Connect with us

อัลกอริทึมควอนตัมสามารถตรวจสอบโมเลกุลขนาดใหญ่ขึ้น

คอมพิวติ้งควอนตัม

อัลกอริทึมควอนตัมสามารถตรวจสอบโมเลกุลขนาดใหญ่ขึ้น

mm

ทีมงานที่ Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie (HZB) สามารถคำนวณวงโคจรของอิเล็กตรอนและพัฒนาการของพวกมันตามตัวอย่างของโมเลกุลขนาดเล็กหลังจากการกระตุ้นด้วยการปล่อยพลาสม่าเลเซอร์ ตามที่ผู้เชี่ยวชาญระบุ วิธีการนี้สามารถช่วยตรวจสอบโมเลกุลขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถคำนวณได้ด้วยวิธีการแบบเดิม

การพัฒนานี้ช่วยให้การคำนวณของควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถลดเวลาในการคำนวณสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมาก

การวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ใน Journal of Chemical Theory and Computation

พัฒนาอัลกอริทึมควอนตัม

Annika Bande เป็นผู้นำกลุ่มเคมีเชิงทฤษฎีที่ HZB

“อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ควอนตัมเหล่านี้ถูกพัฒนาขึ้นในบริบทที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง เราใช้พวกมันครั้งแรกเพื่อคำนวณความหนาแน่นของอิเล็กตรอนของโมเลกุล โดยเฉพาะการเปลี่ยนแปลงของพวกมันหลังจากการกระตุ้นด้วยแสง” Bande กล่าว

Fabian Langkabel เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่ม

“เราได้พัฒนาอัลกอริทึมสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ไม่มีข้อผิดพลาดและรันบนเซิร์ฟเวอร์แบบคลาสสิกที่จำลองควอนตัมคอมพิวเตอร์ขนาด 10 Qbits” Langkabel กล่าว

ทีมนักวิทยาศาสตร์จำกัดการศึกษาไว้ที่โมเลกุลขนาดเล็ก ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถทำการคำนวณได้โดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมจริงๆ พวกเขายังสามารถเปรียบเทียบผลลัพธ์กับการคำนวณแบบเดิมๆ ได้

ข้อดีเหนือวิธีการแบบเดิม

อัลกอริทึมควอนตัมสามารถผลิตผลลัพธ์ที่ทีมงานต้องการได้ ไม่เหมือนกับการคำนวณแบบเดิม อัลกอริทึมควอนตัมสามารถคำนวณโมเลกุลขนาดใหญ่ขึ้นได้ด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต

“สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับเวลาในการคำนวณ ซึ่งเพิ่มขึ้นตามจำนวนอะตอมที่ประกอบเป็นโมเลกุล” Langkabel กล่าวต่อ

เมื่อพูดถึงวิธีการแบบเดิมๆ เวลาการคำนวณจะเพิ่มขึ้นหลายเท่าสำหรับอะตอมเพิ่มเติม แต่นี่ไม่ใช่กรณีสำหรับอัลกอริทึมควอนตัม เนื่องจากพวกมันทำงานได้เร็วขึ้นสำหรับอะตอมเพิ่มเติม

การศึกษานี้แสดงให้เห็นวิธีการคำนวณความหนาแน่นของอิเล็กตรอนและ “การตอบสนอง” ต่อการกระตุ้นด้วยแสงล่วงหน้า โดยใช้ความละเอียดพื้นที่และเวลาในระดับสูง

วิธีการนี้ช่วยให้สามารถจำลองและเข้าใจกระบวนการเสื่อมสภาพที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งสำคัญสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ประกอบด้วย “จุดควอนตัม” นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถทำนายพฤติกรรมทางกายภาพหรือเคมีของโมเลกุล ซึ่งอาจเกิดขึ้นระหว่างการดูดซับแสงและการถ่ายโอนประจุไฟฟ้า

ทั้งหมดนี้ช่วยให้การพัฒนาของตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับการผลิตไฮโดรเจนสีเขียวด้วยแสงอาทิตย์ และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับกระบวนการในโมเลกุลตัวรับแสงไวต่อแสงในดวงตา

Alex McFarland เป็นนักข่าวและนักเขียน AI ที่สำรวจการพัฒนาล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ เขาได้ร่วมงานกับสตาร์ทอัพ AI และสื่อสิ่งพิมพ์ต่างๆ ทั่วโลก