С помощью квантовых вычислительных систем было выполнено моделирование белков, содержащих 12 000 атомов, на основе 94 кубитов. Гибридные квантово-классические платформы обеспечивают более точное воспроизведение структуры белков.
Ирина Медведева
Иллюстрация квантового компьютера. Источник: Getty Images
Эксперимент в области квантово-классической химии
Ученые из Кливлендской клиники, RIKEN и IBM осуществили самый масштабный на данный момент вычислительный эксперимент в области квантово-классической химии: они смоделировали комплексы белок-лиганд, состоящие из более, чем 12 000 атомов.
Эксперимент продемонстрировал существенное расширение границ применения квантовых компьютеров в сочетании с традиционными суперкомпьютерами при решении задач химии. Исследовательская группа воссоздала два важных белка Т4-лизоцим и трипсин, а также связанные с ними молекулы в условиях, приближенных к водной среде.
Наиболее крупная из смоделированных систем включала 12 635 атомов и около 30 000 орбиталей, это значительно больше масштабов предыдущих квантово-химических расчетов.
Результат получен спустя несколько месяцев после того, как та же группа ученых смоделировала гораздо меньший белок из 303 атомов.
В новом эксперименте система увеличена в 40 раз, а точность в ключевом сегменте вычислений возросла в 210 раз, что указывает на стремительное развитие данной сферы.
Специалисты создали коллаборацию квантовых процессоров с мощными классическими вычислительными системами, получив квантово-ориентированный суперкомпьютерный процесс. Квантовое оборудование брало на себя наиболее сложные группы вычислений, а классические суперкомпьютеры собирали и анализировали полученные данные.
Нельзя обойти стороной масштаб проделанной работы: 9200 вычислительных циклов, 1,3 миллиарда измерений, более 100 часов непрерывной работы эти цифры напоминают о том, что современные квантовые вычисления остаются ресурсоемким и энергозатратным процессом.
Тем не менее, сам факт того, что ученые смогли стабильно выполнить столь длительный эксперимент с 94 кубитами, свидетельствует о резком повышении надежности и связности квантовых процессоров. Еще несколько лет назад такое количество кубитов оставалось недоступным для практических задач из-за слишком высокого уровня ошибок.
Сегодня же мы наблюдаем, как инженеры учатся «выжимать» максимум из имеющегося оборудования, комбинируя его с мощнейшими классическими системами наподобие «Фугаку», пишет interestingengineering.com. «О таком результате можно только мечтать», отметил доктор Кеннет Мерц, руководивший исследованием.
В чем суть методики
Данное решение основывается на методике, позволяющей разделять крупные молекулы на более мелкие и удобные для анализа фрагменты.
Классические компьютеры обсчитывают менее сложные сегменты, а квантовые системы занимаются наиболее сложными вычислениями. После этого данные объединяются для создания полной картины молекулярной структуры.
Исследователи усовершенствовали классические и квантовые методы. В частности, уточнили алгоритм, от которого зависит, каким именно участкам молекулы необходима детальная квантовая обработка. Это снизило общую вычислительную нагрузку.
Другой важный эффект — новый квантовый алгоритм, улучшающий выявление релевантных электронных конфигураций. Он способствовал фокусировке системы на наиболее значимых аспектах поведения молекулы, избегая излишнего внимания к второстепенным данным.
Значение эксперимента
Несмотря все достижения, новый метод пока не превзошел лучшие классические подходы. Однако он доказывает, что квантовые системы способны участвовать в решении важных научных проблем, особенно при интеграции с существующей вычислительной стстемой.
Результаты эксперимента означают, что гибридные квантово-классические рабочие процессы могут стать практическим инструментом в химии, особенно по мере совершенствования квантового оборудования.
Прорыв, достигнутый группой из Кливлендской клиники, RIKEN и IBM, знаменует собой не просто очередной шаг в вычислительной химии, а смену парадигмы в подходе к моделированию сложных молекулярных систем. До недавнего времени считалось, что квантовые вычисления остаются уделом узкоспециализированных лабораторий, работающих с абстрактными задачами или крошечными молекулами. Теперь же мы видим, как гибридная архитектура позволяет преодолеть так называемый «квантовый разрыв» между теорией и практикой.
Фактически исследователи продемонстрировали работающий прототип будущей лаборатории, где квантовый чип выступает в роли мощного микроскопа, а классический суперкомпьютер в роли аналитического центра, собирающего разрозненные данные в единую картину. Это именно тот симбиоз, который нужен для систем из десятков тысяч атомов: квантовая часть берет на себя экспоненциально сложные квантовые корреляции, а классическая рутинную обработку и масштабирование.
Особого внимания заслуживает метод фрагментации молекул. Вместо того чтобы пытаться просчитать всю систему целиком (что потребовало бы миллионов кубитов), ученые разбили белок на функциональные блоки. Этот подход напоминает то, как инженеры проектируют сложные механизмы: сначала разрабатываются отдельные узлы, а затем проверяется их совместимость. Однако в данном случае «узлы» это квантово-механические системы, где ошибка в одном атоме может исказить поведение всей цепи.
Усовершенствованный алгоритм выбора участков для квантовой обработки, о котором говорят авторы, решает именно эту проблему: он автоматически определяет, где классическое приближение (методы Хартри Фока или теории функционала плотности) перестает работать, и передает эстафету квантовому процессору. Это интеллектуальный мост между двумя мирами вычислений.
Возможности и значение моделирования на основе квантово-классических систем
Потенциальные возможности применения этих систем огромны. Точное моделирование способно ускорить разработку лекарств, усовершенствовать проектирование материалов и снизить потребность в дорогостоящих лабораторных экспериментах.
Эксперимент показывает, что сочетание квантовых процессоров с классическими вычислительными ресурсами может стать следующим этапом развития высокопроизводительных вычислений и открыть путь к решению задач, которые в настоящее время кажутся неразрешимыми.
С практической точки зрения, данное исследование открывает дорогу к принципиально новым типам виртуальных испытаний. В фармацевтике, например, точное моделирование связывания лекарственного препарата с белком (тот самый комплекс белок-лиганд) позволяет отсеивать неперспективные молекулы на ранних этапах.
Сейчас эта процедура часто основывается на приближенных моделях, которые могут ошибаться в расчете энергии связывания на десятки процентов. Гибридный квантово-классический подход обещает повысить точность до уровня, сопоставимого с лабораторными измерениями, при этом сократив время цикла с месяцев до дней. То же самое относится к материаловедению: моделирование катализаторов или новых полимеров с точным учетом квантовых эффектов перестает быть фантастикой.
Наконец, стоит подчеркнуть философское значение этой работы. Она доказывает, что квантовые компьютеры не являются заменой классическим машинам, а скорее их естественным продолжением. Точно так же, как современные процессоры используют специализированные блоки (GPU для графики, NPU для нейросетей), квантовые сопроцессоры могут стать еще одним ускорителем для суперкомпьютеров.
Гибридная модель позволяет использовать сильные стороны обеих архитектур, избегая их слабостей: квантовые системы страдают от шума и ошибок, но блестяще справляются с запутанными состояниями; классические системы непревзойденны в точных расчетах и хранении данных. Объединяя их, мы создаем вычислительный инструмент, который способен справиться с задачами, ранее казавшимися неразрешимыми.
И это лишь начало: следующие шаги, вероятно, приведут к моделированию систем из сотен тысяч атомов, что откроет путь к цифровым двойникам целых клеток.
Методы компьютерного моделирования химических и физических процессов все активнее входят в практику материаловедения: недавно мы писали о том, что ученые из США смоделировали «безупречное» стекло, обладающее кристаллической упорядоченностью.