Quantencomputersimulationen zeigen die Grenzen der Technologie

Quantencomputersimulationen zeigen die Grenzen der Technologie auf
Quantencomputing-Simulationen zeigen die Grenzen der Technologie - 53 Quantenbits bilden den Sycamore-Chip von Google, der verwendet wird, um den "Quantenvorteil" zu untersuchen - eine Quantencomputing-Leistung, die klassischen Computern überlegen ist. Doch wie effektiv löst eine solche Apparatur typische Probleme von praktischer Bedeutung, etwa Quantensimulationen von Molekülen und Materialien?

Bei der Modellierung von Molekülen können Quantenschaltkreise klassische Schaltkreise immer noch nicht schlagen. Quantenbits sind selbst Quantenobjekte. Quantencomputer versprechen, von Quantengesetzen beherrschte Systeme wie Moleküle oder Materialien direkt nachzubilden.

Jüngste Tests haben gezeigt, wie effektiv diese Geräte bei der Durchführung bestimmter Aktivitäten sind. Eine kürzlich durchgeführte Studie zeigt jedoch, dass Quantensimulationen in Angelegenheiten, die praktische Bedenken aufwerfen, wie z. B. der Bestimmung der Energiezustände eines Atomclusters, nicht präziser sind als herkömmliche Computer. Die Ergebnisse liefern einen Maßstab, um abzuschätzen, wie bald Chemiker und Materialwissenschaftler Quantencomputer als Werkzeuge einsetzen können.

1982 schlug Richard Feynman vor, dass Quantencomputer verwendet werden könnten, um Eigenschaften von Quantenmaterie zu berechnen. Derzeit sind mehrere hundert Quantenbits (Qubits) in Quantenprozessoren verfügbar, und einige davon könnten theoretisch Quantenzustände darstellen, die in keinem herkömmlichen Gerät codiert werden können.

Der 53-Qubit-Sycamore-Prozessor von Google hat seine Fähigkeit unter Beweis gestellt, Berechnungen in wenigen Tagen durchzuführen, die in herkömmlichen Computern heute mehrere Jahrhunderte dauern würden. Dieser „Quantenvorteil“ kann jedoch nur für bestimmte Rechenaufgaben erreicht werden, die sich diese Geräte zunutze machen.

Wie effektiv sind diese Quantencomputer bei der Lösung der Probleme, mit denen Wissenschaftler, die Chemikalien und Materialien untersuchen, täglich konfrontiert sind?

Um diese Frage zu beantworten, verwendeten Garnet Chan vom California Institute of Technology und sein Team Simulationen eines Moleküls und eines Materials auf einem 53-Qubit-Prozessor von Google namens Weber auf Sycamore-Basis. „Wir hatten nicht erwartet, chemisch etwas Neues zu lernen“, sagt Chan angesichts der Komplexität dieser Systeme und der guten Funktionsweise herkömmlicher Algorithmen.

Das Ziel bestand darin, zu verstehen, wie gut Sycamore-Hardware für eine physikalisch verwandte Klasse von Schaltungen und eine physikalisch verwandte Erfolgsmetrik abschneidet.

Ohne darüber nachzudenken, wie gut sie für einen Quantenschaltkreis geeignet wären, wählte das Team zwei heiße Themen aus.

In der ersten wurden die achtatomigen Eisen(Fe)- und Schwefel(S)-Cluster, die das katalytische Zentrum des Nitrogenase-Enzyms bilden, hinsichtlich ihrer Energiezustände berechnet.

Als erster Schritt in einem wichtigen biologischen Prozess, der als Stickstofffixierung bekannt ist, bricht dieses Enzym die starken Bindungen in Stickstoffmolekülen auf. Für die chemische Industrie kann das Verständnis der Chemie dieses Prozesses bei der Herstellung synthetischer stickstofffixierender Katalysatoren hilfreich sein.

Die Wissenschaftler versuchten auch, das kollektive Verhalten magnetischer Spins in Alpha-Rutheniumtrichlorid (α-RuCl3) zu bestimmen, einer kristallinen Substanz, von der angenommen wird, dass sie bei niedrigen Temperaturen in eine ungewöhnliche Quantenphase übergeht, die als Spinflüssigkeit bekannt ist. Das größere Projekt zur Untersuchung von Quantenphänomenen in Materialien befasst sich mit der Untersuchung solcher Zustände.

Die Wechselwirkung zwischen den Elektronenspins von Atomen bestimmt die grundlegenden elektronischen Zustände und niederenergetischen Anregungen der beiden Systeme. Durch die Verbindung von Qubits in Schaltkreisen, die die Architektur der beiden Systeme widerspiegeln, können diese Spins in einem einzigen Qubit aufgezeichnet und ihre Wechselwirkungen nachgebildet werden.

Rauschen ist eine der größten Herausforderungen für zuverlässige Quantensimulationen. Zum Beispiel zufällige Fehler beim Schalten von "Gattern", die Quantenlogikoperationen ausführen, und beim Lesen von Ausgangszuständen.

Die Anzahl der Portoperationen, die ein Computer ausführen kann, bevor das Rauschen die Kontrolle übernimmt, ist durch die Anhäufung dieser Fehler begrenzt.

Die Wissenschaftler entdeckten, dass bei Simulationen mit mehr als 300 Toren das Rauschen dominant war. Wenn das System jedoch komplexer wird, sind zusätzliche Gates erforderlich. Beispielsweise gibt es weitreichende Wechselwirkungen zwischen Spins im Fe-S-Cluster; Es sind mehrere Gatter erforderlich, um solche Wechselwirkungen angemessen zu beschreiben.

Aufgrund dieser Schwierigkeiten waren Simulationen mit dem Weber-Chip relativ begrenzt. So sagten die Simulationen beispielsweise die Wärmekapazität von RuCl3 und das Energiespektrum des Fe-S-Clusters ziemlich genau voraus – allerdings nur, wenn die simulierten Systeme nicht übermäßig groß waren.

Für α-RuCl3 stellten die Wissenschaftler fest, dass sie nützliche Daten nur für einen kleinen 6-Atom-Bruchteil des Kristallgitters erhalten konnten; Als sie die Größe auf nur 10 Atome erweiterten, wurde die Ausgabe von Rauschen übertönt. Außerdem konnte nur ein Fünftel von Webers Quantenressourcen aufgrund von Einschränkungen bei den Gate-Operationen für Berechnungen verwendet werden.

Als Chan und Kollegen ein Modellsystem simulierten, das besser für Webers benutzerdefiniertes Schaltungslayout geeignet war, konnten sie diese Auslastung erhöhen, um die Hälfte der Ressourcen zu verbrauchen.

Chan behauptet, es sei schwer vorherzusagen, dass Quantenschaltkreise in solchen Angelegenheiten viel besser abschneiden werden, bis bessere Wege gefunden werden, um Rauschen zu reduzieren oder Fehler zu korrigieren. (Gegenwärtige Techniken erlauben keine umfassende Quantenfehlerkorrektur).

Alán Aspuru-Guzik von der University of Toronto, der sich auf die Anwendung von Quantencomputing auf Chemie und Materialien spezialisiert hat, ist der Ansicht, dass diese Ergebnisse Spitzentechnologie darstellen und die Herausforderungen aufzeigen, die bewältigt werden müssen, damit zukünftige Geräte wie vorgesehen funktionieren. Aber wie diese neueste Studie zeigt, haben sich die Fähigkeiten seit den ersten Quantencomputern in den 2000er Jahren weiterentwickelt.

Die Ergebnisse begeistern Peter Love, einen Experten für Quantensimulation an der Tufts University in Massachusetts. Love sagt, diese Entdeckungen seien „sowohl aufregend als auch beängstigend“. Diese sind wirklich außergewöhnlich im Vergleich zu dem, was wir uns 2005 vorgestellt hatten, aber sie zeigen auch, wie viel Arbeit noch übrig ist.

Quelle: physical.aps.org/articles/v15/175

Günceleme: 15/11/2022 09:12

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