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去年 10 月，谷歌宣布實(shí)現(xiàn)「量子優(yōu)越性」的論文登上了《自然》雜志封面，成為科技領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。時(shí)隔不到一年，谷歌量子計(jì)算又登上了《Science》封面。這一次，他們用量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行了一次化學(xué)模擬，這是迄今為止人類用量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行的最大規(guī)模化學(xué)模擬，揭示了通往量子化學(xué)系統(tǒng)逼真模擬的路徑。

根據(jù)支配化學(xué)過(guò)程的量子力學(xué)定律對(duì)該過(guò)程進(jìn)行精確的計(jì)算預(yù)測(cè)是一種進(jìn)行化學(xué)領(lǐng)域前沿探索的工具。但遺憾的是，由于量子變量的數(shù)量和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的指數(shù)式增長(zhǎng)，除了最小的系統(tǒng)之外，所有量子化學(xué)方程的精確解仍然無(wú)法用現(xiàn)代經(jīng)典計(jì)算機(jī)得到。

然而，通過(guò)使用量子計(jì)算機(jī)，利用其獨(dú)特的量子力學(xué)特性來(lái)處理經(jīng)典計(jì)算機(jī)難以處理的計(jì)算，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜化學(xué)過(guò)程的模擬。雖然如今的量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)足夠強(qiáng)大，在某些任務(wù)中顯露出明顯的計(jì)算優(yōu)勢(shì)，但這樣的設(shè)備能否用于加速目前的量子化學(xué)模擬技術(shù)仍是一個(gè)懸而未決的問(wèn)題。

在最新一期的《Science》期刊中，Google AI 量子團(tuán)隊(duì)探索了這個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，相關(guān)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(shí)驗(yàn)代碼：https://github.com/quantumlib/ReCirq/tree/master/recirq/hfvqe

他們用量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行了迄今為止最大規(guī)模的化學(xué)模擬，而這臺(tái)量子計(jì)算機(jī)的處理器正是谷歌上次實(shí)現(xiàn)「量子優(yōu)越性」所使用的那臺(tái) Sycamore 處理器。在實(shí)驗(yàn)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(guò)量子算法直接模擬化學(xué)機(jī)制。

VQE 算法混合了傳統(tǒng)計(jì)算與量子計(jì)算，特別適用于在當(dāng)前量子設(shè)備上運(yùn)行，并且可以擴(kuò)展計(jì)算多個(gè)量子比特上的更復(fù)雜問(wèn)題。此外，這種量子算法在保證量子態(tài)相干性的同時(shí)計(jì)算結(jié)果還能達(dá)到化學(xué)精度。

谷歌用來(lái)進(jìn)行最大規(guī)模量子化學(xué)模擬的量子處理器——Sycamore。

具體來(lái)說(shuō)。研究者模擬了由兩個(gè)氮原子和兩個(gè)氫原子組成的二氮烯分子，在發(fā)生的反應(yīng)中，氫原子進(jìn)入到了圍繞氮原子的不同能級(jí)中。他們用量子模擬得到的結(jié)果與在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的模擬保持一致，從而驗(yàn)證了他們的研究。

谷歌在官方博客中表示，雖然計(jì)算集中在對(duì)真實(shí)化學(xué)系統(tǒng)的哈特里-福克近似（Hartree-Fock approximation）上，但這次的計(jì)算量是之前用量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行化學(xué)計(jì)算的兩倍，量子門操作是之前的十倍。

但美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院的量子計(jì)算專家 James D. Whitfield 和南加州大學(xué)博士生 Sahil Gulania 在一封郵件中寫道：「谷歌的這項(xiàng)研究只是硬件的非凡展示，與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)相比，并沒有顯示出對(duì)哈特里-?？擞?jì)算的任何益處?！?/p>

谷歌的化學(xué)家 Ryan Babbush 對(duì)此表示贊同。但他認(rèn)為這項(xiàng)研究有助于計(jì)算機(jī)科學(xué)家學(xué)習(xí)如何處理量子計(jì)算誤差，這也將有助于他們?cè)谖磥?lái)執(zhí)行更復(fù)雜的計(jì)算。

Ryan Babbush 還表示，雖然這一反應(yīng)比較基礎(chǔ)，而且也沒有必要使用量子計(jì)算機(jī)來(lái)模擬。但是，這項(xiàng)研究對(duì)于量子計(jì)算來(lái)說(shuō)依然是一大進(jìn)步。

最重要的是，這項(xiàng)研究驗(yàn)證了針對(duì)當(dāng)前可用的量子計(jì)算機(jī)開發(fā)的算法可以達(dá)到實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)所需的精度，揭示了通往量子化學(xué)系統(tǒng)逼真模擬的路徑。

「我們現(xiàn)在在一個(gè)完全不同的尺度上進(jìn)行化學(xué)領(lǐng)域的量子計(jì)算，」Ryan Babbush 說(shuō)道，「之前的工作包含你基本上可以用紙筆完成的計(jì)算，但現(xiàn)在的這份工作你必須用計(jì)算機(jī)才能完成?！?/p>

將這個(gè)算法擴(kuò)展到更復(fù)雜反應(yīng)的模擬也很簡(jiǎn)單， Babbush 表示，模擬更大分子的反應(yīng)只需要更多的量子比特和對(duì)計(jì)算的微調(diào)。他說(shuō)，有一天，我們甚至可能利用量子模擬開發(fā)新的化學(xué)物質(zhì)。

為化學(xué)領(lǐng)域開發(fā)一個(gè)誤差魯棒的量子算法

有很多種方法可以使用量子計(jì)算機(jī)來(lái)模擬分子體系的基態(tài)能量。谷歌這項(xiàng)研究聚焦一種名為「building block」的量子算法（也叫 circuit primitive），并通過(guò) VQE 算法來(lái)完善其性能。在經(jīng)典設(shè)置中，circuit primitive 等同于 Hartree-Fock 模型，是谷歌之前為最佳化學(xué)模擬所開發(fā)算法的重要電路元件。這使得研究者可以專注于擴(kuò)大規(guī)模，而不會(huì)產(chǎn)生指數(shù)級(jí)的模擬成本。因此，當(dāng)擴(kuò)展到「超越經(jīng)典（beyond classical）」?fàn)顟B(tài)時(shí)，該組件上的魯棒誤差抑制對(duì)于精確模擬至關(guān)重要。

量子計(jì)算中的誤差源于量子電路與環(huán)境的交互，這些交互造成錯(cuò)誤的邏輯運(yùn)算，甚至微小的溫度波動(dòng)也能導(dǎo)致量子比特誤差。目前量子設(shè)備上模擬化學(xué)的算法必須對(duì)這些低開銷誤差做出解釋，這可以從量子比特?cái)?shù)量和額外量子資源兩方面說(shuō)明，比如實(shí)現(xiàn)量子糾錯(cuò)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(shí)驗(yàn)中選擇了他們幾年前開發(fā)的 VQE，將量子處理器看作一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并試圖優(yōu)化量子電路的參數(shù)，從而通過(guò)最小化代價(jià)函數(shù)來(lái)解釋噪聲量子邏輯（noisy quantum logic）。

正如經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)優(yōu)化來(lái)容忍數(shù)據(jù)缺陷一樣，VQE 能夠動(dòng)態(tài)地調(diào)整量子電路參數(shù)，以解釋量子計(jì)算過(guò)程中出現(xiàn)的誤差。

利用 Sycamore 處理器實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率

該研究所用的設(shè)備是去年谷歌證明量子優(yōu)越性的 Sycamore 處理器。盡管實(shí)驗(yàn)需要更少的量子比特，但解決化學(xué)鍵合問(wèn)題需要更高的量子門保真度。因此，研究人員開發(fā)出了有針對(duì)性的新型校準(zhǔn)技術(shù)，這些技術(shù)以最佳的方式放大誤差，然后進(jìn)行檢測(cè)和修正。

在 Sycamore 處理器的 10 個(gè)量子比特上，Hartree-Fock 模型模擬了分子結(jié)構(gòu)的能量預(yù)測(cè)。

量子計(jì)算中的誤差可能是由量子硬件堆棧中的多種來(lái)源造成的。Sycamore 處理器具有 54 個(gè)量子比特，并且由 140 多個(gè)單獨(dú)可調(diào)諧的元素組成，每個(gè)元素由高速模擬電脈沖控制。實(shí)現(xiàn)整個(gè)設(shè)備的精準(zhǔn)控制需要對(duì) 2000 多個(gè)控制參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，并且這些參數(shù)中的小誤差可能很快地在整體計(jì)算中累積導(dǎo)致大誤差。

所以，為了準(zhǔn)確地控制設(shè)備，研究者使用了一個(gè)自動(dòng)化框架，該框架將控制問(wèn)題映射到一個(gè)具有數(shù)千節(jié)點(diǎn)的圖上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)用于確定單個(gè)未知參數(shù)的物理實(shí)驗(yàn)。遍歷該圖可以使我們從設(shè)備的基礎(chǔ)先驗(yàn)轉(zhuǎn)移到高保真度量子處理器上，并且這一過(guò)程只需不到一天的時(shí)間即可完成。

最終，這些技術(shù)和算法誤差抑制使誤差實(shí)現(xiàn)了數(shù)量級(jí)的降低。

圖左：氫原子直鏈的能量隨原子間鍵長(zhǎng)的變化曲線。圖右：使用 Sycamore 處理器計(jì)算的每個(gè)點(diǎn)的兩種準(zhǔn)確率度量指標(biāo)：保真度和平均絕對(duì)誤差。

未來(lái)展望

研究者希望該實(shí)驗(yàn)可以為如何在量子處理器上運(yùn)行化學(xué)計(jì)算提供藍(lán)圖，并作為發(fā)揮物理模擬優(yōu)勢(shì)之路的起點(diǎn)。一個(gè)令人振奮的前景是，我們已經(jīng)知道了如何以一種簡(jiǎn)單的方式來(lái)修正實(shí)驗(yàn)中用到的量子電路，使之無(wú)法再進(jìn)行高效的模擬，這將為改進(jìn)量子算法和應(yīng)用確立新的方向。研究者還希望更廣泛的研究社區(qū)可以利用這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)探索相關(guān)機(jī)制。

參考資料

[1]微信公眾號(hào)機(jī)器之心（ID：almosthuman2014），遇事不決，量子力學(xué)：谷歌量子計(jì)算模擬化學(xué)反應(yīng)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/