Quantum Motion и NVIDIA нашли способ упростить ключевой этап квантового моделирования молекул
Британская компания Quantum Motion совместно с NVIDIA представила инновационное решение одной из самых сложных задач в области квантовых вычислений — подготовки квантовых состояний для моделирования молекул. Этот этап, как известно, часто требует значительно больше вычислительных ресурсов, чем сам последующий расчет, и долгое время оставался серьезным барьером на пути практического применения квантовых компьютеров в химии и материаловедении.
Исследователи предложили использовать искусственный интеллект для предварительной обработки данных. Вместо того чтобы загружать квантовый процессор сложным поиском нужного состояния молекулы, часть работы перекладывается на классический ИИ. Такой подход позволяет сократить количество необходимых квантовых операций и снизить требования к самому оборудованию.
Открытый код и платформа CUDA-Q
Команда разработчиков опубликовала исходный код созданного GPU-ускоренного пакета для задач квантовой химии. Вместе с ним были выпущены подробные руководства по использованию решения на платформе CUDA-Q от NVIDIA. Это делает технологию доступной для широкого круга исследователей и инженеров.
Почему это прорыв?
Одним из главных обещаний квантовых компьютеров является возможность моделировать поведение молекул с точностью, недоступной традиционным суперкомпьютерам. Такие расчеты критически важны для разработки новых лекарств, аккумуляторов, удобрений и промышленных материалов. Однако на практике квантовые системы сталкиваются с фундаментальными ограничениями. Ключевое из них — необходимость перевести задачу в специальное квантовое состояние, соответствующее структуре исследуемой молекулы. Для сложных соединений этот процесс становится крайне затратным и ресурсоемким.
Гибридные вычисления — новый тренд
Работа Quantum Motion и NVIDIA отражает растущий тренд в отрасли: вместо ожидания появления идеального универсального квантового компьютера компании учатся комбинировать возможности ИИ, классических вычислений и квантовых процессоров. Такой гибридный подход позволяет быстрее приблизить квантовые технологии к реальным задачам науки и промышленности. Хотя речь пока не идет о коммерческом прорыве, данная разработка устраняет одно из узких мест, которое долгое время сдерживало применение квантовых компьютеров в химических расчетах.
Мнение эксперта: Это важный шаг, демонстрирующий, что практическая квантовая химия становится реальностью быстрее, чем многие ожидали. Оптимизация этапа подготовки состояний с помощью ИИ — не просто техническое улучшение, а смена парадигмы, которая может кардинально ускорить внедрение квантовых вычислений в фармацевтику и материаловедение.