A kvantumkémia nagyon nehéz. A legjobb kvantumszámítási kémia a 12 qubit / 12 atom szintjén van. A szuperszámítógépes szimulációk 20 qubit és 20 atom szimulációt tudnak kezelni. Vannak korai tanulmányok, amelyek azt sugallják, hogy a klasszikus szuperszámítógépek 100 atomot és 1000 qubitet is elérhetnek bizonyos típusú szimulációkhoz. A kvantumszámítógépek akár 35 nagy pontosságú csapdázott iont is nyomnak, és van munka a kiváló hibacsökkentés és hibaelnyomás, valamint a kvantumszámítógépekkel történő esetleges hibajavítás elérése érdekében. A szuperszámítógépek és a kvantumrendszerek algoritmusai terén folytatódnak az áttörések, és számos versenytárs van a különböző kvantumtechnológiákkal, akik több ezer és millió qubitre skálázható áttörést, valamint kiváló és hatékonyabb hibakezelést kívánnak elérni.
2022-ben volt egy tanulmány, amelyben kvantumszimulációkat végeztek a Sunway szuperszámítógépen. A jelenlegi szakaszban a kvantumszámítás klasszikus szimulációja kulcsfontosságú a kvantumalgoritmusok és kvantumszámítási architektúrák tanulmányozása szempontjából, különösen a heurisztikus kvantumalgoritmusok, például a VQE esetében. Az eddigi legnagyobb kvantumszámítógépen végzett VQE kísérlet 12 qubitet használt. Egy iparilag releváns kvantumszámítási előny a kvantumkémiában várhatóan körülbelül 38 ≤ N ≤ 68 qubitnél fog megjelenni (hibajavított qubitek feltételezése mellett), ami egy elektronikus szerkezeti problémához kapcsolódik, beleértve a
19 ≤ N ≤ 34 elektron.
Az RQC-hez (Random Quantum Circuits) képest a VQE (variational quantum eigensolver) sokkal igényesebb mind a kvantum, mind a klasszikus számítógépeknél, például egy tipikus kvantumszámítási kémiai szimulációban részt vevő CNOT kapuk száma gyorsan meghaladja az 1 milliót az általánosan használt eszközökkel. fizikailag motivált ansatz, mint például az egységes csatolt klaszter (UCC). Ezenkívül a paraméteres kvantumáramkört sokszor kell végrehajtani, ahogy az a variációs algoritmusokra jellemző. Ezek a hatások a VQE klasszikus számítógépeket használó jelenlegi vizsgálatait nagyon kis problémákra korlátozzák (kevesebb mint 20 qubit). A Julia programozási nyelv Sunway architektúrákon való felszabadítása és hatékony futtatása több mint 20 millió magon szintén rendkívül nagy kihívást jelent. A 2022-es munka felállította a kvantumszámítási kémia nagyszabású klasszikus szimulációjának mércéjét, és megnyitja az utat a VQE-alkalmazások benchmarkingjához rövid távú zajos kvantumszámítógépeken.
A Q2 Chemistry alkalmas a kvantumszámítási kémia nagy léptékű szimulációjára, amely a sűrűségi mátrix beágyazási elmélet és a mátrix termékállapotok kombinációján alapul, hogy csökkentse az exponenciális memóriaskálázást a rendszer méretéhez képest; testreszabott háromszintű párhuzamosítási sémát valósítottak meg a fizikai probléma természetének és a sokmagos architektúrának megfelelően; A Julia elsődleges nyelv, amely megkönnyíti a programozást és lehetővé teszi a csúcsteljesítményt a natív C vagy Fortran közelében; Valódi kémiai rendszereket tanulmányoztak, hogy bemutassák a Q2Chemistry erejét a proteinligandum kölcsönhatások számítási mennyiségi meghatározásában. Legjobb tudomásuk szerint ez az első bejelentett kvantumszámítógép-kémiai szimuláció
számítás akár 100 atomból és 1000 qubitből álló valódi kémiai rendszerre a DMET-MPS-VQE használatával (és 200 qubit az MPS-VQE használatával), és körülbelül 20 millió magra méretezhető. Ez megnyitja az utat a rövid távú benchmarking számára
VQE kísérletek kvantumszámítógépeken körülbelül 100 qubittel.
Egy új tanulmány azt mutatja, hogy a valós világot érintő problémák, például egy atomhalmaz energiaállapotának kiszámítása esetén, A kvantumszimulációk még nem pontosabbak a klasszikus számítógépeknél.
A tanulmány eredményei azt mutatják, hogy a kvantumszámítógépek milyen közel állnak ahhoz, hogy hasznos atomi és molekuláris szimulációs eszközökké váljanak vegyészek és anyagtudósok számára.
Garnet Chan, a Kaliforniai Műszaki Egyetem munkatársa és munkatársai egy molekula és egy anyag szimulációját végezték el a Weber nevű 53 qubites Google processzorral, amely Sycamore-on alapul.
A csapat kiválasztott két aktuális problémát anélkül, hogy mérlegelték volna, mennyire alkalmasak egy kvantumkörre. Az első a nitrogenáz enzim katalitikus magjában található vas (Fe) és kén (S) 8 atomos klaszterének energiaállapotának kiszámítása. Ez az enzim a nitrogénmolekulák erős kötéseit bontja meg a nitrogénkötésnek nevezett fontos biológiai folyamat első lépéseként. Ennek a folyamatnak a kémiájának megértése hasznos lehet mesterséges nitrogénmegkötő katalizátorok kifejlesztéséhez a vegyipar számára.
A pontos kvantumszimulációk egyik fő akadálya a zaj – véletlenszerű hibák mind a kvantumlogikai műveleteket végrehajtó „kapuk” kapcsolásában, mind a kimeneti állapotuk leolvasásában. Ezek a hibák felhalmozódnak, és korlátozzák azon kapuműveletek számát, amelyeket a számítás végrehajthat, mielőtt a zaj dominálna. A kutatók azt találták, hogy a több mint 300 kapuval végzett szimulációkat elborította a zaj. De minél bonyolultabb a rendszer, annál több kapura van szükség. A Fe-S klaszter például hosszú távú kölcsönhatásokkal rendelkezik a pörgetések között; a pontos ábrázoláshoz az ilyen interakciókhoz sok kapura van szükség.
A szimulációk jó előrejelzést adtak a Fe-S klaszter energiaspektrumairól és a 👉-RuCl3 hőkapacitásáról, de csak akkor, ha a szimulált rendszerek nem voltak túl nagyok. A 𝛼-RuCl3 esetében a csapat csak a kristályrács egy nagyon kicsi, 6 atomos darabjára tudott értelmes eredményeket elérni; ha csak 10 atomra növelték a méretet, a zaj túlterhelte a kimenetet. A kapuműveletek korlátai pedig azt eredményezték, hogy Weber kvantumerőforrásainak csak körülbelül egyötöde volt felhasználható a számításokhoz.
A legkorszerűbb kvantumkémia az IonQ befogott ionon
A kvantumszámítás jelentős figyelmet keltett azzal a lehetőségével, hogy a klasszikus számítógépeknél hatékonyabban oldhat meg bizonyos számítási problémákat, különösen azóta, hogy az IBM piacra dobta az első felhőben elérhető kvantumszámítógépet, és a Google bebizonyította a kvantumelőnyöket. Egyik legígéretesebb alkalmazása az elektronikus szerkezeti problémák hatékony megoldása: szemléltesse, hogy egy N spin pályát tartalmazó probléma esetén a hullámfüggvény reprezentálásához szükséges klasszikus bitek száma kombinatorikusan skálázódik N-nel, míg kvantumon.
számítógép csak N qubit szükséges. A kvantumszámítógépek által kínált exponenciális előnyök sok kutatást motiváltak az elektronikus szerkezeti probléma megoldására alkalmas kvantum algoritmusok kifejlesztésében.
A variációs kvantum sajátmegoldó (VQE) algoritmust kifejezetten a jelenlegi rövid távú köztes skálájú kvantum (NISQ) számítógépekhez tervezték. A VQE egy sekély paraméterezett áramkör megvalósításával becsüli meg a rendszer alapállapotát, amely klasszikusan úgy van optimalizálva, hogy variációsan minimalizálja a várható energiaértéket. A VQE algoritmus lehetővé teszi a felhasználó számára a paraméterezett áramkör formájának kiválasztását.
Van egy kutatási cikk a 2 milliárd dolláros Trapped Ion kvantumszámítógép-vállalattól, az IonQ-tól. Új rekordot értek el 12 qubittel és 72 paraméterrel. Ha nem tévedek, a Google 10 atomos és qubites munkáját felülmúlta ez az IonQ munka.
Az IonQ jelenleg egy 35 csapdás ion qubit rendszert tesztel. A csapdába esett ionnak elméletileg képesnek kell lennie fizikailag tökéletes qubitek elérésére. Vannak azonban más hibaforrások is az egész rendszerben.
A Sunway szuperszámítógép az atomokat szimuláló klasszikus gépeken, valamint az IonQ-n és más kvantumrendszereken tovább fog törekedni és versenyezni a nagyobb és nagyobb fizikai atomi és molekuláris rendszerek szimulálásával.
Orbitálisan optimalizált párkorrelált elektronszimulációk csapdás ionos kvantumszámítógépeken
A variációs kvantum sajátmegoldó (VQE) az egyik legígéretesebb megközelítés az elektronikus szerkezeti problémák megoldására rövid távú kvantumszámítógépeken. A gyakorlatban a VQE kritikus kihívása, hogy egyensúlyt kell találni a VQE ansatz expresszivitása és az ansatz megvalósításához szükséges kvantumkapuk száma között, tekintettel a zajos kvantumműveletek valóságára a közeli kvantumszámítógépeken. Ebben a munkában egy orbitálisan optimalizált pár-korrelált közelítést vizsgálunk az egységes csatolt klaszterhez az egyes és kettős (uCCSD) ansatzokkal, és beszámolunk egy rendkívül hatékony kvantumáramkör-megvalósításról csapdás ionos architektúrákhoz. Megmutatjuk, hogy a pályaoptimalizálás jelentős további elektronkorrelációs energiát nyerhet vissza a hatékonyság feláldozása nélkül az alacsony rendű csökkentett sűrűségű mátrixok (RDM) mérésével. A kis molekulák disszociációjában a módszer minőségileg pontos előrejelzéseket ad az erősen korrelált rezsimben, ha zajmentes kvantumszimulátorokon fut. Az IonQ Harmony és Aria befogott ion kvantumszámítógépein végpontok közötti VQE algoritmusokat futtatunk akár 12 qubittel és 72 variációs paraméterrel – ez a legnagyobb teljes VQE szimuláció kvantumhardveren korrelált hullámfüggvénnyel. Azt találtuk, hogy még hibacsökkentő technikák nélkül is a különböző molekuláris geometriákon előre jelzett relatív energiák kiválóan megegyeznek a zajmentes szimulátorokkal.
Van-e bizonyíték az exponenciális kvantumelőnyökre a kvantumkémiában?
Absztrakt
Az ötlet, hogy kvantummechanikai eszközöket más kvantumrendszerek szimulálására használjanak, általában Feynmannak tulajdonítják. Az eredeti javaslat óta konkrét javaslatok jelentek meg a molekuláris és anyagkémia kvantumszámítással történő szimulálására, mint potenciális „gyilkos alkalmazásra”. A lehetséges exponenciális kvantumelőnyök mesterséges feladatokban való jelzései megnövelték az érdeklődést az alkalmazás iránt, ezért kritikus fontosságú, hogy megértsük a potenciális exponenciális kvantumelőny alapjait a kvantumkémiában. Itt összegyűjtjük a bizonyítékokat erre az esetre a kvantumkémia leggyakoribb feladatában, nevezetesen az alapállapot-energiabecslésben. Arra a következtetésre jutottunk, hogy a kémiai tér ilyen exponenciális előnyére még nem találtak bizonyítékot. Bár a kvantumszámítógépek továbbra is hasznosnak bizonyulhatnak a kvantumkémiában, ésszerű lehet feltételezni, hogy az exponenciális gyorsulások általában nem állnak rendelkezésre ehhez a problémához.
A berkeley-i és máshol dolgozó kutatók megvizsgálták az exponenciális kvantumelőny (EQA) hipotézisét a kvantumkémia alapállapot-meghatározásának központi feladatához. Az EQA általuk vizsgált konkrét verziója megkövetelte, hogy a kvantumállapot-előkészítés exponenciálisan egyszerű legyen a klasszikus heurisztikához képest, és hogy a klasszikus heurisztikák exponenciálisan kemények legyenek. Numerikus szimulációik rávilágítanak arra, hogy heurisztika szükséges a hatékony kvantum-alapállapot-előkészítés eléréséhez. Ugyanakkor nem találnak bizonyítékot a klasszikus heurisztika exponenciális skálázására egy sor releváns problémakörben. Ez utóbbi azt sugallja, hogy a kvantumállapot-előkészítés hatékonysá tehető ugyanazon problémák esetén. Mivel azonban az EQA a költségek arányán alapul, ez nem vezet EQA-hoz.
A numerikus számítások nem matematikai bizonyítékai az aszimptotikumnak a méret és a hiba tekintetében, és nem zárhatják ki az EQA-t bizonyos feladatokban. Eredményeik azonban arra utalnak, hogy új és alapvető meglátások nélkül hiányozhat az általános EQA ebben a feladatban. Egy releváns kvantumkémiai rendszer azonosítása az EQA szilárd bizonyítékával továbbra is nyitott kérdés. Nem vettek figyelembe más feladatokat, mint az alapállapot-meghatározást, és nem zárják ki a polinomiális gyorsításokat sem. A pontos formától függően a polinomiális kvantumgyorsítások hasznos kvantumelőnnyel járhatnak, mivel még egy polinomiális klasszikus algoritmus sem jelenti azt, hogy gyakorlati időn belül megoldásokat lehet kapni. Mindkét szempont fontosnak bizonyulhat a kvantumkémia kvantumalgoritmusainak továbbfejlesztésében.
Brian Wang futurista gondolatvezető és népszerű tudományos blogger, havi 1 millió olvasóval. Blogja a Nextbigfuture.com a Science News Blog első helyén van. Számos zavaró technológiát és trendet fed le, beleértve az űrt, a robotikát, a mesterséges intelligenciát, az orvostudományt, az öregedésgátló biotechnológiát és a nanotechnológiát.
A legmodernebb technológiák azonosításáról ismert, jelenleg társalapítója a nagy potenciállal rendelkező korai stádiumú cégek indításának és adománygyűjtésének. Ő a mélytechnológiai beruházások elosztásának kutatási vezetője és egy angyalbefektető a Space Angels -nél.
A vállalatok gyakori előadója, volt TEDx -előadó, a Szingularitás Egyetem előadója és számos rádió- és podcast -interjú vendége. Nyitott a nyilvános beszédre és tanácsadásra.
