Chemicy są pierwsi w kolejce do korzyści płynących z obliczeń kwantowych

Daniel Zender

W tym miesiącu IBM i Google oświadczyły, że zamierzają skomercjalizować komputery kwantowe w ciągu najbliższych kilku lat (Google określił pięć), sprzedając dostęp do egzotycznych maszyn w nowym rodzaju usług w chmurze. Konkurenci przewidują nową erę, w której komputery są ogromnie potężniejsze, z korzyściami obejmującymi bardziej wydajne wyznaczanie tras dla firm logistycznych i mapujących, nowe formy uczenia maszynowego, lepsze rekomendacje produktów i ulepszone testy diagnostyczne.

Ale zanim to wszystko nastąpi, wydaje się, że pierwszy komputer kwantowy, który zacznie płacić pożyteczną pracą w prawdziwym świecie, będzie to robił, pomagając chemikom próbującym poprawić baterie lub elektronikę. Jak dotąd symulowanie molekuł i reakcji jest przykładem zastosowania wczesnych, małych komputerów kwantowych, naszkicowanych najbardziej szczegółowo przez naukowców opracowujących nowy rodzaj algorytmów potrzebnych takim maszynom.

Komputery kwantowe, które reprezentują dane wykorzystujące efekty mechaniki kwantowej widoczne w maleńkich skalach, powinny być w stanie wykonywać obliczenia niemożliwe dla jakiegokolwiek konwencjonalnego komputera. Ostatnie postępy w sprzęcie, który można wykorzystać do ich budowy, spowodowały lawinę inwestycji ze strony firm, takich jak Microsoft, Intel, Google i IBM (patrz 10 Przełomowe technologie 2017: Praktyczne komputery kwantowe).

Z punktu widzenia tego, co zostało teoretycznie udowodnione, chemia jest przed nami, mówi Scott Crowder, dyrektor ds. technologii w dziale IBM, który dziś sprzedaje sprzęt, w tym superkomputery, i ma nadzieję, że w przyszłym roku dołączy do swojej oferty komputery kwantowe hostowane w chmurze. Parę lat. Mamy większe zaufanie do mniejszych systemów dla chemii.

Naukowcy od dawna wykorzystują symulacje cząsteczek i reakcji chemicznych, aby wspomóc badania nad takimi rzeczami, jak nowe materiały, leki czy katalizatory przemysłowe. Ta taktyka może skrócić czas spędzany na eksperymentach fizycznych i ślepych zaułkach naukowych, a także odpowiada za znaczną część obciążenia pracą superkomputerów na świecie.

Jednak korzyści są ograniczone, ponieważ nawet najpotężniejsze superkomputery nie są w stanie idealnie odtworzyć wszystkich złożonych zachowań kwantowych atomów i elektronów nawet w stosunkowo małych cząsteczkach. Alan Aspuru-Guzik , profesor chemii na Harvardzie. Nie może się doczekać dnia, w którym symulacje na komputerach kwantowych mogą przyspieszyć wysiłki jego grupy badawczej w celu znalezienia nowych cząsteczek emitujących światło do wyświetlaczy, na przykład i baterii odpowiednich do przechowywania energii w skali sieciowej.

W tej chwili musimy stale kalibrować dane eksperymentalne, mówi Aspuru-Guzik, który był pionierem metod symulacji cząsteczek na komputerach kwantowych. Część tego zniknie, jeśli będziemy mieli komputer kwantowy.

Symulowanie efektów kwantowych, które kształtują struktury i reakcje molekularne, jest naturalnym problemem dla komputerów kwantowych, ponieważ ich moc pochodzi z kodowania danych w tych samych trudnych stanach kwantowych. Komponenty składające się na komputery kwantowe, znane jako kubity, mogą wykorzystywać procesy mechaniki kwantowej do wykonywania skrótów obliczeniowych niemożliwych dla konwencjonalnej maszyny. (Kanadyjska firma D-Wave oferuje już chip o właściwościach kwantowych naukowcom przemysłowym i akademickim, ale nie jest jasne, czy urządzenie oferuje korzyści oczekiwane od komputerów kwantowych.)

Microsoft stawia na mniej dojrzałą formę sprzętu kwantowego niż IBM i Google (patrz mechanika kwantowa Microsoftu), ale ma jeden z najbardziej zaawansowanych wysiłków w celu opracowania praktycznych algorytmów kwantowych. Chemia i materiałoznawstwo należą do głównych obszarów zainteresowania. Naukowcy z grupy próbowali niedawno pokazać, w jaki sposób systemy hybrydowe, w których konwencjonalny komputer i mały komputer kwantowy współpracują ze sobą, mogą symulować chemię.

Mówi, że ma wielkie nadzieje na badanie cząsteczek Krysta Svore , który kieruje grupą Microsoftu pracującą nad algorytmami kwantowymi. Poszukiwanie nowych, praktycznych materiałów nadprzewodzących to jedno z możliwych zastosowań modelu hybrydowego, które nie powinno wymagać bardzo dużych komputerów kwantowych – mówi. Konwencjonalne komputery mają trudności z odtworzeniem kwantowego zachowania elektronów, które leży u podstaw nadprzewodnictwa.

Kiedy – lub jeśli – nadejdzie, wczesny sukces w chemii powinien dobrze wróżyć przyszłości komputerów kwantowych. Ich potencjał do badania molekuł jest tylko jednym z przejawów ich talentu do tego, co informatycy nazywają problemami optymalizacyjnymi, które obejmują identyfikowanie najlepszego możliwego rozwiązania spośród wielu alternatyw. Może to oznaczać najbardziej stabilną konfigurację elektronów atomu lub najbardziej wydajną drogę dostarczania w mieście.

Dzisiaj symulacje chemiczne mogą być rodzajem praktycznego problemu optymalizacji, który naukowcy najlepiej rozumieją, jak postawić komputer kwantowy, mówi Chris Monroe , profesor na Uniwersytecie Maryland i współzałożyciel startupu obliczeń kwantowych IonQ. Jednak poczyniono postępy w zrozumieniu innych zastosowań optymalizacji kwantowej, takich jak uczenie maszynowe, a powinno być ich znacznie więcej.

Svore z Microsoftu uważa, że ​​aplikacje do uczenia maszynowego mogą pojawić się stosunkowo szybko. Tymczasem złamanie szyfrowania, choć stanowi prawdziwe zagrożenie, jest jednym z najbardziej odległych zastosowań tej technologii, ponieważ zaangażowane algorytmy wymagałyby niezwykle dużego procesora kwantowego.

Monroe porównuje obecny moment w obliczeniach kwantowych do najwcześniejszych dni tranzystora, który odniósł pierwszy przełomowy sukces w aparatach słuchowych, zanim przeszedł do większych rzeczy.

Nie wyobrażali sobie, że można umieścić 50 miliardów na chipie i robić te wszystkie inne rzeczy, mówi. Jesteśmy w pewnym sensie na etapie aparatów słuchowych, gdzie rozumiemy kilka bardzo specyficznych zastosowań i musimy nadal je badać.

ukryć