Ученые из U.S. Аргоннская национальная лаборатория Министерства энергетики (DOE) и Чикагский университет (UChicago) разработали метод, открывающий путь к использованию квантовых компьютеров для моделирования реалистичных молекул и сложных материалов, для описания которых требуются сотни атомов.
Исследовательскую группу возглавляет Джулия Галли, директор Среднезападного интегрированного центра вычислительных материалов (MICCoM), руководитель группы в отделении материаловедения Аргонна и член Центра молекулярной инженерии в Аргонне. Галли также является профессором семьи Лью по электронной структуре и моделированию в Притцкеровской школе молекулярной инженерии и профессором химии в Калифорнийском университете в Чикаго.
Она работала над этим проектом вместе с научным сотрудником Марко Говони и аспирантом Хе Ма, входящими в отдел материаловедения Аргонна и Калифорнийский университет в Чикаго.
«Наш недавно разработанный метод расчета, – сказал Галли, – значительно повышает точность, достижимую с помощью существующих квантово-механических методов в отношении расчетов конкретных дефектов в кристаллических материалах, и мы реализовали его на квантовом компьютере."
За последние три десятилетия квантово-механические теоретические подходы сыграли важную роль в прогнозировании свойств материалов, имеющих отношение к квантовой информатике, и функциональных материалов для энергетических приложений, включая катализаторы и системы хранения энергии.
Однако эти подходы требуют вычислений, и их все еще сложно применить к сложным, разнородным материалам.
«В нашем исследовании мы разработали квантовую теорию вложения, которая позволила моделировать« спиновые дефекты »в твердых телах путем объединения квантового и классического вычислительного оборудования», – сказал Говони.
Эти типы дефектов в твердых телах применимы для разработки материалов для обработки квантовой информации и приложений наноразмерного зондирования, выходящих далеко за рамки текущих возможностей.
«У нас есть мощная перспективная стратегия в области вычислительного материаловедения с потенциалом более точного предсказания свойств сложных материалов, чем самые современные современные методы», – добавил Говони.
Команда сначала проверила метод квантового погружения на классическом компьютере, применив его к расчетам свойств спиновых дефектов в алмазе и карбиде кремния. «Предыдущие исследователи тщательно изучали дефекты как в алмазе, так и в карбиде кремния, поэтому у нас было множество экспериментальных данных, которые можно было сравнить с предсказаниями нашего метода», – сказал Ма.
Хорошее согласие между теорией и экспериментом вселило в команду уверенность в надежности своего метода.
Затем команда перешла к проверке тех же расчетов на квантовом симуляторе и, наконец, на квантовом компьютере IBM Q5 Yorktown.
Результаты подтвердили высокую точность и эффективность их метода квантового встраивания, заложив основу для решения множества различных задач материаловедения на квантовом компьютере.
Галли отметил, что «с неизбежной зрелостью квантовых компьютеров мы ожидаем, что наш подход будет применим к моделированию представляющих интерес областей в молекулах и материалах для понимания и открытия катализаторов и новых лекарств, а также водных растворов, содержащих растворенные комплексы. разновидность."
Команда Галли является частью MICCoM со штаб-квартирой в Аргонне; Чикагская квантовая биржа со штаб-квартирой в Калифорнийском университете в Чикаго; и проект QISpin, финансируемый Управлением научных исследований ВВС США.
В их исследованиях использовалось программное обеспечение WEST, разработанное в рамках MICCoM, а также несколько вычислительных ресурсов, помимо общедоступного квантового компьютера IBM: Argonne Leadership Computing Facility и Национальный центр научных исследований в области энергетики, оба из которых находятся в Управлении научных исследований Министерства энергетики США; и Исследовательский вычислительный центр Чикагского университета.
Работа группы представлена в статье под названием «Квантовое моделирование материалов на квантовом компьютере ближайшего времени», опубликованной в июльском выпуске журнала npj Computational Materials за 2020 год. Исследование было поддержано Управлением науки Министерства энергетики США и Управлением научных исследований ВВС США.