粒子）を完全にシミュレートすることは依然として困難だが、チームはサイクルごとにEWF手法と量子ハードウェアの双方を改良し、段階的にギャップを埋めていく方針を示している。
核融合発電の実用化において、外部からの供給に頼らずに燃料を自給自足する「トリチウム自己充足」の達成は、2030年代に核融合が商業エネルギー源として成立するかどうかを左右する極めて重要な課題である。今回の成果は、量子コンピューティングがその課題解決に貢献できる実用的なツールになりつつあることを示している。
■注目ポイントQ&A
●トリチウム化学種分化とは何ですか？なぜ核融合において重要なのですか？
トリチウム化学種分化とは、核融合炉の溶融塩ブランケット内で生成されたトリチウムが、どのような化学形態をとるかという問題です。腐食性が高く除去が困難な「フッ化水素」になるのか、あるいは自然に気泡となって分離・回収しやすい「ガス」として留まるのかによって、必要な抽出工学アプローチが全く異なります。今回の量子ハイブリッド計算により、どちらの形態がエネルギー的に有利かを初めて高精度に判別できるようになりました。
●量子コンピューターは、従来の古典コンピューターによる化学計算と比べて何が優れているのですか？
古典コンピューターで使われる密度汎関数理論（DFT）は、溶融塩のような複雑なイオン系では最大10%の誤差が生じ、化学的な挙動を正確に予測できませんでした。一方、最も正確な「完全配置相互作用（FCI）」法は、システムが大きくなると計算量が指数関数的に増大するため、古典コンピューターでは実行不可能です。量子コンピューターは量子状態の確率的な性質を直接表現できるため、ハイブリッド手法を用いることで、FCIと同等の高精度な計算を現実的な計算コストで実行できます。
●今回の量子計算の限界と、完全な解決に向けた今後のステップは何ですか？
今回の計算は、21個のイオンからなるクラスターを9パターン検証した段階にとどまります。実際の溶融塩全体におけるトリチウムの挙動を完全に解明するには、より大きなクラスターで数百パターンの構成をシミュレートする必要があります。チームは今後、クラスターサイズを拡大するとともに、AIによるスクリーニング、古典スーパーコンピューターによるモデリング、そして量子ハードウェアによる精密計算を組み合わせた統合ワークフローの構築を進める計画です。
元記事: Fusion Fuel Chemistry Yields to Quantum Computing in World-First Calculation