Появление квантовых вычислений открывает ранее невообразимые перспективы для решения проблем, которые считались недоступными для обычных компьютеров: от криптографии и фармакологии до физических и химических свойств молекул и материалов. Однако вычислительные возможности современных квантовых компьютеров все еще относительно ограничены.
Недавно опубликованное исследование в журнале Science Advances способствует неожиданному союзу методов, используемых в квантовых и традиционных вычислениях. Исследовательская группа, состоящая из Кристиана Микелетти и Франческо Слонго из SISSA в Триесте, Филиппа Хауке из Университета Тренто и Пьетро Фаччоли из Университета Милана-Бикокка, использовала математический подход под названием QUBO (из «Квадратичной бинарной оптимизации без ограничений» ) . который идеально подходит для конкретных квантовых компьютеров, называемых «квантовыми отжигателями».
В исследовании использовался подход QUBO для радикально нового моделирования плотных полимерных смесей, которые представляют собой сложные физические системы, имеющие центральное значение для биологии и материаловедения.
Результат? Значительный прирост вычислительной производительности был достигнут с помощью квантовых компьютеров по сравнению с традиционными методами, что является ярким примером огромного потенциала этих новых технологий.
Примечательно, что подход QUBO оказался особенно эффективным даже при использовании на обычных компьютерах, что позволило исследователям обнаружить удивительные свойства смоделированных полимерных смесей. Последствия могут быть далеко идущими, учитывая, что подход, используемый в исследовании, естественно подходит для переноса на многие другие молекулярные системы.
Новая перспектива, вдохновленная исследованиями квантовых вычислений
«Методы моделирования, известные как «Монте-Карло», уже давно являются одними из самых мощных, элегантных и универсальных методов изучения сложных систем, таких как синтетические полимеры или биологические, такие как ДНК», — объясняет Кристиан Микелетти, который координировал исследование.
«Однако эффективность этих методов падает по мере увеличения плотности и размера системы. По этой причине изучение реалистичных систем, таких как организация хромосом в ядре клетки, требует огромных инвестиций вычислительных ресурсов».
Франческо Слонго, аспирант SISSA и первый автор исследования, продолжает: «Квантовые компьютеры обещают значительное повышение вычислительной производительности, хотя и с неизбежными ограничениями новых технологий. И именно здесь на помощь приходит новая стратегия моделирования, которая идеально подходит для сегодняшние новаторские квантовые компьютеры, и при этом их можно успешно перенести даже на традиционные компьютеры».
Как отмечают Филипп Хауке и Пьетро Фаччоли: «В настоящее время уже существуют квантовые машины, предназначенные для решения QUBO, и они могут быть очень эффективными. Мы переформулировали традиционные полимерные модели в рамках QUBO, чтобы оптимально использовать такие машины. Удивительно, но переформулировка QUBO также доказала свою эффективность». Это выгодно на традиционных компьютерах, позволяя быстрее моделировать плотные полимеры, чем с помощью традиционных методов. Благодаря этому мы установили ранее неизвестные свойства для этих систем, используя стандартные компьютеры».
Случалось и раньше, что физические модели, созданные для полного использования инновационных вычислительных технологий, становились настолько успешными, что в конечном итоге были перенесены в другие области. Самый известный случай — это модели жидкости на основе решетки, разработанные для суперкомпьютеров 1990-х годов, но теперь широко используемые для многих других систем и типов компьютеров.
Исследование , опубликованное в Science Advances, представляет собой еще один пример, демонстрирующий, как методологии, вдохновленные квантовыми вычислениями, могут проложить путь к исследованию новых материалов и пониманию работы молекулярных систем, представляющих биологический интерес.
Теги: ИИ, квант, полимеры, суперкомпьютер
