คอมพิวติ้งควอนตัม

อัลกอริทึมควอนตัมสามารถตรวจสอบโมเลกุลขนาดใหญ่ขึ้น

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

ทีมนักวิจัยที่ Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie (HZB) สามารถคำนวณออร์บิทัลของอิเล็กตรอนและพัฒนาการของมันในตัวอย่างของโมเลกุลขนาดเล็กหลังการกระตุ้นด้วยการฉายแสงเลเซอร์ ตามที่ผู้เชี่ยวชาญระบุ วิธีนี้สามารถช่วยตรวจสอบโมเลกุลขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถคำนวณได้ด้วยวิธีการแบบเดิม

การพัฒนานี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมก้าวหน้า ซึ่งสามารถลดเวลาในการคำนวณสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมาก

การวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ใน Journal of Chemical Theory and Computation

พัฒนาอัลกอริทึมควอนตัม

Annika Bande เป็นผู้นำกลุ่มเคมีเชิงทฤษฎีที่ HZB

“อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ควอนตัมเหล่านี้ถูกพัฒนาขึ้นในบริบทที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง เราใช้มันใน đâyเพื่อคำนวณความหนาแน่นของอิเล็กตรอนของโมเลกุล โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเปลี่ยนแปลงของมันหลังการกระตุ้นด้วยแสง” Bande กล่าว

Fabian Langkabel เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่ม

“เราได้พัฒนาอัลกอริทึมสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ไม่มีข้อผิดพลาดและรันบนเซิร์ฟเวอร์คลาสสิกที่จำลองคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาด 10 Qbits” Langkabel กล่าว

ทีมนักวิจัยจำกัดการศึกษาไว้ที่โมเลกุลขนาดเล็ก ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถคำนวณได้โดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมจริงๆ พวกเขายังสามารถเปรียบเทียบผลลัพธ์กับการคำนวณแบบเดิมได้

ข้อดีเหนือวิธีการแบบเดิม

อัลกอริทึมควอนตัมให้ผลลัพธ์ที่ทีมนักวิจัยต้องการ ไม่เหมือนกับการคำนวณแบบเดิม อัลกอริทึมควอนตัมสามารถคำนวณโมเลกุลขนาดใหญ่ได้ด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต

“สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับเวลาในการคำนวณ ซึ่งเพิ่มขึ้นตามจำนวนอะตอมที่ประกอบเป็นโมเลกุล” Langkabel กล่าวต่อ

เมื่อพูดถึงวิธีการแบบเดิม เวลาในการคำนวณจะเพิ่มขึ้นหลายเท่าสำหรับอะตอมเพิ่มเติม แต่นี่ไม่ใช่กรณีสำหรับอัลกอริทึมควอนตัม ซึ่งจะเร็วขึ้นสำหรับอะตอมเพิ่มเติม

การศึกษานี้แสดงให้เห็นวิธีการคำนวณความหนาแน่นของอิเล็กตรอนและปฏิกิริยาต่อการกระตุ้นด้วยแสงล่วงหน้า โดยใช้ความละเอียดพื้นที่และเวลาอย่างสูง

วิธีนี้ช่วยให้สามารถจำลองและเข้าใจกระบวนการเสื่อมสภาพที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งสำคัญสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ประกอบด้วย “จุดควอนตัม” นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถทำนายพฤติกรรมทางกายภาพหรือเคมีของโมเลกุล ซึ่งอาจเกิดขึ้นระหว่างการดูดกลืนแสงและการถ่ายโอนประจุไฟฟ้า

สิ่งนี้ทั้งหมดช่วยให้สามารถพัฒนาพhotocatalyst สำหรับการผลิตไฮโดรเจนสีเขียวด้วยแสงแดด และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับกระบวนการในโมเลกุลตัวรับแสงไวต่อแสงในตา

Alex McFarland เป็นนักข่าวและนักเขียน AI ที่สำรวจการพัฒนาล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ เขาได้ร่วมงานกับสตาร์ทอัพ AI และสื่อสิ่งพิมพ์ต่างๆ ทั่วโลก