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.
Квантовые компьютеры
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 в химии
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.
Источник: hi-news.ru
