Connect with us

Алгоритм квантового обчислення може привести до розробки нових матеріалів

Квантові обчислення

Алгоритм квантового обчислення може привести до розробки нових матеріалів

mm

Команда дослідників Колумбійського університету розробила новий алгоритм, який може допомогти квантovým комп’ютерам розрахувати молекулярну енергію та привести до розробки нових матеріалів. Алгоритм використовує найбільшу кількість квантових бітів на сьогоднішній день для розрахунку енергії основного стану, який є найнижчим енергетичним станом у квантій-механічній системі. 

Нове дослідження було опубліковано в Nature

Розрахунок енергії основного стану

Алгоритм був розроблений професором хімії Колумбійського університету Девідом Райхманом та постдоком Джунхо Лі, разом з дослідниками Google Quantum AI. Він зменшує статистичні помилки, які викликаються квантovými бітами в хімічних рівняннях, та використовує до 16 кубітів на 53-кубітовому комп’ютері Sycamore компанії Google для розрахунку енергії основного стану, який є найнижчим енергетичним станом молекули. 

“Це найбільші квантові хімічні розрахунки, які коли-небудь проводилися на реальному квантому пристрої”, – сказав Райхман. 

Будучи здатними точно розрахувати енергію основного стану, хіміки зможуть розробити нові матеріали. Наприклад, алгоритм можна використовувати для розробки матеріалів, які прискорюють азотфіксацію для сільського господарства. Це лише один з багатьох можливих застосувань у сфері сталості, згідно з Лі, який є відвідувачем-дослідником у Google Quantum AI.

Алгоритм ґрунтується на квантій-механічному методі Монте-Карло, який є системою методів для розрахунку ймовірності, коли існує багато випадкових, невідомих змінних. Дослідники застосували алгоритм для визначення енергії основного стану трьох типів молекул. 

Є багато змінних, які можуть впливати на енергію основного стану, таких як кількість електронів у молекулі, напрямок їхнього спіна та траєкторії, які вони проходять при обертанні навколо ядра. Електронна енергія закодована у рівнянні Шредінгера, яке стає дуже важким для розв’язання на класичному комп’ютері, коли молекули стають більші. Однак існують методи для спрощення цього завдання, та квантові комп’ютери можуть врешті-решт обійти цю експоненціальну проблему масштабування. 

Обробка більших та складніших розрахунків

Згідно з принципом, квантові комп’ютери повинні бути здатними обробляти більші та складніші розрахунки, оскільки кубіти використовують квантові стани. Кубіти можуть існувати у двох станах одночасно, що не є характерним для двійкових цифр. Однак кубіти є крихкими, та коли кількість кубітів збільшується, точність у кінцевій відповіді зменшується. Лі розробив новий алгоритм для використання спільної потужності як класичних, так і квантових комп’ютерів для розв’язання цих складних рівнянь більш ефективно та з мінімальними помилками. 

“Це найкраще з двох світів”, – сказав Лі. “Ми використали інструменти, які у нас вже були, а також інструменти, які вважаються найновішими у квантій інформації, для вдосконалення квантій-хімічних розрахунків”, – сказав Лі. 

Попередній рекорд для розрахунку енергії основного стану ґрунтувався на 12 кубітах та методі, відомому як варіаційний квантовий розв’язувач власних значень (VQE). Проблема з VQE полягає в тому, що він не враховував ефекти взаємодіючих електронів, що є важливим для розрахунку енергії основного стану. Згідно з Лі, віртуальні кореляційні техніки з класичних комп’ютерів можна додати для допомоги хімікам у роботі з більшістю молекул. 

Нові гібридні класично-квантові розрахунки продемонстрували точність на рівні з деякими з найкращих класичних методів, що свідчить про те, що складні проблеми можна розв’язати більш точно та швидко за допомогою квантового комп’ютера. 

“Відомість розв’язання більших та складніших хімічних проблем буде збільшуватися з часом”, – сказав Лі. “Це дає нам надію, що квантові технології, які зараз розробляються, будуть практично корисними.”

Алекс Макфарленд - журналіст та письменник з питань штучного інтелекту, який досліджує останні розробки в галузі штучного інтелекту. Він співпрацював з численними стартапами та виданнями з штучного інтелекту у світі.