谷歌表示刚刚对化学反应进行了首次量子模拟

众多之中很高的期望我们拥有量子技术，最令人兴奋的之一就是能够以前所未有的水平模拟化学。 现在我们第一次看到它可能是什么样子。

与合作者团队一起，谷歌人工智能量子团队使用了他们的 54 qubit 量子处理器，梧桐，模拟分子构型的变化，称为你说。

就化学反应而言，这是我们所知的最简单的反应之一。 二氮烯只不过是几个以双键连接的氮，每个氮都带有一个氢原子。

但是，那准确地描述了氢位置的变化以形成不同的二氮烯异构体。 该团队还利用他们的系统准确描述了越来越大的链中氢的结合能。

尽管这两个模型听起来很简单，但背后却发生了很多事情。 忘记学校教科书上的公式化化学反应吧——在量子力学的层面上，化学是各种可能性的复杂组合。

在某些方面，这就是知道赌场总会盈利和预测赌场内进行的各个游戏的结果之间的区别。 受限于经典计算机的可预测规则，表示量子物理学中掷骰子和同花大顺的无限组合的能力实在太难了。

另一方面，它们是围绕这些在基本层面上控制化学的完全相同的量子概率原理构建的。

称为量子位的逻辑单元以“非此即彼”的模糊状态存在。 当与系统中其他量子位的“可能”状态相结合时，它为计算机工程师提供了一种独特的计算方法。

专门为利用这些量子力学而制定的算法允许走捷径，缩短至分钟这需要经典超级计算机数千年的磨练。

如果我们希望在量子水平上模拟化学，我们将需要这种能量，甚至一些能量。

假设仅计算决定丙烷分子能量的动作总和就需要超级计算机一周多的时间。 但分子能量的快照与计算它们可能发生的所有变化方式之间存在天壤之别。

二氮烯模拟使用 Sycamore 处理器中 54 个量子位中的 12 个来执行计算。 这本身仍然是之前任何化学模拟尝试的两倍。

该团队还突破了一种算法的限制，该算法旨在将经典过程与量子过程结合起来，该算法旨在消除在微妙的世界中很容易出现的错误。。

这一切都增加了未来更大模拟的可能性，帮助我们设计更坚固的材料，筛选更有效的药物，甚至解开宇宙量子赌场的更多秘密。

二氮烯的游走氢只是我们很快就能在量子景观中建模的化学类型的开始。

这项研究发表于科学。