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新智元Science封面| 谷歌实现全球首个量子化学模拟，用量子「计算」出化学反应过程


新智元Science封面| 谷歌实现全球首个量子化学模拟，用量子「计算」出化学反应过程
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【新智元Science封面| 谷歌实现全球首个量子化学模拟，用量子「计算」出化学反应过程】
【新智元导读】化学键是如何形成的？由于庞大的计算量和分子的复杂性 ， 经典的计算方法难以揭示化学反应的真实过程 。 但最近 ， 谷歌AI的研究团队成功把量子计算应用在了化学反应的模拟上 ， 荣登Science封面 。Google AI Quantum团队发表量子计算新研究 ， 荣登Science封面 。 Jeff Dean和劈柴哥双双发推祝贺 。
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在这篇名为「Hartree-Fock on a Superconducting Qubit Quantum Computer」的研究中 ， 谷歌AI量子团队实现了迄今为止最大规模的化学模拟计算 ， 这也是量子计算首次被用来模拟化学反应 。
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在实验中 ， 研究人员使用对噪声鲁棒的变分量子特征值求解算法(VQE)模拟了化学反应过程 。虽然计算集中在真实化学反应的 Hartree-Fock 近似上 ， 但它是以前在量子计算机上进行的化学计算的两倍 ， 并且包含了10倍的量子门操作 。Hartree-Fock：实现量子化学计算的核心「构建块」 用量子计算机模拟分子系统的基态能量有很多种方法 。在这项工作中 ， 研究人员集中于一个量子算法「构建块」 ， 并通过 VQE (后面将详细介绍)完善其性能 。在经典的设置中 ， 这个「构建块」等效于 Hartree-Fock 模型 ， 是谷歌量子团队先前为优化化学模拟而开发的一个算法的重要组成部分 。Hartree-Fock模型：凝聚态物理中的「电子-电子相互作用」是多体问题 ， 无法获得解析解 。 因此需要一种能近似计算电子-电子相互作用能的方法 ， Hartree-Fock 方法就是其中的一种 。 其核心思路是平均场近似 ， 将一个电子受其他所有电子的作用和用一个等效的场来表示 。有了这项基础工作 ， 研究人员就可以专注于扩大规模 ， 而不是花精力去验证设备的指数级模拟成本 。这个「构建块」是否稳健 ， 对扩展到「超越经典」规模后的精确模拟计算尤其重要 。量子计算中的误差来自量子线路与环境的相互作用 ， 即使是微小的温度波动也可能导致量子比特错误 。在量子装置上模拟化学的算法必须考虑这些误差 ， 包括量子比特的数量或额外的量子资源 ， 例如实现量子纠错码等 。本次实验中 ， 研究人员选择了几年前开发的 VQE ， 它把量子处理器当作一个神经网络 ， 并试图通过最小化成本函数来优化量子电路的参数以适应复杂的量子逻辑 ， 就像经典神经网络如何通过优化来拟合有缺陷的数据一样 ， VQE 通过动态调整量子电路参数来减少量子计算中出现的误差 。遍历数千节点 ，Sycamore实现高保真量子计算 这个实验是在 Sycamore 处理器上进行的 。
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利用Sycamore展示量子计算优势 虽然实验需要更少的量子比特 ， 但是需要更高的量子门保真度来解决化学成键问题 ， 团队为此开发了新的 ， 有针对性的校准技术 ， 可以放大误差 ， 从而实现更好地诊断和校正 。
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10个量子比特的 Sycamore 处理器模拟 Hartree-Fock 模型预测分子几何构型的能量 量子计算中的错误可能来自于量子硬件堆栈中的各个部分 。Sycamore 有54个量子比特 ， 由超过140个独立可调元件组成 ， 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 ， 即便一个很小的误差 ， 都会导致最终计算结果出现较大的错误 。为了精确地控制设备 ， 谷歌使用了一个自动化的调参框架 ， 将控制问题映射到一个有数千节点的图上 ， 每个节点来确定一个未知参数 。遍历这个图就可以从设备的基本先验中调试出一个高保真的量子处理器 ， 而且可以在一天之内完成 。 最终 ， 这些技术和算法协同降低了最终误差的数量级 。


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