谷歌量子计算机取得化学里程碑

去年秋天，谷歌(Google)的研究人员宣布，他们已经实现了“量子优势”--在这一点上，量子计算机可以执行普通计算机无法完成的任务--一些人想知道这有什么大不了的。批评人士说，该程序检查了随机数发生器的输出，实用价值有限，也没有证明该公司的机器可以做任何有用的事情。

然而，现在，谷歌的量子计算机已经实现了一些可能在现实世界中应用的东西：成功地模拟了一个简单的化学反应。这一壮举为量子化学指明了道路，量子化学可以扩大科学家对分子反应的理解，并导致有用的发现，比如更好的电池，制造肥料的新方法，以及改进从空气中去除二氧化碳的方法。

去年的量子优势实验是在一个名为Sycamore的芯片上进行的，该芯片包含53个超导量子比特，或称量子比特。冷却到接近绝对零度时，量子比特具有量子力学特性，使科学家能够以比组成经典计算机比特的简单“开/关”电流更复杂、更有用的方式来操作它们。人们希望有一天，量子计算机将变得足够强大，能够快速执行经典计算机需要整个宇宙的生命周期才能完成的计算。

这项量子化学实验发表在8月28日的“科学”杂志上，虽然只使用了12个量子比特，但它依赖于相同的Sycamore基本设计。但负责为谷歌项目开发算法的研究人员瑞安·巴布布什(Ryan BabBush)表示，这证明了该系统的多功能性。“这表明，事实上，这个装置是一台完全可编程的数字量子计算机，可以用于任何你可能尝试的任务，”他说。

该团队首先模拟了由12个氢原子组成的分子能量状态的简化版本，12个量子位中的每一个都代表一个原子的单电子。然后，他们模拟了含有氢原子和氮原子的分子中的化学反应，包括当氢原子从一边移到另一边时，分子的电子结构将如何变化。因为电子的能量决定了在给定的温度或不同分子的浓度下反应发生的速度，这样的模拟可以帮助化学家准确地理解反应是如何进行的-以及如果它们改变温度或化学鸡尾酒，它会发生什么变化。

研究人员运行的被称为哈特里-福克(Hartree-Fock)过程的模拟也可以在经典计算机上进行，所以它本身并不能证明量子计算机的优越性。它是在一台经典计算机的帮助下运行的，这台计算机使用机器学习来评估每一次计算，然后改进新一轮的量子模拟。但谷歌量子团队的研究科学家尼古拉斯·鲁宾(Nicholas Rubin)表示，这一壮举验证了该项目的基本方法，这些方法将是未来量子化学模拟不可或缺的一部分。而且它的大小是之前在量子计算机上进行的保持记录的化学计算的两倍。

2017年，IBM使用6个量子比特进行了量子化学模拟。鲁宾说，这一结果描述了一个分子系统，其复杂性达到了20世纪20年代科学家可以手工计算的水平。通过将这个数字翻一番，达到12个量子比特，谷歌的项目解决了一个可以用20世纪40年代的计算机计算的系统。“如果我们再翻一番，我们可能会达到1980年的水平，”巴布布什补充道。如果我们再翻一番，那么我们很可能会超越你今天经典的做法。

斯坦福大学理论物理研究所博士后研究员肖元(音译)表示，到目前为止，还没有一台量子计算机实现了经典计算机无法实现的目标。他为谷歌在“科学”杂志上的论文撰写了一篇评论文章。即使是该公司在2019年取得的量子优势也受到了IBM研究人员的质疑，他们展示了一种方法，可以在两天半的时间里在超级计算机上实现同样的结果，尽管谷歌的版本只花了三分钟多一点的时间。但是，袁说，量子化学实验是朝着一个主要目标迈出的重要一步。他补充说：“如果我们能用量子计算机解决一个经典的困难而又有意义的问题，那将是最令人兴奋的消息。”

袁说，没有理论上科学家不能实现这一目标的原因，但从几个量子比特转移到数百个量子比特-最终还有更多-的技术挑战将需要大量复杂的工程。一台拥有数百万量子比特的通用量子计算机将需要开发纠错协议，这是一个特别艰巨的问题，可能需要十年或更长时间才能解决。但是，所谓的噪音中等规模的量子计算机，没有完全的纠错能力，在此期间可能仍然被证明是有用的。

多伦多大学量子化学的先驱Alán Aspuru-Guzik说，化学与量子计算非常匹配，因为化学反应本质上是量子的。要完全模拟这样的反应，必须知道所有涉及到的电子的量子态。还有什么比使用另一个量子系统更好的对量子系统建模的方法呢？Aspuru-Guzik说，早在工程师开发一般可编程的量子计算机之前，只有几个量子比特的设备就应该能够在化学中有趣的问题子集上超越经典计算机。“所以这是一件大事，但这并不是故事的结束，”他补充道。

例如，Aspuru-Guzik正在寻找更好的电池材料来储存风力涡轮机和太阳能电池产生的能量。这类材料的性能可能会发生冲突：它们需要具有足够的反应性，可以快速充电和放电，但仍然足够稳定，以避免爆炸或起火。这些反应的计算机模型可以帮助为这项棘手的任务确定理想的材料。这样的模型在开发新药方面也可能很重要。

Aspuru-Guzik说，即便如此，量子计算机可能并不是唯一革命性的模拟化学反应的新方法。人工智能有可能开发出足够有效的算法，在经典计算机上运行可用的模拟。为了对冲赌注，他的实验室研究了两种可能性：一是开发在中档量子计算机上运行的新算法，二是创造人工智能驱动的机器人来发现新类型的材料。

但谷歌的工作让Aspuru-Guzik乐观地认为，量子计算可以在不太遥远的将来解决有趣的问题。“这是当今量子计算机所能做的最好的事情，”他说。“但要实现这一目标，在硬件和软件方面都有很多工作要做。”