速度提高10万倍！量子计算材料模拟取得重要进展

光子盒研究院出品

在《自然·通讯》上发表的一篇经过同行评议的新论文中，总部位于英国的量子软件初创公司Phasecraft介绍了一种很有前途的量子系统模拟新策略。许多人认为，材料和化学模拟将是量子计算最早的重要应用之一，使复杂材料的模拟甚至超过最强大的超级计算机的能力。

在这项工作中，他们开发了用于线路模型“下面一层”的哈密顿量模拟的量子算法，利用了大多数量子硬件中可用的对量子比特相互作用的底层控制，并推导出了用于从两个量子比特相互作用合成多量子比特演化的分析线路恒等式。然后，他们在标准错误模型(每个门都会出现错误)和在单位时间错误率不变的错误模型下分析了这些技术的影响。

Phasecraft联合创始人、该研究的共同通讯作者Toby Cubitt表示，“与之前最好的研究相比，我们的工作显示出了5个数量级(即10万倍)的改进。我们的新算法只需要259个逻辑时间步，甚至考虑了噪声和错误，而与之前的最好记录是1,243,586。这让以前被认为需要完全可扩展的、容错的量子计算机才能进行的哈密顿量模拟，在NISQ时代更接近可行。”

Phasecraft的新技术加速量子算法

哈密顿量模拟的现实意义在于，它特别提供了一种使用量子计算机在原子水平上模拟材料的方法。这种方法是电池正极材料、光伏太阳能电池和其他高科技材料和化学应用的电子结构计算和模拟的“敲门砖”。量子材料模拟可以加快发现速度，节省数年和数十亿美元的成本。

量子硬件目前的能力非常有限，甚至无法运行最简单的教科书中量子算法的实例，而且这还没有增加大规模量子计算所需的纠错和容错能力。目前最先进的量子硬件之一(“悬铃木”)拥有≈ 50个量子比特，能够实现≈ 20的门深度的量子线路。但现实世界的应用需要超越最先进水平的技术。

考虑到NISQ设备的能力，Phasecraft创造了真实世界的量子应用。它的研究包括在软件算法中实现的基准错误缓解和错误纠正技术，以说明量子硬件在现实世界中是如何工作的。

该研究的共同通讯作者、伦敦大学学院(UCL)的博士生Laura Clinton解释说，“这项研究的目的是弄清楚我们如何从近期量子硬件中找到所有有用的东西。我们的研究表明，通过利用比线路和门更低层的量子比特相互作用的‘裸机’控制，新技术可以跨NISQ硬件使用，以更有效地实现算法，并减少错误传播。”

Phasecraft和剑桥大学的研究小组成员Johannes Bausch表示，“在经典计算中，对时间关键子程序进行低层优化是很常见的。在量子硬件上，这一思路更具挑战性。我们必须首先确定量子硬件能提供什么样的捷径，以及它们能在多大程度上让我们突破可能的极限。这既包括严格的分析计算，也包括大量的数值模拟，以精确地确定运行我们提出的哈密顿量模拟算法在硬件方面需要什么。”

Statista报告称，2019年，企业在先进材料和化学品领域为R&D投资410亿美元，用于开发和测试潜在工业用途的新材料。Goldbeck (2016)估计，先进的计算材料建模可以带来60%的潜在成本节约。量子计算在加速材料发现方面的潜在影响是显著的。

BCG (2019)估计，未来3-5年，量子计算为材料建模创造的价值为4-6亿美元，10年内将增至25-30亿美元，20+年内将增至270-550亿美元。Phasecraft的研究突破有望加快这种现实影响的步伐。

Toby Cubitt说，“虽然当前量子硬件距离能够运行这种算法的硬件还差一个数量级，但它已经让我们更加接近。如此大幅度的算法改进使量子计算机的应用时间缩短了许多年。根据IBM和谷歌等领导者的量子硬件路线图，我们可能在2-3年内看到量子硬件上有用的科学应用的量子优势。”

Phasecraft联合创始人Ashley Montanaro补充道，“Phasecraft的存在，是为了在易于出错的、嘈杂的近期量子硬件上展示有用的、现实世界的应用。虽然像谷歌(Phasecraft的合作伙伴)这样的公司最近宣布，有用的量子计算机将在2029年前推出，但Phasecraft的工作表明，在该截止日期之前很长一段时间，量子计算就有可能用于实验室测试和演示之外的有用应用。”

对此，谷歌量子AI实验室的研究科学家Yuan Su评价道，“Phasecraft获得的结果构成了为近期量子设备开发量子算法的范式转变。通过考虑更现实的计算模型，并采用一系列技术进行错误分析和线路实现，他们在哈密顿量模拟的量子资源估计方面取得了令人印象深刻的改进，使实际的量子计算更接近现实。”

Rigetti欧洲技术合作总监Marco Paini说，“自2020年9月以来，我们一直与Phasecraft团队合作，打造英国第一台大规模商用量子计算机。我们对该团队的技术能力和创造力印象深刻，他们在短期内突破了量子计算的极限。我们期待着与Phasecraft继续合作，在Rigetti硬件上测试这一新模型，以加速量子优势和对实际应用的追求。”

参考链接：

[1] https://www.eurekalert.org/news-releases/925512

[2] https://www.nature.com/articles/s41467-021-25196-0

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