量子计算将药物模拟缩短1000年

Original 光子盒研究院光子盒 2023-11-30

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11月15日，英国量子工程公司Riverlane宣布[1]，最新研究概述了量子算法的进步如何从根本上减少了研究人员获得有用结果所需的资源量：估计在50个轨道和电子的活跃空间中运行这些计算所需的资源已从1000多年减少到仅几天。

研究成果以《关于量子计算在药物发现应用中的技术现状的分析》为题[2]，发表在《化学理论与计算杂志》上。

一系列实验：药物应用中量子计算所需的资源估计

该研究简要总结和比较了最先进的量子算法的缩放特性，并提供了对模拟涉及药物依鲁替尼的药学相关共价蛋白-药物复合物逐渐变大的嵌入区域的量子计算成本的新估计；执行这些计算需要Riverlane的纠错量子架构。

实验中，经过讨论并比较用于寻找电子哈密顿量基态能量的两种领先量子算法：变分量子本征求解器(VQE)和量子相位估计(QPE)后，团队得出结论，QPE的扩展性更好。因此，余下的比较工作都集中在这个算法上。

QPE的电路概要

上图：实验抽象图解；左下图：包含部分依鲁替尼抑制剂的簇，选择活性空间轨道的各种片段使用各种颜色表示；右下图：使用两种QPE算法的资源（运行时和物理量子比特总数）比较，稀疏量子比特化方法有效降低了计算成本。

经过对一系列药物应用中量子计算的资源估计、QPE应用程序中的量子纠错(QEC)的详细成本核算，结果表明，算法的改进可以将量子计算的成本降低几个数量级，并且可以改变量子计算机的潜在能力。

资源节省只有在纠错架构上才有望实现

这证明了量子改变制药业的潜力。例如，量子可以通过评估哪些可能是最有希望的来帮助筛选用于特定治疗的候选药物的数量。从候选药物到产品的整个过程可能需要长达10年的时间，缩短这个时间线有可能降低数十亿美元的成本。

至关重要的是，这些资源节省只有在纠错架构上才有可能实现。虽然未来的量子计算机将能够在分子尺度上准确地模拟自然界，但今天的量子计算机却要与高错误率作斗争。纠错是量子计算中的重大挑战，这就是为什么Riverlane正在组建世界上最好的纠错团队来解决整个量子计算堆栈的问题。

对于这一成就，Riverlane首席执行官Steve Brierley 说：“来自Riverlane世界级科学团队的最新研究表明，量子有能力改变全球数十亿人每天所依赖的行业。然而，如果我们能够解决纠错的基础挑战，我们只会实现这些好处，无论是在药物发现、材料还是气候方面。”

参考链接：

[1]https://www.riverlane.com/press-release/riverlane-research-shows-potential-to-cut-quantum-drug-simulation-time-from-over-1-000-years-to-a-few-days

[2]https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.2c00574

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