Google Quantum AI Презентует 3 кейс-стади по изучению приложений к квантовым вычислениям в фармакологии, химии и ядерной энергетике.

Google Quantum AI представляет 3 кейс-стади по применению квантовых вычислений в фармакологии, химии и ядерной энергетике.

Различные отрасли одобряют трансформационный потенциал квантовых вычислений, но практичность их применения для конечных задач остается вопросом. Коллаборативные исследования Google Quantum AI направлены на выявление задач, где квантовые компьютеры превосходят классические и разработку практических квантовых алгоритмов. Последние работы включают:

• Изучение энзимной химии.
• Исследование устойчивых альтернатив для литий-ионных аккумуляторов.
• Моделирование материалов для экспериментов по инерциальной конфайнментной термоядерной плазме.

В настоящее время практические квантовые компьютеры еще недоступны, но их текущая работа позволяет определить аппаратные требования для эффективного запуска квантовых алгоритмов для этих приложений в будущем.

Сотрудничая с Boehringer Ingelheim и Колумбийским университетом, Google Quantum AI исследует применение квантовых вычислений для понимания сложной электронной структуры семейства ферментов цитохром P450. Эти ферменты играют важную роль в обмене веществ. Сравнивая классические и квантовые методы, исследователи демонстрируют, что более высокая точность квантового компьютера необходима для точного определения сложной химии в этой системе. Исследование показывает, что квантовое превосходство становится все более заметным с увеличением размера системы и требует нескольких миллионов физических кубитов, чтобы достичь квантового преимущества для этой задачи.

• В данной статье ИИ предлагается метод картографирования на основе NeRF, который обеспечивает более качественную реконструкцию и возможность работы в реальном времени даже на периферийных компьютерах.
• Момент ‘ChatGPT’ для робототехники стал ближе, чем когда-либо, благодаря Google
• Дисней вкладывает огромную эмоцию в маленького робота

Литий-ионные аккумуляторы играют важную роль в различных приложениях, но часто используют кобальт, который вызывает экологические и этические проблемы. Исследователи исследовали литиево-никелевый окисел (LNO) в качестве альтернативы кобальту. Понимание свойств LNO критично. В статье «Использование устойчивого квантового моделирования материалов с использованием орбиталей Блоха» в сотрудничестве с BASF, QSimulate и Маккуори Университетом разработаны методы квантового моделирования для периодических атомных структур, таких как LNO. Исследование показало, что квантовые компьютеры могут эффективно рассчитывать энергию LNO, однако в настоящее время для этого требуется непрактичное количество кубитов, со стремлением к будущему улучшению.

Исследователи исследуют квантовые симуляции для экспериментов по инерциальной конфайнментной термоядерной плазме при экстремальных условиях. Исследуется расчет остановки в теплом и плотном веществе, что критично для эффективности реактора. Квантовый алгоритм показывает потенциал, с оценкой требований к ресурсам, которые находятся между предыдущими приложениями. Хотя остаются некоторые неопределенности, он превосходит классические альтернативы, основанные на методах средних полей, которые вводят систематические ошибки при моделировании таких сложных систем.

Исследователи представляют растущий набор конкретных применений будущих квантовых компьютеров с исправлением ошибок для моделирования физических систем, демонстрируя их потенциал в решении сложных задач. В отличие от статических задач с основным состоянием, квантовая динамика включает эволюцию квантовых систем со временем, соответствуя внутренне динамической природе квантовых компьютеров. Коллаборативные исследования показывают, что квантовые алгоритмы могут превосходить приближенные классические расчеты по эффективности и точности. Разработка этих алгоритмов сейчас гарантирует готовность к исправлению ошибок в квантовых компьютерах и опровергает гиперболические утверждения о их возможностях.