美国和澳大利亚创造量子化学计算世界纪录

Original 光子盒研究院光子盒 2022-07-03

收录于合集 #科技进展 391个

光子盒研究院出品

澳大利亚国立大学Giuseppe Barca博士和他的团队创造了量子化学计算的新世界纪录，他们使用一台超级计算机来预测含有数万个原子的分子系统的化学反应和物理性质。

这种新的化学建模技术将在世界各地的超级计算机上使用，从而在可再生能源、医药和先进制造业方面实现新的技术飞跃。

该记录是作为美国2016年启动的E级(百亿亿次)超算项目(ECP)的一部分而实现的。该项目是美国前总统奥巴马的国家战略计算倡议的一部分，该倡议是一项“全国性的努力”，旨在最大化E级超算系统的优势，预计将于2022年实现。E级超算将能够每秒执行超过1018次浮点运算，这比目前运行最快的超级计算机强大5到8倍。

澳大利亚国立大学是ECP项目中唯一的澳大利亚合作伙伴。Barca是ECP通用原子和分子电子结构系统(GAMESS)团队的合作研究员，该团队由爱荷华州立大学著名量子化学家Mark S. Gordon博士领导，团队成员除了量子化学家还有高性能计算(HPC)专家，负责设计算法和方法，以充分利用即将到来的E级超算。Barca负责GPU的软件开发。

这一破纪录的计算是由田纳西州橡树岭实验室的Summit超级计算机进行的，该超级计算机目前是世界第二快的超级计算机。Summit使用27600个GPU，仅需11分钟就可以模拟出一个包含45000多个原子和180000个电子的蛋白质。这是迄今为止最大的从头算量子化学计算，其速度、精度和分辨率超过了所有以前的计算实验。

此前的记录也是由Barca博士和他的团队保持的。“2020年的记录主要是关于实现前所未有的分子大小，”作为澳大利亚国立大学计算学院的讲师Barca说。2020年，研究人员使用Summit的26268个GPU，在半小时内，以前所未有的分辨率模拟了20063个水分子。

Barca说：“这种新算法可以模拟比以前大得多的分子尺度，而且比以前的算法精度更高。”

此前的模拟准确率为99%，听起来可能相当不错。“不幸的是，50多年来人们都知道，99%的准确率无论如何都不足以预测化学反应。如果我们想预测任何化学变化，我们需要额外的1%，” Barca 说。

Barca和他的团队通过使用电子的相关方法实现了“额外的1%”，这些方法从计算角度来看要求非常高，直到去年最新的超级计算机上线后才得以大规模实现。

更高的精确度就意味着科学家将有能力模拟化学键的断裂，这将对化学、物理、生物和工程科学的进步产生重大影响。

Barca表示：“这类项目需要材料科学、化学、生物学、量子力学、超级计算和人工智能等多学科的专业知识。如果没有我的合作伙伴，这项记录是不可能实现的。”

他们的研究将在11月的2021超级计算大会(Supercomputing2021 Conference)上发表。

量子化学是应用量子力学的基本原理和方法研究化学问题的一门基础科学。

虽然微观体系本身属于量子力学的范畴，但在早期，由于量子力学深奥难懂，科学家将宏观领域的经典牛顿力学引入微观体系，创立了易于观解的分子力学。这种方法的基本思想是将分子看作是一组靠弹性力维系在一起的原子的集合。分子力学的最初思想是1930年由D. H. Andrews提出。

分子力学中最小粒子为原子，而量子力学中还有比原子更小的粒子，比如电子。这就导致了分子力学不能用来处理化学反应，因为化学反应涉及原子间的电子迁移，因而需要量子力学来处理。

化学领域早已运用了量子力学的思想。美国三位科学家Martin Karplus、Michael Levitt和Arieh Warshe因在“发展多尺度模型研究复杂化学体系上”的贡献获得了2013年诺贝尔化学奖。

多尺度模型从电子、原子、分子等不同层面进行分子模拟，这是针对复杂的分子体系而采取的分而治之的策略。

尽管超级计算机已经很强大了，但量子计算机可能才是量子化学的未来，因为提高分子模拟的准确性会导致计算成本呈指数级增长。使用量子计算将有助于克服经典计算方法的尺度限制，并为更大和更复杂的分子系统实现薛定谔方程的数值精确解。

经典计算机的每一个信息单元叫做比特，一个比特表示的不是0就是1；而量子比特可以是0和1的叠加，通过两种状态的叠加实现并行存储和计算，从而达到经典计算机不可比拟的运算速度和信息处理功能。

理论上，模拟一种相对基础的分子(如咖啡因)需要一台1048比特的经典计算机，模拟青霉素需要1086比特。相比之下160量子比特可以模拟咖啡因，286量子比特可以模拟青霉素。

量子计算机为研究复杂系统提供了强有力的工具，比如虚拟筛选。虚拟筛选工具在筛选大型化合物库时往往比化学过程更便宜、更快。但是，虚拟筛选的命中率取决于虚拟筛选过程中使用的受体-配体结合自由能预测的可靠性和准确性。

使用传统的计算方法进行虚拟筛选的实际命中率一直很低，计算预测的绝大多数的候选分子一般都是假阳性。虚拟筛选工作成功的关键是使用可靠的计算方法来准确预测结合自由能。

根据波士顿咨询公司(BCG)报告，量子计算有可能在6个环节影响药物研发，其中潜力最大的应用是化验开发、筛选和优化，通常历时4年半，耗资7亿美元。

其次，量子计算可以应用于药物研发的最初阶段——靶标识别和验证；最后，临床阶段通常历时6年，耗资12～17亿美元，但量子计算应用于临床阶段，尚待技术成熟。

参考链接：

[1]https://www.hpcwire.com/off-the-wire/australian-national-university-sets-world-record-with-supercomputer/

[2]https://mp.weixin.qq.com/s/5Mnv4Ss1FZKMn8wJNTiAFw

—End—

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