- 26,538
- 46
- 8 Ноя 2022
Новая работа пока не обгоняет лучшие классические методы, но уже показывает путь к более точным расчетам белков, материалов и лекарственных молекул.
Квантовые компьютеры пока не заменили суперкомпьютеры, но уже начали встраиваться в настоящую научную работу. Исследователи из Cleveland Clinic, RIKEN и IBM провели крупнейшее на сегодня квантово-классическое моделирование в химии и рассчитали белково-лигандные системы размером более 12 000 атомов.
Работа показывает, как квантовые процессоры можно использовать не для демонстрационных задач, а для химии, близкой к реальным биологическим системам. Команда смоделировала два значимых белка, T4-лизоцим и трипсин, вместе с молекулами, которые связываются с этими белками, причем расчет проходил в реалистичной водной среде. Самая крупная система включала 12 635 атомов и около 30 000 орбиталей.
Масштаб резко вырос по сравнению с недавними экспериментами. Всего несколько месяцев назад исследователи моделировали белок из 303 атомов, а новая работа увеличила размер системы примерно в 40 раз. В одной из ключевых частей вычислительного процесса точность, по данным авторов, выросла в 210 раз.
Для такого расчета ученые собрали гибридный вычислительный процесс, который называют quantum-centric supercomputing. Квантовое оборудование брало на себя самые сложные участки задачи, а классические суперкомпьютеры объединяли результаты и доводили расчет до общей картины молекулы.
Команда использовала до 94 кубитов на двух квантовых процессорах. За более чем 100 часов исследователи запустили 9200 квантовых схем и собрали 1,3 млрд результатов измерений. Затем квантовые данные обработали на мощных классических системах, включая японский суперкомпьютер Fugaku.
«О таком результате мечтаешь», сказал руководитель исследования доктор Кеннет Мерц.
Метод строится на разбиении крупной молекулы на более мелкие кластеры. Классические компьютеры рассчитывают сравнительно простые области, а квантовые процессоры работают с участками, где электроны сильнее запутаны и задача становится особенно тяжелой для обычных вычислений. После расчетов части системы снова объединяют.
Авторы также улучшили несколько этапов процесса. В частности, исследователи уточнили способ выбора фрагментов молекулы, которым нужен подробный квантовый расчет. Такой отбор снижает вычислительную стоимость и не тратит ресурсы на области, где достаточно классических методов.
Еще один шаг связан с новым квантовым алгоритмом, который помогает выделять наиболее важные электронные конфигурации. Благодаря такому подходу система концентрируется на значимых особенностях поведения молекулы и отбрасывает менее полезные данные.
До превосходства над лучшими классическими методами пока далеко. Новая работа не показывает, что квантовые компьютеры уже обгоняют суперкомпьютеры в химии. Зато эксперимент доказывает другое: квантовые процессоры могут приносить пользу в реальных научных задачах, если работают вместе с привычной вычислительной инфраструктурой.
«Если нам нужен еще один скачок на порядок или два, квантовые вычисления, вероятно, станут таким путем», сказал Мерц.
Для химии и биологии такой подход может оказаться особенно важным. Более точные симуляции белков и связанных с ними молекул помогают быстрее искать лекарства, проектировать материалы и сокращать число дорогих лабораторных экспериментов. Пока речь идет не о готовой замене классическим расчетам, а о новой роли квантовых систем внутри больших вычислительных комплексов.
Квантовые компьютеры пока не заменили суперкомпьютеры, но уже начали встраиваться в настоящую научную работу. Исследователи из Cleveland Clinic, RIKEN и IBM провели крупнейшее на сегодня квантово-классическое моделирование в химии и рассчитали белково-лигандные системы размером более 12 000 атомов.
Работа показывает, как квантовые процессоры можно использовать не для демонстрационных задач, а для химии, близкой к реальным биологическим системам. Команда смоделировала два значимых белка, T4-лизоцим и трипсин, вместе с молекулами, которые связываются с этими белками, причем расчет проходил в реалистичной водной среде. Самая крупная система включала 12 635 атомов и около 30 000 орбиталей.
Масштаб резко вырос по сравнению с недавними экспериментами. Всего несколько месяцев назад исследователи моделировали белок из 303 атомов, а новая работа увеличила размер системы примерно в 40 раз. В одной из ключевых частей вычислительного процесса точность, по данным авторов, выросла в 210 раз.
Для такого расчета ученые собрали гибридный вычислительный процесс, который называют quantum-centric supercomputing. Квантовое оборудование брало на себя самые сложные участки задачи, а классические суперкомпьютеры объединяли результаты и доводили расчет до общей картины молекулы.
Команда использовала до 94 кубитов на двух квантовых процессорах. За более чем 100 часов исследователи запустили 9200 квантовых схем и собрали 1,3 млрд результатов измерений. Затем квантовые данные обработали на мощных классических системах, включая японский суперкомпьютер Fugaku.
«О таком результате мечтаешь», сказал руководитель исследования доктор Кеннет Мерц.
Метод строится на разбиении крупной молекулы на более мелкие кластеры. Классические компьютеры рассчитывают сравнительно простые области, а квантовые процессоры работают с участками, где электроны сильнее запутаны и задача становится особенно тяжелой для обычных вычислений. После расчетов части системы снова объединяют.
Авторы также улучшили несколько этапов процесса. В частности, исследователи уточнили способ выбора фрагментов молекулы, которым нужен подробный квантовый расчет. Такой отбор снижает вычислительную стоимость и не тратит ресурсы на области, где достаточно классических методов.
Еще один шаг связан с новым квантовым алгоритмом, который помогает выделять наиболее важные электронные конфигурации. Благодаря такому подходу система концентрируется на значимых особенностях поведения молекулы и отбрасывает менее полезные данные.
До превосходства над лучшими классическими методами пока далеко. Новая работа не показывает, что квантовые компьютеры уже обгоняют суперкомпьютеры в химии. Зато эксперимент доказывает другое: квантовые процессоры могут приносить пользу в реальных научных задачах, если работают вместе с привычной вычислительной инфраструктурой.
«Если нам нужен еще один скачок на порядок или два, квантовые вычисления, вероятно, станут таким путем», сказал Мерц.
Для химии и биологии такой подход может оказаться особенно важным. Более точные симуляции белков и связанных с ними молекул помогают быстрее искать лекарства, проектировать материалы и сокращать число дорогих лабораторных экспериментов. Пока речь идет не о готовой замене классическим расчетам, а о новой роли квантовых систем внутри больших вычислительных комплексов.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
