Fortschritte in der Quantencomputing für Chemie
Quantencomputing hilft dabei, komplexe chemische Systeme zu simulieren, um bessere Vorhersagen zu treffen.
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Inhaltsverzeichnis
Die Chemie hat durch die Einführung von Quantencomputing einen riesigen Sprung gemacht. Diese Technologie kann komplexe Chemische Systeme simulieren und bietet neue Wege, ihr Verhalten und ihre Eigenschaften vorherzusagen. In diesem Artikel geht's darum, wie Quantencomputer Probleme in der Chemie lösen können, vor allem durch eine besondere Computing-Konstellation, die klassisches und Quantencomputing kombiniert.
Quantencomputer und Chemie
Quantencomputer sind Maschinen, die die Prinzipien der Quantenmechanik nutzen, um Informationen zu verarbeiten. Sie sind anders als klassische Computer, die Bits benutzen, um Daten als 0 oder 1 darzustellen. Quantencomputer verwenden Qubits, die aufgrund einer Eigenschaft namens Superposition sowohl 0 als auch 1 gleichzeitig repräsentieren können.
In der Chemie sind oft Berechnungen nötig, die extrem kompliziert sein können, besonders bei grossen Molekülen. Klassische Computer haben bei diesen Aufgaben Schwierigkeiten, weil die Zeit, die für die Berechnung benötigt wird, mit der Grösse des Moleküls schnell ansteigt. Quantencomputer können hingegen bestimmte Probleme viel effizienter bearbeiten.
Der Bedarf an neuen Ansätzen
Während wir die Grenzen dessen, was wir in der Chemie berechnen können, erweitern, stellen wir fest, dass viele traditionelle Techniken nicht ausreichen. Aktuelle Quantenprozessoren können mit bis zu ein paar Dutzend Qubits umgehen. Allerdings können reale chemische Probleme viel mehr Qubits erfordern, um genaue Ergebnisse zu liefern.
Das führt uns dazu, hybride Ansätze zu untersuchen, die klassisches und Quantencomputing kombinieren. Wenn wir klassische Computer dazu nutzen, Teile der Berechnungen zu managen, können Quantencomputer sich auf die Elemente konzentrieren, die ihre einzigartigen Fähigkeiten benötigen.
Der Quanten-zentrierte Supercomputing-Ansatz
In dieser Arbeit haben Forscher einen neuen Weg entwickelt, um klassische und Quantencomputing-Ressourcen zu kombinieren. Diese Konstellation nutzt einen leistungsstarken klassischen Supercomputer zusammen mit Quantenprozessoren, um bei der Lösung komplexer chemischer Probleme zu helfen.
Der Supercomputer hilft bei Aufgaben, die nicht unbedingt Quantenverarbeitung benötigen, wie z.B. das Organisieren von Berechnungen und das Management von Daten. Diese Kombination hilft, die Einschränkungen bestehender Quantencomputer zu überwinden, was kompliziertere Simulationen chemischer Systeme ermöglicht.
Fallstudie: Brechen chemischer Bindungen
Ein interessantes Testfeld, auf das sich die Forscher konzentrierten, ist das Brechen von Bindungen in Molekülen. Speziell haben sie das Stickstoff (N)-Molekül untersucht, das aus zwei Stickstoffatomen besteht, die durch eine starke Bindung verbunden sind. Das Brechen dieser Bindung ist ein klassisches Problem in der Chemie und dient als gutes Benchmark für neue Berechnungsmethoden.
Die Forscher verwendeten einen hybriden Computing-Ansatz, um dieses Bindungsbrechens zu simulieren und führten Berechnungen auf bis zu 6400 Knoten des Supercomputers Fugaku aus. Durch den Einsatz von Quanten-Schaltungen und das Kombinieren ihrer Ergebnisse mit klassischem Computing konnten sie Simulationen managen, die zuvor unmachbar gewesen wären.
Die Rolle der Quanten-Schaltungen
Quanten-Schaltungen sind grundlegend für die Durchführung von Berechnungen auf Quantenprozessoren. Die Forscher entwickelten Quanten-Schaltungen, die darauf ausgelegt sind, verschiedene elektronische Strukturen von Molekülen zu modellieren. Jede Schaltung bestand aus mehreren Quanten-Gattern, die den Zustand der Qubits kontrollierten.
In dieser Studie konzentrierte sich das Team speziell darauf, eine Schaltung zu erstellen, die die Zustände des Stickstoffmoleküls genau darstellt. Sie wählten strategisch die Anzahl der benötigten Qubits aus, um das Brechen der Bindung zu simulieren, während sie die Grösse der Schaltung handhabbar hielten.
Ergebnisse erzielen
Die kombinierten Bemühungen von Quanten- und klassischem Computing ermöglichten es den Forschern, Ergebnisse für den Bindungsbrechungsprozess von Stickstoff zu erzielen. Sie zeigten, dass man auch mit den aktuellen Einschränkungen von Quantenprozessoren sinnvolle Ergebnisse erzielen kann, indem man einen raffinierten Workflow einsetzt, der Techniken zur Konfigurationswiederherstellung einschliesst.
Konfigurationswiederherstellung ist eine Technik, die hilft, die Qualität der Ergebnisse, die aus Quanten-Schaltungen gewonnen werden, besonders in Anwesenheit von Rauschen zu verbessern. Durch intelligentes Korrigieren von Fehlern, die aus Quantenmessungen entstehen, konnten die Forscher wertvolle Informationen aus den rauschenden Daten, die während ihrer Simulationen erzeugt wurden, extrahieren.
Lernen aus Experimenten
Durch diese Experimente gewannen die Forscher Einblicke in die Effektivität ihrer Methoden. Sie fanden heraus, dass klassisches Computing die Leistung von Quanten-Schaltungen erheblich verbessern kann. Die Kombination erlaubte es ihnen, genaue Vorhersagen über molekulare Verhaltensweisen und Energien zu treffen.
Die Studie zeigte nicht nur praktische Anwendungen des Quantencomputings in der Chemie auf, sondern eröffnete auch neue Wege für zukünftige Entwicklungen auf diesem Gebiet. Durch das Verfeinern von Techniken und das Erkunden unterschiedlicher Konfigurationen können Forscher weiterhin die Genauigkeit von Quanten-Simulationen verbessern.
Fazit
Diese Arbeit hebt das Potenzial des Quantencomputings hervor, um herausfordernde Probleme in der Chemie anzugehen. Durch die Nutzung sowohl von Quanten- als auch von klassischen Ressourcen ist es möglich, komplexe chemische Systeme effektiver zu simulieren. Diese Fortschritte könnten zu weiteren Durchbrüchen im Verständnis chemischer Prozesse und der Entwicklung neuer Materialien und Medikamente führen.
Während sich die Technologie des Quantencomputings weiterentwickelt, wird ihre Integration in traditionelle Berechnungsmethoden den Weg für umfassende Innovationen in der wissenschaftlichen Forschung ebnen. Die Zukunft sieht vielversprechend aus für Forscher, die weiterhin noch komplexere Herausforderungen in der Chemie und darüber hinaus angehen wollen.
Zukünftige Richtungen
Der Weg nach vorne beinhaltet die Verfeinerung des hybriden Ansatzes und das Erforschen zusätzlicher chemischer Systeme. Die Forscher sind auch daran interessiert, die Anzahl der Qubits zu erhöhen und die Fehlerraten in Quantenprozessoren zu senken, um die Fähigkeiten von Quanten-Simulationen weiter zu verbessern.
Durch das Optimieren von Schaltungsdesigns und die Verbesserung der Techniken zur Konfigurationswiederherstellung können Wissenschaftler erwarten, dass sie mit zunehmend komplexen Systemen umgehen können und möglicherweise Probleme lösen, die zuvor unerreichbar waren.
Die Zusammenarbeit zwischen den Fortschritten in der Quantenhardware und klassischen Berechnungstechniken ist entscheidend, um das volle Potenzial des Quantencomputings in der Chemie zu realisieren. Mit anhaltenden Investitionen und Forschungen ist das Feld bereit für signifikante Fortschritte.
Zusammenfassung
Insgesamt stellt diese Forschung eine bedeutende Entwicklung in der Nutzung von Quantencomputing zur Lösung realer Probleme in der Chemie dar. Die Kombination der Stärken von klassischem und Quantencomputing bietet einen Weg, komplexe Simulationen zu bewältigen und die Fähigkeiten aktueller Technologien zu erweitern.
Während Wissenschaftler weiterhin neue Methoden und Werkzeuge erkunden, wird Quantencomputing voraussichtlich eine zentrale Rolle bei zukünftigen Entdeckungen spielen und letztendlich die Art und Weise, wie wir chemische Systeme angehen und verstehen, verändern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Studie einen entscheidenden Schritt zur Nutzung des Potenzials von Quantencomputing in der Chemie darstellt, mit aufregenden Perspektiven für zukünftige Forschungen und Anwendungen. Die Möglichkeiten sind endlos, und die Reise hat gerade erst begonnen.
Titel: Chemistry Beyond Exact Solutions on a Quantum-Centric Supercomputer
Zusammenfassung: A universal quantum computer can be used as a simulator capable of predicting properties of diverse quantum systems. Electronic structure problems in chemistry offer practical use cases around the hundred-qubit mark. This appears promising since current quantum processors have reached these sizes. However, mapping these use cases onto quantum computers yields deep circuits, and for pre-fault-tolerant quantum processors, the large number of measurements to estimate molecular energies leads to prohibitive runtimes. As a result, realistic chemistry is out of reach of current quantum computers in isolation. A natural question is whether classical distributed computation can relieve quantum processors from parsing all but a core, intrinsically quantum component of a chemistry workflow. Here, we incorporate quantum computations of chemistry in a quantum-centric supercomputing architecture, using up to 6400 nodes of the supercomputer Fugaku to assist a quantum computer with a Heron superconducting processor. We simulate the N$_2$ triple bond breaking in a correlation-consistent cc-pVDZ basis set, and the active-space electronic structure of [2Fe-2S] and [4Fe-4S] clusters, using 58, 45 and 77 qubits respectively, with quantum circuits of up to 10570 (3590 2-qubit) quantum gates. We obtain our results using a class of quantum circuits that approximates molecular eigenstates, and a hybrid estimator. The estimator processes quantum samples, produces upper bounds to the ground-state energy and wavefunctions supported on a polynomial number of states. This guarantees an unconditional quality metric for quantum advantage, certifiable by classical computers at polynomial cost. For current error rates, our results show that classical distributed computing coupled to quantum computers can produce good approximate solutions for practical problems beyond sizes amenable to exact diagonalization.
Autoren: Javier Robledo-Moreno, Mario Motta, Holger Haas, Ali Javadi-Abhari, Petar Jurcevic, William Kirby, Simon Martiel, Kunal Sharma, Sandeep Sharma, Tomonori Shirakawa, Iskandar Sitdikov, Rong-Yang Sun, Kevin J. Sung, Maika Takita, Minh C. Tran, Seiji Yunoki, Antonio Mezzacapo
Letzte Aktualisierung: 2024-11-14 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2405.05068
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.05068
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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