作者:鲍勃·伊尔卡，物理
（同organic）有机 谷歌安装在低温恒温器中的西克莫处理器，最近被用来展示量子优势和量子计算机上最大的量子化学模拟
信用:罗科·塞斯林 谷歌人工智能量子团队的一组研究人员(与未指明的合作者合作)在量子计算机上进行了迄今为止最大的化学模拟
在他们发表在《科学》杂志上的论文中，该小组描述了他们的工作，以及为什么他们认为这是量子计算向前迈出的一步
斯坦福大学的小源写了一篇透视文章，概述了使用量子计算机进行化学模拟的潜在好处，以及人工智能量子团队的工作，发表在同一期杂志上
开发一种通过在计算机上模拟化学过程来预测化学过程的能力对化学家来说是非常有益的——目前，他们大部分是通过反复试验来完成的
预测将打开一扇大门，让人们开发出各种各样的新材料，而这些新材料的特性仍然未知
可悲的是，目前的计算机缺乏这种工作所需的指数级扩展
正因为如此，化学家们一直希望有一天量子计算机会介入并扮演这个角色
当然，目前的量子计算机技术还没有准备好接受这样的挑战，但是计算机科学家希望在不久的将来把它们带到那里
与此同时，像谷歌这样的大公司正在投资于面向使用量子计算机的研究，一旦它们成熟
在这项新的研究中，人工智能量子的团队将他们的努力集中在模拟一个简单的化学过程——真实化学系统的哈特利-福克近似——在这个特殊的例子中，一个二氮烯分子与氢原子发生反应，导致结构改变
弄清楚如何对谷歌的西克莫量子系统进行编程并不难——难的是弄清楚如何确保结果的准确性——众所周知，量子计算机容易出错
验证是人工智能量子团队的真正成就
他们通过将量子系统与经典计算机配对来实现
它被用来分析西克莫机器给出的结果，然后提供新的参数
这个过程一直重复，直到量子计算机达到最小值
该团队还使用了另外两个检查系统，这两个系统都是为了计算结果来发现和修复错误
在10个量子位上模拟的哈特利-福克模型对分子几何形状的能量预测
信用:谷歌 左图:氢原子线性链的能量随着每个原子之间的键距离的增加而增加
实线是用经典计算机进行的哈特利-福克模拟，而点是用西克莫处理器计算的
右:两个准确性指标(不忠和平均绝对误差)为每个点计算西克莫
“原始”是来自西克莫的无误差数据
“+PS”是来自一种错误缓解类型的数据，用于校正电子数量
“+净化”是一种针对正确状态的错误缓解纠正
“+VQE”是所有误差减轻与电路参数的变化松弛的组合
在H8、H10和H12上的实验显示了在错误缓解方面类似的性能改进
信用:谷歌
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