近日，谷歌與哥倫比亞大學團隊等采用新的量子經典混合算法，實作了16個量子位的化學計算，這是量子計算機目前能夠完成的最大規模的化學計算。
谷歌“懸鈴木”(Sycamore)量子計算機，圖檔來自谷歌
理論上，量子計算機可以實作量子優勢，找到經典計算機無法解決的特定問題的答案。量子計算機擁有的量子位越多，其計算能力就以指數級增強。
量子計算機可應用于化學領域，比如進行分子反應的模拟，将有助于開發新型電池或新藥。随着分子變大，化學模拟的複雜度與難度将呈指數級增長，量子計算機則可能克服這些挑戰。
此次，谷歌量子人工智能項目團隊、哥倫比亞大學和加州大學伯克利分校的研究人員使用了蒙特卡羅算法，在谷歌“懸鈴木”(Sycamore)量子計算機上采用16個量子位計算分子的基态能量（即分子的最低能量基态），實作了迄今為止規模最大的化學量子計算。相關成果近日發展在《自然》(Nature)期刊。
谷歌此前12個量子位實驗（左）和此次16個量子位實驗（右），圖檔來自論文
在研究中，前述團隊提出并實驗驗證了一種經典計算和量子計算相結合的新方法來進行化學研究。這是一種将受限制的費米量子蒙特卡羅算法(QMC)與量子計算相結合的方法。費米量子蒙特卡羅算法(QMC)是為費米子(即一種包含電子的量子粒子)量子實體模型所設計的蒙特卡羅算法。
一般情況下，在經典計算機上運作費米量子蒙特卡羅算法，無法較好地模拟較大的分子。是以，團隊采取了經典計算和量子計算的混合方法來克服這一困難。為了評估這種量子經典混合算法的性能，研究人員使用16個量子位來計算金剛石晶體中兩個碳原子的能量。
這項實驗比谷歌此前在“懸鈴木”量子計算機上進行的化學計算多出4個量子位，并取得更精确的實驗結果，實作了目前為止最大規模的化學量子計算。