État de l'art de la chimie quantique en 2022

La chimie quantique est très difficile. La meilleure chimie informatique quantique semble se situer au niveau de 12 qubits / 12 atomes. Les simulations sur superordinateur peuvent gérer 20 qubits et 20 atomes. Certains premiers articles suggèrent que les superordinateurs classiques peuvent atteindre 100 atomes et 1000 35 qubits pour certains types de simulation. Les ordinateurs quantiques poussent jusqu'à XNUMX ions piégés haute fidélité et des travaux sont en cours pour obtenir une atténuation et une suppression des erreurs supérieures, ainsi qu'une éventuelle correction des erreurs avec les ordinateurs quantiques. Les percées dans les algorithmes pour les superordinateurs et les systèmes quantiques se poursuivent et de nombreux concurrents dotés de différentes technologies quantiques cherchent à réaliser des percées pour atteindre des milliers et des millions de qubits et à développer une gestion des erreurs supérieure et plus efficace.

Il y a eu un article en 2022 dans lequel des simulations quantiques ont été réalisées sur le supercalculateur Sunway. Au stade actuel, la simulation classique du calcul quantique est cruciale pour l’étude des algorithmes quantiques et des architectures informatiques quantiques, en particulier pour les algorithmes quantiques heuristiques comme VQE. La plus grande expérience VQE réalisée à ce jour sur un ordinateur quantique a utilisé 12 qubits. Un avantage informatique quantique pertinent sur le plan industriel en chimie quantique devrait apparaître autour de 38 ≤ N ≤ 68 qubits (dans l'hypothèse de qubits corrigés des erreurs), ce qui est lié à un problème de structure électronique comprenant
19 ≤ N ≤ 34 électrons.

Comparé au RQC (Random Quantum Circuits), le VQE (variational quantum eigensolver) est beaucoup plus exigeant pour les ordinateurs quantiques et classiques. Par exemple, le nombre de portes CNOT impliquées dans une simulation typique de chimie informatique quantique dépasse rapidement le million avec les portes couramment utilisées. ansatz physiquement motivé tel que le cluster couplé unitaire (UCC). De plus, le circuit quantique paramétrique doit être exécuté plusieurs fois, comme c’est généralement le cas pour les algorithmes variationnels. Ces effets limitent la plupart des recherches actuelles sur le VQE utilisant des ordinateurs classiques à de très petits problèmes (moins de 1 qubits). Libérer le langage de programmation Julia sur les architectures Sunway et l'exécuter efficacement sur 20 millions de cœurs est également une tâche extrêmement difficile. Les travaux de 20 ont établi la norme en matière de simulation classique à grande échelle de la chimie computationnelle quantique et ouvrent la voie à l’analyse comparative des applications VQE sur des ordinateurs quantiques bruyants à court terme.

Q2 Chemistry convient à la simulation à grande échelle de la chimie informatique quantique, basée sur une combinaison de la théorie de l'intégration de la matrice de densité et des états du produit matriciel pour réduire la mise à l'échelle exponentielle de la mémoire en fonction de la taille du système ; un schéma de parallélisation personnalisé à trois niveaux a été mis en œuvre en fonction de la nature du problème physique et de l'architecture à plusieurs cœurs ; Julia est utilisée comme langage principal, ce qui facilite à la fois la programmation et permet des performances de pointe proches du C ou du Fortran natif ; Des systèmes chimiques réels ont été étudiés pour démontrer la puissance de Q2Chemistry dans la quantification informatique des interactions protéine-ligand. Au meilleur de leurs connaissances, il s'agit de la première simulation de chimie informatique quantique rapportée.
calcul pour un système chimique réel comportant jusqu'à 100 atomes et 1000 200 qubits en utilisant DMET-MPS-VQE (et 20 qubits en utilisant MPS-VQE), et s'adapte à environ XNUMX millions de cœurs. Cela ouvre la voie à une analyse comparative à court terme
Expériences VQE sur des ordinateurs quantiques d’environ 100 qubits.

Une nouvelle étude montre que pour des problèmes d'intérêt réel, tels que le calcul des états énergétiques d'un groupe d'atomes, les simulations quantiques ne sont pas encore plus précises que celles des ordinateurs classiques.

Les résultats de l’étude montrent à quel point les ordinateurs quantiques sont sur le point de devenir des outils de simulation atomique et moléculaire utiles pour les chimistes et les scientifiques des matériaux.

Garnet Chan du California Institute of Technology et ses collègues ont effectué des simulations d'une molécule et d'un matériau à l'aide d'un processeur Google de 53 qubits appelé Weber, basé sur Sycamore.

L’équipe a sélectionné deux problèmes d’intérêt actuel, sans aucune considération quant à leur adéquation avec un circuit quantique. La première consiste à calculer les états énergétiques d’un amas de 8 atomes de fer (Fe) et de soufre (S) trouvé dans le noyau catalytique de l’enzyme nitrogénase. Cette enzyme brise les liaisons fortes des molécules d’azote et constitue la première étape d’un processus biologique important appelé fixation de l’azote. Comprendre la chimie de ce processus pourrait s’avérer utile pour développer des catalyseurs artificiels fixant l’azote pour l’industrie chimique.

L’un des principaux obstacles à des simulations quantiques précises est le bruit – des erreurs aléatoires dans la commutation des « portes » qui effectuent les opérations logiques quantiques et dans la lecture de leurs états de sortie. Ces erreurs s'accumulent et limitent le nombre d'opérations de porte qu'un calcul peut effectuer avant que le bruit ne domine. Les chercheurs ont découvert que les simulations comportant plus de 300 portes étaient submergées par le bruit. Mais plus le système est complexe, plus il faut de portes. L'amas Fe-S, par exemple, présente des interactions à longue portée entre les spins ; pour être représentées avec précision, de telles interactions nécessitent de nombreuses portes.

Les simulations ont fourni des prédictions raisonnablement bonnes sur les spectres énergétiques de l’amas Fe-S et la capacité thermique de 𝛼-RuCl3, mais seulement si les systèmes simulés n’étaient pas trop grands. Pour 𝛼-RuCl3, l’équipe n’a pu obtenir des résultats significatifs que pour un très petit morceau de 6 atomes du réseau cristallin ; s’ils augmentaient la taille à seulement 10 atomes, le bruit submergeait la sortie. Et les contraintes sur les opérations de porte signifiaient que seulement environ un cinquième des ressources quantiques de Weber pouvait être utilisé pour le calcul.

Chimie quantique de pointe sur les ions piégés IonQ

Le calcul quantique a attiré une attention particulière en raison de sa capacité à résoudre certains problèmes informatiques plus efficacement qu'avec les ordinateurs classiques, en particulier depuis qu'IBM a lancé le premier ordinateur quantique accessible dans le cloud et que Google a démontré son avantage quantique. L'une de ses applications les plus prometteuses est de résoudre efficacement les problèmes de structure électronique : pour illustrer, considérons que pour un problème contenant N orbitales de spin, le nombre de bits classiques requis pour représenter la fonction d'onde s'échelonne de manière combinatoire avec N, alors que sur un système quantique
ordinateur, seuls N qubits sont nécessaires. L’avantage exponentiel offert par les ordinateurs quantiques a motivé de nombreuses recherches visant à développer des algorithmes quantiques pour résoudre le problème de la structure électronique.

L'algorithme variationnel quantique propre (VQE) est conçu spécifiquement pour les ordinateurs quantiques actuels à échelle intermédiaire (NISQ). VQE estime l'état fondamental d'un système en implémentant un circuit paramétré peu profond, qui est classiquement optimisé pour minimiser de manière variationnelle la valeur attendue de l'énergie. L'algorithme VQE permet à l'utilisateur de sélectionner la forme du circuit paramétré.

Il existe un document de recherche de la société d’ordinateurs quantiques Trapped Ion, IonQ, d’une valeur de 2 milliards de dollars. Ils ont obtenu un nouveau record avec 12 qubits et 72 paramètres. Si je ne me trompe pas, le travail de Google avec 10 atomes et qubits a été surpassé par ce travail d'IonQ.

IonQ teste actuellement un système de 35 qubits d'ions piégés. L'ion piégé devrait théoriquement être capable d'obtenir des qubits physiquement parfaits. Cependant, il existe d’autres sources d’erreurs dans l’ensemble du système.

Les travaux du supercalculateur Sunway sur les machines classiques simulant les atomes, ainsi que l'IonQ et d'autres systèmes quantiques, continueront à progresser et à simuler des systèmes atomiques et moléculaires physiques de plus en plus grands.

Simulations d'électrons corrélés par paires optimisées sur les orbites sur des ordinateurs quantiques à ions piégés

Les solveurs propres quantiques variationnels (VQE) comptent parmi les approches les plus prometteuses pour résoudre les problèmes de structure électronique sur les ordinateurs quantiques à court terme. Un défi crucial pour le VQE dans la pratique est qu’il faut trouver un équilibre entre l’expressivité de l’ansatz VQE et le nombre de portes quantiques requises pour mettre en œuvre l’ansatz, compte tenu de la réalité des opérations quantiques bruyantes sur les ordinateurs quantiques à court terme. Dans ce travail, nous considérons une approximation corrélée par paire optimisée sur l'orbite du cluster unitaire couplé avec ansatz simple et double (uCCSD) et rapportons une implémentation de circuit quantique très efficace pour les architectures à ions piégés. Nous montrons que l'optimisation orbitale peut récupérer une énergie de corrélation électronique supplémentaire significative sans sacrifier l'efficacité grâce à des mesures de matrices à densité réduite (RDM) d'ordre inférieur. Dans la dissociation de petites molécules, la méthode donne des prédictions qualitativement précises dans le régime fortement corrélé lorsqu'elle est exécutée sur des simulateurs quantiques sans bruit. Sur les ordinateurs quantiques à ions piégés Harmony et Aria d'IonQ, nous exécutons des algorithmes VQE de bout en bout avec jusqu'à 12 qubits et 72 paramètres variationnels – la plus grande simulation VQE complète avec une fonction d'onde corrélée sur du matériel quantique. Nous constatons que même sans techniques d'atténuation des erreurs, les énergies relatives prévues dans différentes géométries moléculaires sont en excellent accord avec les simulateurs sans bruit.

Existe-t-il des preuves d'un avantage quantique exponentiel en chimie quantique.

Abstract
L'idée d'utiliser des dispositifs de mécanique quantique pour simuler d'autres systèmes quantiques est communément attribuée à Feynman. Depuis la suggestion initiale, des propositions concrètes sont apparues pour simuler la chimie moléculaire et des matériaux par le calcul quantique, comme une « application tueuse » potentielle. Les indications d'un avantage quantique exponentiel potentiel dans les tâches artificielles ont accru l'intérêt pour cette application. Il est donc essentiel de comprendre la base d'un avantage quantique exponentiel potentiel en chimie quantique. Nous rassemblons ici les preuves de ce cas dans la tâche la plus courante en chimie quantique, à savoir l’estimation de l’énergie de l’état fondamental. Nous concluons que la preuve d’un tel avantage exponentiel dans l’espace chimique n’a pas encore été trouvée. Bien que les ordinateurs quantiques puissent encore s’avérer utiles pour la chimie quantique, il peut être prudent de supposer que les accélérations exponentielles ne sont pas disponibles de manière générique pour ce problème.

Des chercheurs de Berkeley et d’ailleurs ont examiné les arguments en faveur de l’hypothèse de l’avantage quantique exponentiel (EQA) pour la tâche centrale de détermination de l’état fondamental en chimie quantique. La version spécifique de l'EQA qu'ils ont examinée exigeait que la préparation de l'état quantique soit exponentiellement facile par rapport à l'heuristique classique, et que l'heuristique classique soit exponentiellement difficile. Leurs simulations numériques soulignent que les heuristiques sont nécessaires pour parvenir à une préparation quantique efficace de l’état fondamental. En même temps, ils ne trouvent aucune preuve de la mise à l’échelle exponentielle des heuristiques classiques dans un ensemble de problèmes pertinents. Ce dernier suggère que la préparation d’états quantiques peut être rendue efficace pour les mêmes problèmes. Cependant, comme l’EEQ est basée sur le ratio des coûts, cela ne conduit pas à l’EEQ.

Les calculs numériques ne constituent pas une preuve mathématique de l'asymptotique en ce qui concerne la taille et l'erreur, et ils ne peuvent pas non plus exclure l'EQA dans des problèmes spécifiques. Cependant, leurs résultats suggèrent que sans connaissances nouvelles et fondamentales, il pourrait y avoir un manque d’AQE générique dans cette tâche. L'identification d'un système chimique quantique pertinent avec des preuves solides d'EQA reste une question ouverte. Ils n’ont pas pris en compte d’autres tâches que la détermination de l’état fondamental, et n’excluent pas non plus les accélérations polynomiales. Selon la forme précise, les accélérations quantiques polynomiales pourraient être associées à un avantage quantique utile, car même un algorithme polynomial classique ne signifie pas que des solutions peuvent être obtenues dans un laps de temps pratique. Ces deux aspects pourraient s’avérer importants dans le développement ultérieur des algorithmes quantiques en chimie quantique.