Каким образом квантовые вычисления обеспечат прорывы в химии

Ожидается, что квантовые вычисления позволят нам решать вычислительные задачи, которые не могут быть решены существующими классическими методами вычислений. В настоящее время принято считать, что самая первая дисциплина, которая получит мощнейший толчок от квантовых достижений, это квантовая химия. В 1982 году физик-лауреат Нобелевской премии Ричард Фейнман заметил, что симуляция, а затем и анализ молекул — настолько сложное дело для цифрового компьютера, что он становится практически бесполезен для этих дел.

И проблема заключалась не в том, что уравнения, управляющие этими симуляциями, были сложными, нет. По сути, они были относительно простыми и прямолинейными, и знали о них многие годы. Проблема заключалась в том, что большинство интересующих ученых молекул содержали сотни электронов, и каждый из этих электронов взаимодействовал с каждым другим электроном квантово-механическим образом — что приводило к миллионам взаимодействий, которые не мог обработать даже самый мощный компьютер.

Чтобы преодолеть квантовую природу этих уравнений, Фейнман предложил создать квантовые компьютеры, которые будут выполнять вычисления, основываясь на законах квантовой физики, в качестве ответа. К сожалению, такое точное манипулирование отдельными квантовыми объектами было практически невозможно с технической точки зрения. Шутка, которая успела многих утомить за последние 35 лет, заключалась в том, что квантовые компьютеры «будут через десять лет».

За последние пару лет то, что когда-то было далекой мечтой, медленно воплотилось в реальность. Квантовые компьютеры начинают появляться, миллионы программ работают через облако, полезные приложения обретают формы.

Мощность квантового компьютера можно приблизительно оценить количеством кубитов, или квантовых битов: каждый кубит может представлять и 1, и 0 одновременно. Существует несколько многообещающих аппаратных подходов к квантовым вычислениям, включая сверхпроводимость, ионные ловушки и топологические транзисторы. У каждого из них есть плюсы и минусы, но сверхпроводники занимают первое место в плане масштабируемости. Google, IBM и Intel используют этот подход для создания квантовых процессоров в диапазоне от 49 до 72 кубитов. Качество кубита также постоянно улучшается.

Прорыв ученых из Центра квантовых вычислений Кембриджа и их партнеров из JSR Corp заключался в способности моделировать мультиреференсные состояния молекул. Мультиреференсные состояния зачастую необходимы для описания «возбужденных состояний», которые появляются, когда молекулы взаимодействуют.

Причина того, что подобное моделирование имеет важное значение, заключается в том, что классические цифровые компьютеры практически ничего не могут поделать с мультиреференсными состояниями; во многих случаях классические методы вычислений не только количественно, но и качественно не в состоянии описать электронную структуру молекул.

Важная проблема, которая была недавно решена, заключалась в том, чтобы найти способы, которыми квантовый компьютер мог бы эффективно выполнять расчеты и с требуемой химической точностью для реального мира. Программа была запущена на 20-кубитном процессоре IBM.

Почему химия попала в поле такого интереса? Химия — одно из самых выгодных коммерческих приложений по ряду причин. Ученые рассчитывают найти более энергоэффективные материалы, которые можно будет использовать в аккумуляторах или солнечных панелях. Существуют также экологические преимущества: около двух процентов энергии в мире уходит на производство удобрений, которые ужасно неэффективны и могут быть улучшены путем сложного химического анализа.

Наконец, существуют приложения в персонализированной медицине, с возможностью предсказывать, как фармацевтические препараты будут влиять на людей, основываясь на их генетике. В долгосрочной перспективе — возможность разработать препарат для конкретного человека для максимально эффективного лечения и минимизации побочных эффектов.

У CQC и JSR Corp было две стратегии, которые позволили ученым осуществить этот прорыв. Во-первых, они использовали собственный компилятор CQC для наиболее эффективного преобразования компьютерной программы в инструкции для манипулирования кубитом. Такая эффективность особенно важна на современных малокубитных машиных, в которых каждый кубит важен и необходим, а скорость исполнения имеет решающее значение.

Во-вторых, они использовали квантовое машинное обучение, специальное подполе машинного обучения, которое использует векторные амплитуда, а не просто вероятности. Используемый метод квантового машинного обучения был специально разработан для малокубитных квантовых компьютеров, с частичной разгрузкой при помощи традиционных процессоров.

В ближайшие несколько лет ожидается значительное улучшение квантового как аппаратного, так и программного обеспечения. По мере того, как расчеты становятся все более точными, все больше отраслей могут воспользоваться преимуществами приложений квантовых компьютеров, включая и квантовую химию. Gartner прогнозирует, что уже через четыре года у 20% корпораций будет бюджет на квантовые вычисления. Через десять лет они станут неотъемлемым компонентом технологий.