Sycamore 54 量子比特計算機（圖自：Google AI Blog）

隨著系統(tǒng)規(guī)模的增長，通過量子化學(xué)方程進行建模的計算復(fù)雜度也在迅速增加，因為這會導(dǎo)致量子變量的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計量呈指數(shù)級縮放。對于現(xiàn)代的經(jīng)典計算機平臺而言，想要在量子化學(xué)方程式上得到讓人滿意的精確解，仍是一件相當(dāng)棘手的事情。不過今日發(fā)表于《科學(xué)》雜志上的一項新研究，就為具有指數(shù)級計算能力的量子計算平臺，提供了一種新穎的系統(tǒng)封裝方法。

谷歌人工智能量子團隊在文章中稱，其借使用了 54 量子比特位的 Sycamore 計算機，在上面開展了有史以來最大規(guī)模的運算，以尋求可為當(dāng)前的量子化學(xué)模擬技術(shù)進行加速的新方法。

盡管研究的重點是真實化學(xué)系統(tǒng)的哈特里-福克近似（Hartree-Fock approximation），但本次在量子計算機上開展的化學(xué)運算量是以往的兩倍，并且包含了十倍的量子門操作。

為實現(xiàn)這一目標(biāo)，研究團隊借助了一款噪聲健壯的變分量子本征求解器（VQE），其能夠通過量子算法，對化學(xué)機理展開直接的模擬。

VQE 的重要性在于，量子計算很容易產(chǎn)生噪聲，從而導(dǎo)致計算結(jié)果不準(zhǔn)確。

本質(zhì)上，該技術(shù)可將量子處理器視作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并試圖通過動態(tài)最小化的成本函數(shù)來解決計算過程中的錯誤、并優(yōu)化量子電路的參數(shù)。

據(jù)悉，Sycamore 具有 54 個量子比特，由 140 多個可調(diào)節(jié)的單獨元件組成，每個元件都由高速、模擬電脈沖來控制。

要實現(xiàn)對整個設(shè)備的精確控制，需要對 2000 多個控制參數(shù)進行微調(diào)。即便是微小的誤差，也足以在總計算結(jié)果中表現(xiàn)出相當(dāng)大的偏離。

動用 Sycamore 10 個量子比特位計算模擬出的結(jié)果（分子幾何形狀的能量預(yù)測）

為此，研究團隊特地使用了一套自動化框架，能夠?qū)栴}映射到具有數(shù)千個頂點的圖形上。其中每個頂點都代表一項物理實驗，以對單個未知參數(shù)進行確定。

遍歷該圖之后，我們可將設(shè)備的先驗知識轉(zhuǎn)移到高保真的量子處理器上，然后在不到一天的時間內(nèi)完成模擬運算。結(jié)合其它糾錯技術(shù)，可將錯誤數(shù)量級控制在極小的范圍。

基于此，谷歌研究團隊不僅在量子計算機上運行了迄今最大規(guī)模的化學(xué)模擬，還提供了概念的證明 —— 即當(dāng) VQE 與糾錯策略結(jié)合使用時，該犯法能夠保障量子化學(xué)模擬的準(zhǔn)確性。

展望未來，研究人員希望他們可在量子處理器上進行更多的仿真。感興趣的朋友，可在GitHub上查閱本次實驗的完整代碼。

研究的更多細(xì)節(jié)，可在《科學(xué)》（Science）雜志的《Hartree-Fock on a superconducting qubit quantum computer》一文中找到。

來源：cnBeta.COM