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Progressi nel calcolo quantistico per la chimica

Il calcolo quantistico aiuta a simulare sistemi chimici complessi per fare previsioni migliori.

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Indice

Lo studio della chimica ha fatto grandi passi avanti con l'introduzione del calcolo quantistico. Questa tecnologia può simulare Sistemi Chimici complessi, offrendo nuovi modi per prevedere il loro comportamento e le loro proprietà. Questo articolo esplora come i Computer Quantistici possono aiutare a risolvere problemi in chimica, soprattutto attraverso un setup di calcolo speciale che combina Calcolo Classico e quantistico.

Computer Quantistici e Chimica

I computer quantistici sono macchine che usano i principi della meccanica quantistica per elaborare informazioni. Sono diversi dai computer classici, che usano bit per rappresentare i dati come 0 o 1. I computer quantistici usano i qubit, che possono rappresentare sia 0 che 1 contemporaneamente grazie a una proprietà chiamata sovrapposizione.

La chimica spesso richiede calcoli che possono essere estremamente complicati, specialmente per molecole grandi. I computer classici faticano con questi compiti perché il tempo necessario per calcolare cresce rapidamente con la dimensione della molecola. I computer quantistici, invece, possono gestire certi problemi in modo molto più efficiente.

La Necessità di Nuovi Approcci

Man mano che spingiamo i confini di ciò che possiamo calcolare in chimica, scopriamo che molte tecniche tradizionali non sono sufficienti. Gli attuali processori quantistici possono gestire fino a un paio di dozzine di qubit. Tuttavia, i problemi chimici del mondo reale potrebbero richiedere molti più qubit per fornire risultati accurati.

Questo ci porta a esplorare approcci ibridi che combinano sia calcolo quantistico che classico. Usare computer classici per gestire parti dei calcoli permette ai computer quantistici di concentrarsi sugli elementi che richiedono le loro capacità uniche.

L'Approccio Supercomputing Centrico sul Quantistico

In questo lavoro, i ricercatori hanno progettato un nuovo modo di combinare le risorse di calcolo classico e quantistico. Questo setup utilizza un potente supercomputer classico insieme a processori quantistici per aiutare a risolvere complessi problemi chimici.

Il supercomputer aiuta con compiti che non necessitano necessariamente di elaborazione quantistica, come organizzare calcoli e gestire dati. Questa combinazione aiuta a superare le limitazioni degli attuali computer quantistici, permettendo simulazioni più complesse di sistemi chimici.

Caso Studio: Spezzare i Legami Chimici

Un caso di test interessante su cui i ricercatori si sono concentrati è lo spezzamento dei legami nelle molecole. In particolare, hanno studiato la molecola di azoto (N), che consiste di due atomi di azoto collegati da un legame forte. Spezzare questo legame è un problema classico in chimica e serve come buon benchmark per testare nuovi metodi computazionali.

I ricercatori hanno usato un approccio di calcolo ibrido per simulare questo spezzamento di legame, eseguendo calcoli su fino a 6400 nodi del supercomputer Fugaku. Usando Circuiti Quantistici e combinando i loro risultati con il calcolo classico, sono riusciti a gestire simulazioni che in precedenza sarebbero state impraticabili.

Il Ruolo dei Circuiti Quantistici

I circuiti quantistici sono fondamentali per eseguire calcoli sui processori quantistici. I ricercatori hanno costruito circuiti quantistici progettati per modellare diverse strutture elettroniche delle molecole. Ogni circuito consisteva di vari porte quantistiche che controllavano lo stato dei qubit.

Per questo studio, il team si è concentrato sulla creazione di un circuito che rappresentasse accuratamente gli stati della molecola di azoto. Hanno selezionato strategicamente il numero di qubit necessari per simulare lo spezzamento del legame mantenendo la dimensione del circuito gestibile.

Ottenere Risultati

Gli sforzi combinati di calcolo quantistico e classico hanno permesso ai ricercatori di ottenere risultati per il processo di spezzamento del legame dell'azoto. Hanno dimostrato che, anche con le attuali limitazioni dei processori quantistici, risultati significativi potevano essere raggiunti impiegando un workflow sofisticato che includeva tecniche di recupero della configurazione.

Il recupero della configurazione è una tecnica che aiuta a migliorare la qualità dei risultati ottenuti dai circuiti quantistici, in particolare in presenza di rumore. Correggendo intelligentemente gli errori che sorgono dalle misurazioni quantistiche, i ricercatori sono riusciti a estrarre informazioni preziose dai dati rumorosi generati durante le loro simulazioni.

Apprendere dall'Sperimentazione

Attraverso questi esperimenti, i ricercatori hanno acquisito intuizioni sull'efficacia dei loro metodi. Hanno scoperto che il calcolo classico può migliorare significativamente le prestazioni dei circuiti quantistici. La combinazione ha permesso loro di ottenere previsioni accurate sui comportamenti e sulle energie molecolari.

Lo studio non solo ha dimostrato applicazioni pratiche del calcolo quantistico in chimica, ma ha anche aperto nuove strade per sviluppi futuri nel campo. Affinando le tecniche ed esplorando diverse configurazioni, i ricercatori possono continuare a migliorare la precisione delle simulazioni quantistiche.

Conclusioni

Questo lavoro evidenzia il potenziale del calcolo quantistico nell'affrontare problemi difficili in chimica. Sfruttando sia le risorse quantistiche che quelle classiche, è possibile simulare sistemi chimici complessi in modo più efficace. Questi progressi potrebbero portare a nuove scoperte nella comprensione dei processi chimici e nello sviluppo di nuovi materiali e farmaci.

Man mano che la tecnologia del calcolo quantistico continua a evolversi, la sua integrazione nei metodi computazionali tradizionali aprirà la strada a innovazioni significative nella ricerca scientifica. Il futuro sembra promettente per i ricercatori mentre si sforzano di affrontare sfide ancora più complesse in chimica e oltre.

Direzioni Future

Il percorso avanti implica affinare l'approccio ibrido ed esplorare sistemi chimici aggiuntivi. I ricercatori sono anche interessati ad aumentare il numero di qubit e ridurre i tassi di errore nei processori quantistici per migliorare ulteriormente le capacità delle simulazioni quantistiche.

Ottimizzando i design dei circuiti e migliorando le tecniche di recupero della configurazione, gli scienziati possono aspettarsi di affrontare sistemi sempre più complessi, risolvendo potenzialmente problemi che prima erano inaccessibili.

La collaborazione tra i progressi dell'hardware quantistico e le tecniche computazionali classiche è essenziale per realizzare il pieno potenziale del calcolo quantistico in chimica. Con un investimento e una ricerca continua, il campo è pronto per progressi significativi.

Riepilogo

In generale, questa ricerca rappresenta uno sviluppo significativo nell'utilizzo del calcolo quantistico per risolvere problemi reali in chimica. Combinare i punti di forza del calcolo classico e quantistico fornisce un percorso per affrontare simulazioni complesse e ampliare le capacità delle tecnologie attuali.

Mentre gli scienziati continuano a esplorare nuovi metodi e strumenti, il calcolo quantistico svolgerà probabilmente un ruolo centrale nelle future scoperte, trasformando in ultima analisi il modo in cui affrontiamo e comprendiamo i sistemi chimici.

In conclusione, questo studio segna un passo cruciale verso l'utilizzo del potenziale del calcolo quantistico in chimica, con prospettive entusiasmanti per ricerche e applicazioni future. Le possibilità sono infinite e il viaggio è appena iniziato.

Fonte originale

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

Estratto: 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.

Autori: 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

Ultimo aggiornamento: 2024-11-14 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2405.05068

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

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

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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