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Avancées en informatique quantique pour la chimie

L'informatique quantique aide à simuler des systèmes chimiques complexes pour de meilleures prédictions.

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L'étude de la chimie a vraiment avancé avec l'arrivée de l'informatique quantique. Cette technologie peut simuler des Systèmes Chimiques complexes, offrant de nouvelles manières de prédire leur comportement et leurs propriétés. Cet article explore comment les Ordinateurs quantiques peuvent aider à résoudre des problèmes en chimie, surtout grâce à une configuration de calcul spéciale qui combine l'Informatique classique et quantique.

Ordinateurs Quantiques et Chimie

Les ordinateurs quantiques sont des machines qui utilisent les principes de la mécanique quantique pour traiter des informations. Ils sont différents des ordinateurs classiques, qui utilisent des bits pour représenter des données sous forme de 0 ou 1. Les ordinateurs quantiques utilisent des qubits, qui peuvent représenter à la fois 0 et 1 en même temps grâce à une propriété appelée superposition.

La chimie nécessite souvent des calculs qui peuvent être extrêmement compliqués, surtout pour les grosses molécules. Les ordinateurs classiques ont du mal avec ces tâches, car le temps qu'il faut pour calculer augmente rapidement avec la taille de la molécule. Les ordinateurs quantiques, eux, peuvent gérer certains problèmes beaucoup plus efficacement.

Le Besoin de Nouvelles Approches

À mesure qu'on repousse les limites de ce qu'on peut calculer en chimie, on se rend compte que beaucoup de techniques traditionnelles ne suffisent pas. Les processeurs quantiques actuels peuvent traiter jusqu'à quelques dizaines de qubits. Mais, les problèmes chimiques du monde réel peuvent nécessiter beaucoup plus de qubits pour fournir des résultats précis.

Ça nous amène à explorer des approches hybrides qui combinent l'informatique quantique et classique. Utiliser des ordinateurs classiques pour gérer certaines parties des calculs permet aux ordinateurs quantiques de se concentrer sur les éléments qui nécessitent leurs capacités uniques.

L'Approche Supercalcul Quantique-Centrique

Dans ce travail, les chercheurs ont conçu une nouvelle manière de combiner les ressources d'informatique classique et quantique. Cette configuration utilise un supercalculateur classique puissant avec des processeurs quantiques pour aider à résoudre des problèmes chimiques complexes.

Le supercalculateur aide avec des tâches qui n'ont pas nécessairement besoin de traitement quantique, comme organiser des calculs et gérer des données. Cette combinaison aide à surmonter les limitations des ordinateurs quantiques existants, permettant des simulations plus complexes de systèmes chimiques.

Étude de Cas : Rupture de Liens Chimiques

Un cas de test intéressant sur lequel les chercheurs se sont concentrés est la rupture de liens dans les molécules. Plus précisément, ils ont étudié la molécule de azote (N), qui est composée de deux atomes d'azote reliés par un lien fort. Casser ce lien est un problème classique en chimie et sert de bon point de référence pour tester de nouvelles méthodes de calcul.

Les chercheurs ont utilisé une approche de calcul hybride pour simuler cette rupture de lien, en exécutant des calculs sur jusqu'à 6400 nœuds du supercalculateur Fugaku. En utilisant des Circuits quantiques et en combinant leurs résultats avec l'informatique classique, ils ont pu gérer des simulations qui auraient été auparavant irréalisables.

Le Rôle des Circuits Quantiques

Les circuits quantiques sont fondamentaux pour effectuer des calculs sur des processeurs quantiques. Les chercheurs ont construit des circuits quantiques conçus pour modéliser diverses structures électroniques de molécules. Chaque circuit était composé de plusieurs portes quantiques qui contrôlaient l'état des qubits.

Pour cette étude, l'équipe s'est spécifiquement concentrée sur la création d'un circuit qui représenterait avec précision les états de la molécule d'azote. Ils ont stratégiquement sélectionné le nombre de qubits nécessaires pour simuler la rupture du lien tout en gardant la taille du circuit gérable.

Obtenir des Résultats

Les efforts combinés de l'informatique quantique et classique ont permis aux chercheurs d'obtenir des résultats pour le processus de rupture de lien de l'azote. Ils ont démontré que, même avec les limitations actuelles des processeurs quantiques, des résultats significatifs pouvaient être obtenus en utilisant un flux de travail sophistiqué qui incluait des techniques de récupération de configuration.

La récupération de configuration est une technique qui aide à améliorer la qualité des résultats obtenus à partir des circuits quantiques, en particulier en présence de bruit. En corrigeant intelligemment les erreurs provenant des mesures quantiques, les chercheurs ont pu extraire des informations précieuses des données bruyantes générées durant leurs simulations.

Apprendre de l'Expérimentation

À travers ces expériences, les chercheurs ont acquis des insights sur l'efficacité de leurs méthodes. Ils ont constaté que l'informatique classique pouvait considérablement améliorer les performances des circuits quantiques. Cette combinaison leur a permis d'obtenir des prédictions précises sur les comportements et énergies moléculaires.

L'étude a non seulement démontré des applications pratiques de l'informatique quantique en chimie, mais a aussi ouvert de nouvelles voies pour des développements futurs dans le domaine. En affinant les techniques et en explorant différentes configurations, les chercheurs peuvent continuer à améliorer la précision des simulations quantiques.

Conclusions

Ce travail met en lumière le potentiel de l'informatique quantique pour aborder des problèmes difficiles en chimie. En utilisant à la fois des ressources quantiques et classiques, il est possible de simuler des systèmes chimiques complexes plus efficacement. Ces avancées pourraient mener à de nouvelles percées dans la compréhension des processus chimiques et le développement de nouveaux matériaux et médicaments.

Alors que la technologie de l'informatique quantique continue d'évoluer, son intégration avec des méthodes de calcul traditionnelles ouvrira la voie à d'importantes innovations dans la recherche scientifique. L'avenir semble prometteur pour les chercheurs alors qu'ils s'efforcent de relever des défis encore plus complexes en chimie et au-delà.

Directions Futures

Le chemin à venir consiste à affiner l'approche hybride et à explorer d'autres systèmes chimiques. Les chercheurs s'intéressent également à augmenter le nombre de qubits et à réduire les taux d'erreur dans les processeurs quantiques pour améliorer encore les capacités des simulations quantiques.

En optimisant les conceptions de circuits et en améliorant les techniques de récupération de configuration, les scientifiques peuvent s'attendre à traiter des systèmes de plus en plus complexes, potentiellement en résolvant des problèmes qui étaient auparavant inaccessibles.

La collaboration entre les avancées du matériel quantique et les techniques de calcul classiques est essentielle pour réaliser tout le potentiel de l'informatique quantique en chimie. Avec un investissement et une recherche continue, le domaine est prêt pour des progrès significatifs.

Résumé

Dans l'ensemble, cette recherche représente un développement significatif dans l'utilisation de l'informatique quantique pour résoudre des problèmes réels en chimie. La combinaison des forces de l'informatique classique et quantique offre une voie pour aborder des simulations complexes et élargir les capacités des technologies actuelles.

Alors que les scientifiques continuent d'explorer de nouvelles méthodes et outils, l'informatique quantique est susceptible de jouer un rôle central dans les découvertes futures, transformant finalement la manière dont nous abordons et comprenons les systèmes chimiques.

En conclusion, cette étude signifie un pas crucial vers l'exploitation du potentiel de l'informatique quantique en chimie, avec des perspectives excitantes pour la recherche et les applications futures. Les possibilités sont infinies, et le voyage ne fait que commencer.

Source originale

Titre: Chemistry Beyond Exact Solutions on a Quantum-Centric Supercomputer

Résumé: 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.

Auteurs: 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

Dernière mise à jour: 2024-11-14 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2405.05068

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.05068

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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