量子计算机联手超级计算机，创下大分子模拟新纪录

东苑

量子计算机最具前景的应用方向之一是模拟蛋白质，助力人类研发新药，但目前这类设备误差率过高，尚无法胜任这项任务。不过，如今两台量子计算机借助超级计算机的辅助，打破了一项模拟纪录 —— 成功测定了一个含 12635 个原子的分子的特性。



据IT之家了解，要了解药物分子的作用机制，必须精准确定其电子的量子态与能量，这属于量子力学问题，传统计算机往往只能得出近似解。

美国俄亥俄州克利夫兰医学中心、科技企业 IBM 以及日本理化学研究所的研究人员展开合作，转而采用天生适配量子物理运算的量子计算机开展研究。他们研发出一种量子计算机 + 传统超级计算机的混合运算方案，并用该方案模拟了两个规模空前庞大的分子，其中一个分子的体量约为以往量子计算机模拟最大分子的 40 倍。

团队成员、克利夫兰医学中心的肯尼思・默茨表示：“这曾是我的梦想，如今我们终于实现了。”

研究团队使用了两台 IBM 苍鹭（Heron）量子计算机（一台部署在日本理化学研究所，一台设在克利夫兰医学中心），以及全球顶尖的两台超级计算机：富岳（Fugaku）和雅比 - G（Miyabi-G）。研究选取了两组蛋白质 - 小分子复合物作为模拟对象，默茨称这类复合物已有充分研究基础，也是生物医学领域经典的基础研究范例。团队还在水环境层中完成分子模拟，让实验结果更贴近实验室实际研究场景。

受限于量子比特规模偏小、运算能力有限且易出错等短板，单纯依靠量子计算机目前实用价值有限。因此，研究团队将分子模拟任务拆分给四台设备协同完成，仅用量子计算机计算分子部分片段的特定属性，再将运算结果交由超级计算机处理。两类计算机来回迭代运算，全程耗时超 100 小时。

IBM 的 Jerry Chow 表示，即便如此，这套混合方案的运算速度仍优于纯传统计算机方案。此次模拟还精准测算出分子的最低能量，精度可媲美部分主流传统算法，尽管尚未实现绝对领先优势。

宾夕法尼亚州匹兹堡大学的刘君宇（Junyu Liu，音译）评价道，该研究给出了极为难得的实践路径：依托现有商用硬件，迈出量子计算实用化的切实一步。他还称，“这次实验的规模着实令人瞩目”。



刘君宇认为，在量子计算机实现完全容错之前，这类混合运算模式值得大力推广，可提前挖掘量子计算机的实用价值。但他同时指出，目前仍存在一个悬而未决的问题：能否从严格数学层面证明，该混合算法在特定场景下必定能实现性能碾压，也就是达成所谓的“量子优势”。

Jerry Chow 表示，尽管本次研究证明量子硬件在部分运算环节具备优势，但这项模拟纪录只是开端，并非最终定论。“业界正掀起一股不断突破技术边界的热潮，”他说，“在我看来，真正令人期待的探索才刚刚启程。”

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