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去年 10 月，谷歌宣布實現「量子優越性」的論文登上了《自然》雜志封面，成為科技領域關注的焦點。時隔不到一年，谷歌量子計算又登上了《Science》封面。這一次，他們用量子計算機進行了一次化學模擬，這是迄今為止人類用量子計算機進行的最大規模化學模擬，揭示了通往量子化學系統逼真模擬的路徑。

根據支配化學過程的量子力學定律對該過程進行精確的計算預測是一種進行化學領域前沿探索的工具。但遺憾的是，由于量子變量的數量和統計數據的指數式增長，除了最小的系統之外，所有量子化學方程的精確解仍然無法用現代經典計算機得到。

然而，通過使用量子計算機，利用其獨特的量子力學特性來處理經典計算機難以處理的計算，可以實現對復雜化學過程的模擬。雖然如今的量子計算機已經足夠強大，在某些任務中顯露出明顯的計算優勢，但這樣的設備能否用于加速目前的量子化學模擬技術仍是一個懸而未決的問題。

在最新一期的《Science》期刊中，Google AI 量子團隊探索了這個復雜的問題，相關研究登上了 Science 封面。

論文鏈接：https://science.sciencemag.org/content/369/6507/1084

arXiv 鏈接：https://arxiv.org/pdf/2004.04174.pdf

實驗代碼：https://github.com/quantumlib/ReCirq/tree/master/recirq/hfvqe

他們用量子計算機進行了迄今為止最大規模的化學模擬，而這臺量子計算機的處理器正是谷歌上次實現「量子優越性」所使用的那臺 Sycamore 處理器。在實驗中，研究者使用噪聲魯棒的變分量子特征值求解算法（variational quantum eigensolver，VQE），通過量子算法直接模擬化學機制。

VQE 算法混合了傳統計算與量子計算，特別適用于在當前量子設備上運行，并且可以擴展計算多個量子比特上的更復雜問題。此外，這種量子算法在保證量子態相干性的同時計算結果還能達到化學精度。

谷歌用來進行最大規模量子化學模擬的量子處理器——Sycamore。

具體來說。研究者模擬了由兩個氮原子和兩個氫原子組成的二氮烯分子，在發生的反應中，氫原子進入到了圍繞氮原子的不同能級中。他們用量子模擬得到的結果與在傳統計算機上運行的模擬保持一致，從而驗證了他們的研究。

谷歌在官方博客中表示，雖然計算集中在對真實化學系統的哈特里-福克近似（Hartree-Fock approximation）上，但這次的計算量是之前用量子計算機進行化學計算的兩倍，量子門操作是之前的十倍。

但美國達特茅斯學院的量子計算專家 James D. Whitfield 和南加州大學博士生 Sahil Gulania 在一封郵件中寫道：「谷歌的這項研究只是硬件的非凡展示，與傳統計算機相比，并沒有顯示出對哈特里-福克計算的任何益處。」

谷歌的化學家 Ryan Babbush 對此表示贊同。但他認為這項研究有助于計算機科學家學習如何處理量子計算誤差，這也將有助于他們在未來執行更復雜的計算。

Ryan Babbush 還表示，雖然這一反應比較基礎，而且也沒有必要使用量子計算機來模擬。但是，這項研究對于量子計算來說依然是一大進步。

最重要的是，這項研究驗證了針對當前可用的量子計算機開發的算法可以達到實驗預測所需的精度，揭示了通往量子化學系統逼真模擬的路徑。

「我們現在在一個完全不同的尺度上進行化學領域的量子計算，」Ryan Babbush 說道，「之前的工作包含你基本上可以用紙筆完成的計算，但現在的這份工作你必須用計算機才能完成。」

將這個算法擴展到更復雜反應的模擬也很簡單， Babbush 表示，模擬更大分子的反應只需要更多的量子比特和對計算的微調。他說，有一天，我們甚至可能利用量子模擬開發新的化學物質。

為化學領域開發一個誤差魯棒的量子算法

有很多種方法可以使用量子計算機來模擬分子體系的基態能量。谷歌這項研究聚焦一種名為「building block」的量子算法（也叫 circuit primitive），并通過 VQE 算法來完善其性能。在經典設置中，circuit primitive 等同于 Hartree-Fock 模型，是谷歌之前為最佳化學模擬所開發算法的重要電路元件。這使得研究者可以專注于擴大規模，而不會產生指數級的模擬成本。因此，當擴展到「超越經典（beyond classical）」狀態時，該組件上的魯棒誤差抑制對于精確模擬至關重要。

量子計算中的誤差源于量子電路與環境的交互，這些交互造成錯誤的邏輯運算，甚至微小的溫度波動也能導致量子比特誤差。目前量子設備上模擬化學的算法必須對這些低開銷誤差做出解釋，這可以從量子比特數量和額外量子資源兩方面說明，比如實現量子糾錯碼。

解釋誤差的最流行方法是 VQE，該研究也用到了這種方法。研究者在實驗中選擇了他們幾年前開發的 VQE，將量子處理器看作一個神經網絡，并試圖優化量子電路的參數，從而通過最小化代價函數來解釋噪聲量子邏輯（noisy quantum logic）。

正如經典神經網絡通過優化來容忍數據缺陷一樣，VQE 能夠動態地調整量子電路參數，以解釋量子計算過程中出現的誤差。

利用 Sycamore 處理器實現高準確率

該研究所用的設備是去年谷歌證明量子優越性的 Sycamore 處理器。盡管實驗需要更少的量子比特，但解決化學鍵合問題需要更高的量子門保真度。因此，研究人員開發出了有針對性的新型校準技術，這些技術以最佳的方式放大誤差，然后進行檢測和修正。

在 Sycamore 處理器的 10 個量子比特上，Hartree-Fock 模型模擬了分子結構的能量預測。

量子計算中的誤差可能是由量子硬件堆棧中的多種來源造成的。Sycamore 處理器具有 54 個量子比特，并且由 140 多個單獨可調諧的元素組成，每個元素由高速模擬電脈沖控制。實現整個設備的精準控制需要對 2000 多個控制參數進行微調，并且這些參數中的小誤差可能很快地在整體計算中累積導致大誤差。

所以，為了準確地控制設備，研究者使用了一個自動化框架，該框架將控制問題映射到一個具有數千節點的圖上，每個節點表示一個用于確定單個未知參數的物理實驗。遍歷該圖可以使我們從設備的基礎先驗轉移到高保真度量子處理器上，并且這一過程只需不到一天的時間即可完成。

最終，這些技術和算法誤差抑制使誤差實現了數量級的降低。

圖左：氫原子直鏈的能量隨原子間鍵長的變化曲線。圖右：使用 Sycamore 處理器計算的每個點的兩種準確率度量指標：保真度和平均絕對誤差。

未來展望

研究者希望該實驗可以為如何在量子處理器上運行化學計算提供藍圖，并作為發揮物理模擬優勢之路的起點。一個令人振奮的前景是，我們已經知道了如何以一種簡單的方式來修正實驗中用到的量子電路，使之無法再進行高效的模擬，這將為改進量子算法和應用確立新的方向。研究者還希望更廣泛的研究社區可以利用這些實驗結果來探索相關機制。

參考資料

[1]微信公眾號機器之心（ID：almosthuman2014），遇事不決，量子力學：谷歌量子計算模擬化學反應登上Science封面

[2]http://ai.googleblog.com/2020/08/scaling-up-fundamental-quantum.html

[3]https://cen.acs.org/materials/electronic-materials/Largest-molecular-quantum-computation-performed/98/i33

[4]https://www.newscientist.com/article/2253089-google-performed-the-first-quantum-simulation-of-a-chemical-reaction/