Разработан первый квантовый микропроцессорный чип для моделирования молекулярной спектроскопии
Квантовое моделирование позволяет учёным изучать системы, которые сложны или даже невозможны с использованием классических компьютеров в различных областях, включая финансовое моделирование, кибербезопасность, фармацевтические открытия и искусственный интеллект. Например, изучение молекулярных вибронных спектров имеет важное значение в молекулярном проектировании. Однако это остаётся вычислительно сложной проблемой, которую невозможно эффективно решить с помощью традиционных суперкомпьютеров. Существующие квантовые компьютеры и алгоритмы также ограничены простыми молекулярными структурами из-за низкой точности и присущего шума.
Но команда учёных из Гонконгского политехнического университета (PolyU) сделала прорыв в этой области, разработав квантовый микропроцессорный чип, который может моделировать молекулярную спектроскопию реальных крупноструктурированных и сложных молекул.
Источник: DALL-EКоманда, возглавляемая профессором Лю Айкунь (Aiqun Liu), разработала квантовый микропроцессорный чип, который может моделировать молекулярные вибронные спектры с высокой точностью. Этот чип стал первым в мире и открывает новые возможности для решения сложных задач квантовой химии.
Разработанная система обеспечивает фундаментальный блок для дальнейших приложений. Квантовый микропроцессор может применяться для решения сложных задач, таких как моделирование крупных белковых структур или оптимизация молекулярных реакций со значительно улучшенной скоростью и точностью. Результаты исследований откроют новые возможности для многочисленных практических приложений, включая решение задач молекулярной стыковки и использование методов квантового машинного обучения.
Профессор Лю сказал: «Наше исследование вдохновлено потенциальным реальным воздействием технологий квантового моделирования. На следующем этапе мы стремимся масштабировать микропроцессор и заняться более сложными приложениями, которые могут принести пользу обществу и промышленности».
© iXBT
