重新制定化学方法以实现更高效的量子计算

lixia01

已知的第一台经典“计算机”是安提基西拉机械，这是一台模拟机器，用于模拟天文尺度上控制天体动力学的经典力学。同样，量子计算机的主要目标是模拟原子尺度上控制粒子动力学的量子力学。由于涉及复杂的量子力学，这些模拟通常是经典难以处理的。特别令人感兴趣的是模拟电子形成化学键，这产生了几乎所有分子、材料和化学反应的特性。
自 2013 年量子 AI 团队成立以来，我们一直在开发量子处理器的实用算法。2015 年，我们在超导量子计算设备上进行了首次量子化学实验，并发表在《物理评论 X》上。最近，我们的量子模拟工作通过实验模拟了物质的奇异相，并发布了第一个用于量子计算化学的软件包OpenFermion。本月初，我们的硬件团队宣布了具有 72 个量子比特的新型Bristlecone 量子处理器。
今天，我们重点介绍了两篇近期发表的文章，它们的理论进展显著降低了这些量子计算的成本。我们的研究结果在量子信息处理和IBM ThinkQ会议上进行了展示。
其中第一篇成果是本周发表在《物理评论 X》上的“材料的低深度量子模拟”，是谷歌研究人员、加州理工学院 Garnet Chan 教授团队和微软 QuArC 团队合作的成果。我们根本性的进步是认识到，通过改变分子在量子计算机上的表示方式，我们可以大大简化解决问题所需的量子电路。具体来说，我们专门设计了基组，以便描述系统能量（即哈密顿量）的方程式在量子计算中更易于表达。为此，我们专注于使用与经典电子结构计算中使用的函数（平面波）相关的基组来提供物理系统的周期性表示。这使得人们能够超越单分子的量子模拟，而是使用量子计算机来模拟真实材料。例如，我们的方法不是模拟漂浮在自由空间中的单个氢化锂分子，而是可以量子模拟氢化锂晶体，这是该材料在自然界中的表现形式。使用更大的量子计算机，人们可以研究其他重要的材料问题，例如电池阴极的退化、涉及非均相催化剂的化学反应或石墨烯和超导体的不寻常的电特性。在上周发表在《物理评论快报》上的“具有线性深度和连通性的电子结构的量子模拟”中
与相同的合作者和来自哈佛大学 Aspuru-Guzik 小组的一名谷歌实习生一起，我们利用上述工作中引入的结构来设计近期量子计算机的算法，其中量子位以线性阵列排列。过去的方法要求这种量子计算机在每个动态步骤中以模拟电子数量的五次方为时间尺度运行，而我们改进的算法以相对于电子数量线性缩放的时间尺度运行。这种计算成本的降低使得在每个量子电路中具有更少门的近期设备上执行量子化学模拟成为可能，可能避免了完全纠错的需要。
即使有了这些改进，部署这种新技术以超越经典量子化学算法和方法也不是一件容易的事，这些算法和方法与经典计算机的发展同步改进了80 多年。然而，以目前量子算法和硬件的进步速度，量子技术可能会为化学家提供一种宝贵的新工具。我们期待着分享我们的研究成果。