Google Quantum AI presenta 3 studi di caso per esplorare le applicazioni dell’informatica quantistica relative alla farmacologia, alla chimica e all’energia nucleare

Google Quantum AI presenta 3 studi di caso sull'applicazione dell'informatica quantistica in farmacologia, chimica ed energia nucleare

Varie industrie hanno elogiato il potenziale trasformativo dei calcolatori quantistici, ma la praticità delle loro applicazioni per problemi di dimensioni finite rimane una domanda aperta. La ricerca collaborativa di Google Quantum AI mira a identificare i problemi in cui i calcolatori quantistici superano quelli classici e a progettare algoritmi quantistici pratici. Gli sforzi recenti includono:

• Studiare la chimica degli enzimi.
• Esplorare alternative sostenibili alle batterie al litio.
• Modellare materiali per esperimenti di confinamento inerziale della fusione.

Anche se non sono ancora disponibili calcolatori quantistici pratici, il loro lavoro in corso fornisce informazioni sulle specifiche hardware necessarie per eseguire efficientemente gli algoritmi quantistici per queste applicazioni in futuro.

In collaborazione con Boehringer Ingelheim e l’Università di Columbia, Google Quantum AI ha esplorato l’applicazione dei calcolatori quantistici per comprendere la complessa struttura elettronica della famiglia di enzimi del citocromo P450. Questi enzimi svolgono un ruolo cruciale nel metabolismo dei farmaci. Confrontando metodi classici e quantistici, hanno dimostrato che l’alta precisione di un calcolatore quantistico è essenziale per risolvere con precisione la complessa chimica in questo sistema. Lo studio ha rivelato che il vantaggio quantistico diventa sempre più evidente con dimensioni di sistema più grandi, indicando infine la necessità di diversi milioni di qubit fisici per ottenere un vantaggio quantistico per questo problema.

• Incontra Decaf un nuovo framework di acquisizione deformazione monoculare di intelligenza artificiale per interazioni faccia e mano
• Spiegazione completa della regressione Softmax per etichette multiclasse con Python
• Quanto lontano e oscuro arriveranno i Deepfakes?

Le batterie al litio sono essenziali per varie applicazioni, ma spesso si basano sul cobalto, che presenta preoccupazioni ambientali ed etiche. I ricercatori hanno esplorato l’ossido di nichel-litio (LNO) come alternativa al cobalto. Comprendere le proprietà di LNO è cruciale. Un articolo intitolato “Simulazione quantistica tollerante agli errori di materiali usando orbitali di Bloch”, in collaborazione con BASF, QSimulate e Macquarie University, ha sviluppato tecniche di simulazione quantistica per strutture atomiche periodiche come LNO. Il loro studio ha scoperto che i calcolatori quantistici possono calcolare efficientemente le energie di LNO, ma attualmente richiedono un numero di qubit impraticabile, con la speranza di miglioramenti futuri.

I ricercatori esplorano simulazioni quantistiche per esperimenti di fusione a confinamento inerziale in condizioni estreme. Il focus è sul calcolo della potenza di arresto in materia calda e densa, che è cruciale per l’efficienza del reattore. L’algoritmo quantistico mostra promesse, con requisiti di risorse stimati che si collocano tra le applicazioni precedenti. Sebbene rimanga dell’incertezza, supera le alternative classiche che si basano su metodi di campo medio, i quali introducono errori sistematici nella simulazione di sistemi complessi come questo.

I ricercatori presentano un’ampia gamma di applicazioni concrete per i futuri calcolatori quantistici corretti dagli errori nella simulazione di sistemi fisici, dimostrando il loro potenziale nel risolvere problemi complessi. A differenza dei problemi statici di stato fondamentale, la dinamica quantistica coinvolge l’evoluzione dei sistemi quantistici nel tempo, in sintonia con la natura intrinsecamente dinamica dei calcolatori quantistici. La ricerca collaborativa rivela che gli algoritmi quantistici possono superare i calcoli classici approssimati in termini di efficienza e precisione. Lo sviluppo di questi algoritmi ora garantisce la preparazione per i calcolatori quantistici corretti dagli errori e smentisce affermazioni iperboliche sulle loro capacità.