I processori quantistici faticano ancora a simulare molecole complesse

La natura quantistica di molecole e materiali complessi li rende molto difficili da simulare. Per conoscere le loro proprietà, un computer classico deve archiviare ed elaborare enormi quantità di dati. I computer quantistici aggirano questo problema manipolando direttamente i sistemi quantistici, il che in teoria dà loro un vantaggio rispetto alle loro controparti classiche. In pratica, tuttavia, i dispositivi quantistici di oggi sono sensibili al rumore a causa delle interazioni con l’ambiente, diminuendo notevolmente i loro potenziali vantaggi.

Negli ultimi anni, diverse squadre (tra cui Google nel 2019 ed ricercatori dell’Università della Scienza e della Tecnologia della Cina nel 2020) hanno affermato che i loro dispositivi quantistici hanno un “vantaggio quantistico” rispetto a quelli classici. Tuttavia, la progettazione di tali esperimenti ha sfruttato in gran parte i punti di forza delle tecnologie quantistiche in questione piuttosto che concentrarsi sulle applicazioni pratiche. Ciò ha reso difficile valutare come si comporterebbero i dispositivi quantistici se applicati a problemi considerati “utili” e intrattabili per i computer classici, come la simulazione della chimica quantistica complessa.

Una squadra guidata da Granato Chan del California Institute of Technology, negli Stati Uniti, ha ora fornito alcune informazioni su questa questione eseguendo simulazioni di due problemi di chimica quantistica sul processore quantistico Weber da 53 qubit di Google. La prima simulazione era incentrata su un gruppo di otto atomi all'interno dell'enzima nitrozotasi. Questo enzima è un componente importante in un processo chimico chiamato fissazione dell’azoto e una migliore comprensione delle sue proprietà chimiche potrebbe rivoluzionare la produzione di fertilizzanti. La seconda simulazione si è concentrata sul tricloruro di α-rutenio, un materiale che potrebbe esistere in una fase quantistica esotica nota come “liquido di spin” a basse temperature. Tali materiali non sono ben compresi e potrebbero avere applicazioni nell'archiviazione dei dati, calcolo quantistico topologico e persino superconduttività ad alta temperatura.

Una lunga strada da percorrere

Per calcolare le proprietà di interesse in molecole e materiali complessi (come i loro stati energetici elettronici o le eccitazioni a bassa energia), i fisici iniziano mappando gli spin degli elettroni degli atomi sui qubit nel dispositivo quantistico. Le interazioni tra gli elettroni nei sistemi chimici originali possono quindi essere catturate applicando “porte logiche” quantistiche in un certo ordine ai qubit. Infine, i ricercatori estraggono informazioni sul sistema misurando i qubit e analizzando i risultati della misurazione. Più porte logiche devono essere applicate per catturare il comportamento degli spin degli elettroni, più rumore ed errori si accumulano durante il calcolo, portando a risultati meno affidabili.

Nel nuovo lavoro, che è descritto in PRX quantistico, Chan e colleghi hanno scoperto che man mano che i loro calcoli diventavano più grandi e richiedevano più porte, il rumore nel sistema sopraffaceva rapidamente le informazioni utili che volevano estrarre. Ad esempio, i loro esperimenti hanno dimostrato che mentre le simulazioni di un reticolo cristallino di tricloruro di α-rutenio contenente sei atomi fornivano diversi risultati significativi, ciò non era più vero quando la dimensione del problema aumentava a 10 atomi o più.

Allo stesso modo, potrebbero predire ragionevolmente bene gli spettri energetici per un cluster di 8 atomi trovato nella nitratosi, ma solo dopo aver applicato una miriade di tecniche di post-elaborazione sui dati di misurazione. Inoltre, gli esperimenti quantistici hanno trattato solo modelli semplificati di questi sistemi, dove i computer classici sono ancora in grado di fornire stime esatte. Ciò implica che il vantaggio quantistico non è ancora una realtà per tali simulazioni.

Scegliere i problemi giusti

I risultati, tuttavia, non sono stati tutti una brutta notizia per i simulatori quantistici. I ricercatori notano che le capacità del dispositivo quantistico dipendono notevolmente dal tipo di problema indagato e, per questa serie di esperimenti, hanno deliberatamente evitato di scegliere problemi che si adattassero all’architettura Weber. Hanno invece scelto di concentrarsi su quanto sarebbero stati interessanti i risultati della simulazione per la comunità scientifica più ampia. Quando hanno modificato i parametri di simulazione per adattarli meglio al processore quantistico, hanno dimezzato le risorse computazionali e quindi hanno generato risultati più significativi.

D-Wave dimostra un vantaggio prestazionale nella simulazione quantistica

Alla fine, però, i risultati mostrano che i dispositivi quantistici in grado di sostituire i supercomputer classici sono ancora lontani. "Questi modelli eccessivamente semplificati di sistemi chimici e materiali realistici che abbiamo scelto di simulare nel nostro lavoro possono essere simulati banalmente su un computer classico o anche su un laptop personale", afferma Ruslan Tazhigulov, che ha guidato lo studio come postdoc nel team di Chan ed è ora scienziato dei dati presso l'azienda farmaceutica EQRx. “Dopo aver applicato varie tecniche di mitigazione degli errori, dimostriamo che c’è ancora molta strada da fare affinché i dispositivi quantistici diventino strumenti pratici per risolvere complessi problemi di chimica quantistica”.

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• Fonte: https://physicsworld.com/a/quantum-processors-still-struggle-to-simulate-complex-molecules/