谷歌量子计算Willow芯片
谷歌量子人工智能
谷歌量子人工智能的研究人员使用了他们的 Willow 量子计算机 帮助解释核磁共振 (NMR) 光谱数据，这是化学和生物学研究的支柱。这项工作使量子计算机处于能够有效增强普通分子技术的边缘。
量子计算机最经过严格验证的用途是破解密码学，但当今的设备太小且容易出错，无法运行解密算法。不过，他们可以取得进展的另一个方面是加速用于发现新药物和材料的程序。这些过程本质上是量子的，因此它们与量子计算机的功能非常匹配。哈特穆特·内文 他和他在谷歌量子人工智能公司的同事现在展示了一个例子，证明量子计算机“与自然说同一种语言”的能力可能是有价值的。
该团队的工作重点是一种名为“量子回波”的计算协议，以及如何将其应用于核磁共振，核磁共振用于确定分子结构的微观细节。
量子回声的核心思想类似于蝴蝶效应，即微小的扰动会对其所属的较大系统产生重大影响的现象，例如蝴蝶扇动翅膀导致遥远的风暴。研究人员在 Willow 内由 103 个量子位组成的系统中使用了该技术的量子版本。
在实验中，研究人员首先对其量子位应用特定的操作序列，从而以受控的方式改变量子位的量子态。然后，他们选择一个特定的量子位来扰动，该量子位将充当“量子蝴蝶”，然后应用与之前相同的操作序列，但时间会逆转，就像倒带录像带一样。最后，团队测量了量子位的量子特性，并对其进行分析以了解整个系统的信息。
从最简单的意义上来说，实验室中使用的核磁共振程序也依赖于微小的扰动，这次用电磁波推动真实的分子，然后分析系统如何反应以确定原子的相对位置，就像分子尺一样。当量子位操作模拟这个过程时，量子位的数学分析也可以转化为分子结构的细节。时间他的量子计算步骤有机会让我们看到彼此距离较远的原子， 团队成员汤姆·奥布莱恩说。 “我们正在建造一根更长的分子尺。”
该团队估计，在传统超级计算机上运行类似于 Quantum Echoes 的协议将花费大约 13,000 倍的时间。他们的测试还表明，两台不同的量子计算机都可以运行量子回声并产生相同的结果，而某些量子算法并非如此 该队过去曾获得过冠军。 O’Brien 表示，这可能部分归功于 Willow 硬件质量的快速提高，例如降低其量子位的错误率。
但仍有待改进。当研究人员对两种有机分子使用 Willow 和 Quantum Echoes 时，他们一次只使用了最多 15 个量子位，计算结果仍然可以与传统的非量子方法相匹配。换句话说，该团队尚未证明 Willow 相对于其经典同行具有明确的实际优势。量子回波的这种具体应用的演示目前处于初步阶段，尚未经过正式的同行评审过程。
“分子结构确定问题是一个极其重要且相关的问题，”基思·弗拉图斯 (Keith Fratus) 说 HQS Quantum Simulations 是一家总部位于德国的量子算法开发公司。他说，在核磁共振等现有技术与量子计算机上执行的计算之间建立联系是重要的一步，但就目前而言，该技术的用途可能仅限于高度专业化的生物学研究。
德赖斯·塞尔斯 纽约大学的教授表示，该团队的实验使用了更大的量子计算机，并考虑了比之前在量子计算机上建模的更复杂的核磁共振协议和分子，包括他和他的同事。 “量子模拟经常被认为是量子计算机的关键预期用例之一，但工业上有趣的案例却很少……我认为对光谱数据（如核磁共振）的模型推理可能是有用的，”他说。 “我认为我们还没有做到这一点，但这样的工作为继续研究这个问题提供了动力。”
奥布莱恩表示，随着团队不断提高量子位的性能，将量子回波应用于核磁共振将变得更加有用。它们犯的错误越少，可同时用于实验方案的错误就越多，从而考虑到越来越大的分子。
与此同时，对量子计算机最佳用途的探索肯定还远未结束。 Curt von Keyserlingk 表示，在 Willow 上运行量子回波在实验上非常令人印象深刻，但它所支持的数学分析不太可能得到广泛应用 在伦敦国王学院。他说，在它能够彻底击败核磁共振专家几十年来所做的事情之前，它的主要吸引力将是那些专注于量子系统基础研究的物理理论家。并且该协议可能无法完全面向未来 – von Keyserlingk 表示，他已经有了关于传统计算如何与之竞争的想法。
主题：
