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Science封面:谷歌实现量子计算化学模拟

北鲲云 2023-01-17

图1 // Google又双叒登上《Science》封面了 / 图片来源于网络


量子计算模拟化学反应

8月27日,谷歌量子计算研究团队宣布其使用量子计算机对化学反应路径进行建模取得了突破性进展,这是迄今为止首次,也是最大规模的化学量子计算。


其发表的题为《超导量子比特量子计算机的 Hartree-Fock 近似模拟》(Hartree-Fock on a Superconducting Qubit Quantum Computer)的成果论文,当天便登上了《自然》杂志封面。


这是继去年10月谷歌宣布实现“量子优越性”后在量子计算领域的又一重要进展——当时该论文也登上了《Science》杂志封面。在这篇的论文中,谷歌用54个量子比特的数组达到了量子优越性,并在200秒内完成了规定操作,与此相同的运算在当时世界最大的超算summit上也需要10000年才能完成。 


Google CEO 皮查伊将这一成功形容成莱特兄弟的首次成功试飞。皮查伊认为,量子计算的真正价值在于,量子计算应用能帮助我们更好地了解宇宙的工作方式,并逐渐实现对分子和分子间作用进行精确模拟,在医学和碳排放治理等涉及化学的重要研究领域发挥作用。


仅仅过去了10个月,Google就利用基于Sycamore 处理器的量子计算机首次模拟了化学反应。之所以采用量子计算机模拟,是由于原子和分子受量子力学系统控制,可以通过量子位来存储信息并执行计算,因此有望成为精确模拟的最佳方法。


具体而言,研究人员使用了噪声鲁棒的变分量子特征求解算法VQE(variational quantum eigensolver)直接模拟了化学机制。


在反应中,两个氮原子和两个氢原子组成了二氮烯分子。其过程是,氢原子在氮原子周围不断移动形成了不同的结构。经过检测发现,量子模拟与传统计算机上执行的模拟结果基本吻合,由此可以确定量子模拟的有效性。

除此之外,整个Hartree-Fock运算方程近似于一个真实化学系统,它是量子计算机上传统化学计算的两倍,并且包含了十倍的量子门操作。

尽管也有学者认为这项研究只是模拟了较为基础的化学反应,量子计算机在其中扮演的角色与传统计算机相比并没有什么本质的改变。Google的研究人员Babbush对此表示赞同,但他也表示,此项研究验证了当前量子计算机开发的算法可以达到实验预测所需的精度,开拓了一条通往量子化学系统逼真的模拟路径。


将量子模拟的算法扩大到更复杂更大分子的化学反应中也非常容易,只需要更多的量子位和较小的算法调整即可。Babbush强调,未来甚至可能利用量子模拟开发新的化学物质。


图2 // 用于演示量子优越性和量子化学模拟的量子计算机Sycamore / 图片来源于网络



Sycamore处理器实现高精度

如上文所说,本次研究的量子计算机采用的是Sycamore处理器。


尽管这个最新实验使用更少的量子比特,但要解决化学键的问题需要更高的量子门保真度。这也推动了新的、有针对性的校准技术的发展,这种技术可以最佳地放大误差,以便诊断和纠正误差。


图3 // 10个量子比特上模拟Hartree-Fock对分子几何形状的能量预测 / 图片来源于网络

其误差成因可能来源于量子硬件堆栈中。


Sycamore有54个量子比特,由140多个单独可调的元件组成,每个元件都由高速模拟电脉冲控制。要实现对整个设备的精确控制,需要对2000多个控制参数进行微调,即使这些参数中的微小误差也可以迅速扩大总计算中的误差。


为了提高设备的精确度,Google团队使用了自动化框架,将控制问题映射到具有数千个节点的图形上,每个节点代表一个物理实验以确定一个未知参数。通过这张图他们可从设备的先验知识转移到高保真量子处理器,并且该项工作只需一天就可以完成。


最终,这些技术与算法误差纠正技术共同发挥作用,使误差减少几个数量级。



图4 // 图片来源于网络

上图是氢原子线性链的能量随着每个原子之间的键距增加而增加。其中实线是使用经典计算机进行的Hartree-Fock模拟,而点是使用Sycamore处理器进行计算的。



图5 // 图片来源于网络

上图为使用Sycamore计算的每个点的两个精度度量(失真和平均绝对误差)。“Raw”是来自Sycamore的原始误差。“ + PS”是来自校正电子数量的一种误差。“ +Puriflication”是一种针对正确状态缓解误差的措施。“ + VQE”是消除所有误差后的优化结果。



开启化学计算的新纪元

Google的研究团队表示,这次实验开启了量子处理器实现化学计算的新纪元,以及物理模拟优势的起点。更重要的是,我们已经知道了如何以一种简单的方式来修正实验中用到的量子电路,使之无法再进行高效的模拟,这将为改进量子算法和应用确立新的方向。


参考链接:https://ai.googleblog.com/2020/08/scaling-up-fundamental-quantum.html


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