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量子计算机有助于解决化学问题

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(图片来源:WIRED)

 

长期以来,科学家和研究人员一直在宣传通用量子计算机的非凡潜在能力,例如模拟物理和自然过程或在有限时间内打破加密代码。然而,对于该技术的重要发展 ,例如制造必要数量的高质量量子比特(Qubits)以及实现门 (Gates)的能力 ,可能还需要几十年的时间。

 

然而,目前存在一类量子装置,可以更快地解决一些难以解决的问题。该量子装置是由加州理工学院教授John Preskill 创造的称之为中等规模带噪声量子器件(NISQ) ,是一种用途单一、高度一般、尺寸适中的量子装置。

 

顾名思义,NISQ 设备是”带噪声的”,这意味着在某些情况下,其计算结果有误可能会对任何信号都有影响。

 

为什么一个既带噪声,且用途单一,仅仅50到几百量子位的量子装置能令人兴奋呢? 在未来的5到10年里,我们能用它做什么?NISQ使在近期内实现模拟系统成为可能。这些系统在数学上非常复杂,以至于在传统的计算机上无法实际使用,而化学系统绝对适合这个方案。事实上,化学可能非常适合 NISQ 计算,特别是分子模拟中的误差可能转化为物理特征这一现象。

 

将误差作为优势

     为了理解这一点,有必要了解下什么是噪音以及噪音是如何产生的。噪音的产生是因为物理系统和自然系统并不是孤立存在的,它们是一个更大环境的一部分,该环境内有许多粒子,且每个粒子都在不同的、未知的方向上运动。在研究化学反应和材料时,这种随机性会产生热波动。在处理测量和计算时,这被称为噪声,在计算中则表现为误差。

 

NISQ 设备本身对外部环境非常敏感,并且量子比特运行时设备中的噪声已经存在。这对于许多量子设备的应用,如密码学来说可能是一个巨大的限制:噪声产生的误差是不可接受的。

 

但是,在化学模拟中,噪声将代表化学系统(例如,分子)和量子装置都存在的物理环境。这意味着NISQ 对分子的模拟将产生噪音,但是这种噪音实际上会告诉你关于分子在自然环境中是如何表现的等等一些有价值的信息。

 

由于误差代表物理环境特征,我们可能不需要等到量子比特超精确的时候才开始使用量子装置模拟化学。

 

材料设计与发现

     也许近期量子计算机最直接的应用是发现新的电子学材料。然而在实践中,这种研究往往很少或根本没有以计算机为基础来优化和设计。这是因为用传统的计算机模拟这些材料太困难了(除非是在非常理想化的情况下,例如整个材料中只有一个电子在移动)。困难是因为材料的电性质受到量子物理定律的支配,而量子物理定律所包含的方程式极难解决。然而,量子计算机没有这方面的问题,因为量子比特能够遵循量子物理定律,并且NISQ在“电子材料中的应用”的发现是纳朗实验室的一个重要研究方向。

 

电子材料的特殊之处在于它们通常是晶体,这意味着原子以一种有组织的、重复的模式排列。由于这种材料在任何地方看起来都是一样的,所以我们不需要追踪所有的原子,只需要追踪少数几个有代表性的原子。也就是说只要一台拥有适量量子位的计算机便可以模拟这些系统,这为高效率的太阳能电池板、更快的计算机和更灵敏的热成像摄像机提供了机会。

 

 催化剂和化学反应
      化学研究已经持续了几个世纪,但新化学通常是通过直觉和实验发现的。我们对Fuzionaire特别感兴趣的量子器件的应用是化学过程和催化剂的模拟,这些物质以显著的方式加速化学反应。催化剂是整个化学工业的核心,每天的药品,材料,化妆品,香水,燃料和其他产品的生产都依赖于催化剂。虽然量子装置对化学过程和催化剂的模拟面临重大挑战,但在未来五到十年内,这一领域对于NISQ设备来说是一个非常重要的机会。

 

例如,Haber-Bosch合成(HB)是一种将氢(H2)和氮(N2)转化为氨(NH3)的工业化学过程。HB可以生产足够的氨基肥料来养活全世界,但这个过程是能源密集型的,消耗的能源大约占全球的1%至2%,而产生的二氧化碳总排放量占全球3%左右。

 

整个过程的核心是一种基于铁的催化剂,该催化剂仅在高温下有活性,没有这种催化剂,该过程就会失效。科学家一直试图发现新的HB催化剂,这种催化剂可以提高化学效率,减少能源消耗以及对环境的破坏。然而,催化剂的发现和测试过程极具挑战性,且非常艰苦、花费高昂。尽管化学家和工程师们经过了数十年的辛勤努力,但100多年前发现的铁催化剂仍然是最先进的工业技术。

 

近期的NISQ系统将用于为化学家提供当前铁催化剂在其物理环境中的内部工作的情况,并将用于模拟新颖、可行的催化剂结构,包括基于铁以外的元素结构。

 

分子生物学与药物开发
        生物系统是非常复杂的,这使得建模与模拟非常具有挑战性。用传统计算机预测生物分子和生物化学相互作用,尤其是在生物相关的环境中,由于生物系统的复杂性导致这一操作变得困难或者说不可能。这就迫使最基本、最早期的生物医学研究通过在实验室中与化学物质、细胞和动物一起进行,希望在实验和生物体之间找到可重复的条件来完成。这就是为什么药物发现是包括化学和生物学在内的生物医学创新的一个重要领域,对NISQ 来说是一个不可多得的机会。 

 

开发治疗癌症、神经萎缩性疾病、病毒、糖尿病和心脏病的新药是整个化学事业中最重要的活动之一。然而,目前的现实情况是,将一种新药推向市场仍然进度缓慢且花费巨大。据估计,将一种新药推向市场大约需要10至15年的时间,而费用超过20亿美元。

 

药物发现过程中的一个核心挑战是确定与人类疾病相关的生物学靶标,并设计可以抑制该靶标的分子用以治疗该疾病。量子器件可以用来模拟激酶、 g 蛋白偶联受体和核受体等常见的生物靶标在其动态环境中和抑制剂分子复合体中的活动。这些模拟将使药物学家能够在生物靶标活动过程早期识别潜在的活性分子,丢弃非活性分子, 之后合成最有希望的药物候选分子并在实验室中合成并推广到生物学研究(例如,药理学,毒理学)

 

不要盲目乐观当前和未来前景

     虽然近期量子器件有很好的机会,并且未来对改进的系统寄予厚望,但我们不能得意忘形。研究将需要面临重大的挑战,包括创建更多量子比特系统,提高量子比特性能,为量子计算机开发编码语言等等。

 

然而,展望未来5到10年,我们有充分的理由保持乐观。IBM、谷歌和微软等大型公司正在投入大量资源用于量子计算研究; 健康的投资也正涌入如 Rigetti、 D-Wave、IonQ 等量子硬件创业公司。重要的学术成果正用于当前或近期的量子设备,包括解决晶格蛋白折叠问题,预测奇异材料的光学反应,通过固氮酶研究固氮作用的机制等等。

 

作为一名专业化学家和物理学家,我们对目前量子计算的能力感到兴奋,并对近期量子器件的实用性持乐观态度。我们希望这些系统能够为科学界提供新的见解,加速发现,帮助我们解决问题,改善人类状况。

 

参考链接:https://www.wired.com/story/opinion-noisy-quantum-computers-chemistry-problems/

 

量子计算机有助于解决化学问题

 

Caroline ▏ 整理
量豆豆 ▏ 校对
Core ▏ 编辑

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