Grow, Compress, and Perturb: A Hybrid Quantum-Classical Pathway to Scalable Quantum Chemistry on Quantum Computers
Le papier introduit VULCAN, un cadre hybride quantique-classique qui combine la génération d'opérateurs sans gradient hamiltonien via le flux de double crochet variationnel, une stratégie d'optimisation de circuit de type croissance puis compression, et la théorie de la perturbation stochastique d'Epstein-Nesbet afin d'atteindre la précision chimique dans les simulations de chimie quantique avec des coûts de mesure et des exigences en qubits significativement réduits par rapport aux méthodes existantes telles que l'ADAPT-VQE par lots.
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La quête pour comprendre comment les atomes se lient pour former des molécules est l'un des défis les plus fondamentaux de la science. Pour les molécules simples, les ordinateurs classiques peuvent calculer l'énergie de leurs électrons avec une grande précision. Cependant, à mesure que les molécules grandissent ou que leurs électrons interagissent de manières complexes, la difficulté mathématique explose. Le nombre de configurations d'électrons possibles augmente si rapidement que même les superordinateurs les plus puissants du monde ne peuvent résoudre les équations de manière exacte pour de nombreux systèmes chimiques importants. Cette limitation a longtemps entravé les progrès dans la conception de nouveaux médicaments, matériaux et carburants.
Les ordinateurs quantiques offrent un moyen potentiel de contourner ce mur. Au lieu de simuler les électrons avec des bits d'information, ces machines utilisent des bits quantiques, ou qubits, qui peuvent naturellement imiter le comportement des électrons. En théorie, un ordinateur quantique pourrait modéliser parfaitement l'énergie d'une molécule. Pourtant, les ordinateurs quantiques disponibles aujourd'hui sont de petite taille et sujets aux erreurs, une étape connue sous le nom d'ère du quantique intermédiaire bruité. Ils ne peuvent pas exécuter les calculs profonds et complexes requis pour une précision parfaite. Pour travailler avec ces machines imparfaites, les scientifiques ont développé des méthodes hybrides qui partagent le travail entre un ordinateur classique et un ordinateur quantique. La plus populaire d'entre elles, appelée l'Eigensolver Quantique Variationnel (VQE), tente de trouver l'état d'énergie la plus basse en construisant un modèle mathématique étape par étape. Cependant, ce processus est devenu un goulot d'étranglement. Les meilleures méthodes actuelles exigent que l'ordinateur effectue des milliers de mesures pour décider de la prochaine étape à suivre, un processus qui est lent, bruité et qui se retrouve souvent bloqué dans des erreurs locales avant de trouver la véritable réponse.
Une équipe de chercheurs a introduit une nouvelle approche appelée VULCAN pour contourner ces obstacles. Leur méthode change la stratégie de construction du modèle quantique. Au lieu d'ajouter une petite pièce à la fois et de s'arrêter pour mesurer le gradient d'énergie afin de décider de la pièce suivante, VULCAN fait croître le modèle en grandes couches complètes. Elle utilise une équation de flux mathématique pour générer un ensemble spécifique de blocs de construction qui sont garantis d'être pertinents pour la molécule étudiée. En ajoutant une couche entière de ces blocs d'un seul coup, l'algorithme élimine la nécessité de mesurer les gradients d'énergie pour sélectionner les opérateurs, ce qui réduit considérablement le nombre de mesures requises. Ce changement permet au système d'atteindre une réponse d'une précision chimique en n'utilant qu'une fraction du coût de mesure des méthodes précédentes.
Les chercheurs ont testé cette stratégie sur une variété de molécules, incluant des chaînes d'atomes d'hydrogène et des composés plus complexes comme l'eau et le propène. Dans leurs simulations, la nouvelle méthode a atteint le niveau de précision souhaité en utilisant seulement 5 à 20 pour cent des ressources de mesure nécessaires à la technique existante de pointe. Pour certaines des formes moléculaires plus difficiles et étirées, l'amélioration est encore plus spectaculaire. L'équipe a également développé un moyen de compresser les circuits quantiques, supprimant les étapes inutiles pour garder les calculs assez courts pour les machines actuelles sujettes aux erreurs. De plus, ils ont montré que pour des systèmes plus larges nécessitant plus de qubits que ce que le matériel actuel peut fournir, ils pouvaient projeter le problème sur une version plus petite et plus simple de la molécule sans perdre la physique essentielle. Cela leur a permis de résoudre un problème de 26 qubits sur un registre simulé de 20 qubits, et même de s'attaquer à un système de 32 qubits là où les anciennes méthodes échouaient à atteindre la précision nécessaire.
Pour gérer les petites erreurs restantes sans approfondir le circuit quantique, l'équipe a ajouté une étape finale effectuée entièrement sur un ordinateur classique. Cette étape applique une correction basée sur la théorie des perturbations, une technique standard en physique qui estime l'influence de petites interactions négligées. En combinant le calcul quantique avec cette correction classique, ils ont atteint la précision chimique pour un système de 32 qubits en une seule couche du circuit quantique. Ce résultat suggère que la partie la plus difficile du calcul peut être déchargée vers des processeurs classiques, permettant à l'ordinateur quantique de faire moins de travail tout en délivrant des résultats précis.
Les conclusions, dérivées de simulations de haute performance sur jusqu'à 32 qubits logiques, démontrent qu'une architecture différente pour la chimie quantique est possible. Le cadre VULCAN échange la lourde charge de mesure des méthodes actuelles contre une stratégie qui fait croître la solution par couches, compresse le résultat et termine par une correction classique. Bien que ces résultats soient actuellement basés sur des simulations sans bruit et n'aient pas encore été pleinement déployés sur du matériel physique, ils fournissent une voie claire pour la manière dont les futurs ordinateurs quantiques pourraient résoudre des problèmes chimiques actuellement hors de portée. Ce travail suggère qu'en repensant la façon dont les algorithmes quantiques sont construits, les scientifiques peuvent faire un meilleur usage des ressources limitées disponibles sur les machines d'aujourd'hui, rapprochant ainsi la promesse de la chimie quantique de la réalité.
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