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Towards Quantum Advantage in Chemistry

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि क्लासिकल हार्डवेयर पर अभूतपूर्व पैमाने पर सिम्युलेट किया गया इटरेटिव क्यूबिट कपल्ड-क्लस्टर (iQCC) एल्गोरिदम, जटिल ऑर्गेनोमेटालिक यौगिकों की उत्तेजित अवस्थाओं (एक्साइटेड स्टेट्स) की भविष्यवाणी करने के लिए अग्रणी क्लासिकल विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता प्राप्त करता है, जिससे लगभग 200 लॉजिकल क्यूबिट्स की एक सीमा स्थापित होती है जहाँ कम्प्यूटेशनल केमिस्ट्री में क्वांटम एडवांटेज उभर सकता है।

मूल लेखक: Scott N. Genin, Ohyun Kwon, Seyyed Mehdi Hosseini Jenab, Seon-Jeong Lim, Taehyung Kim, Tae-Gon Kim, Rami Gherib, Angela F. Harper, Ilya G. Ryabinkin, Michael G. Helander

प्रकाशित 2026-03-09

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Scott N. Genin, Ohyun Kwon, Seyyed Mehdi Hosseini Jenab, Seon-Jeong Lim, Taehyung Kim, Tae-Gon Kim, Rami Gherib, Angela F. Harper, Ilya G. Ryabinkin, Michael G. Helander

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

मुख्य चित्र: रसायन विज्ञान का "होली ग्रेल" (पवित्र प्याला)

कल्पना कीजिए कि आप एक नए, उत्तम व्यंजन का आविष्कार करने की कोशिश कर रहे हैं एक शेफ के रूप में। ऐसा करने के लिए, आपको यह समझने की आवश्यकता है कि आणविक स्तर पर हर एक सामग्री दूसरे के साथ कैसे परस्पर क्रिया करती है।

वास्तविक दुनिया में, यह अविश्वसनीय रूप से कठिन है।

पुराने तरीके (जैसे DFT) सामग्रियों की एक धुंधली तस्वीर देखने जैसा है। वे तेज़ और सस्ते हैं, लेकिन तस्वीर इतनी स्पष्ट नहीं है कि उन सूक्ष्म विवरणों को देख सके जो एक व्यंजन को अद्भुत या विफल बनाते हैं।
अति-सटीक तरीके (जैसे CCSD) 1,000 खाद्य आलोचकों की एक टीम को रखने जैसा है जो हर एक निवाले का स्वाद चखते हैं। परिणाम तो उत्तम होता है, लेकिन इसमें इतना समय और पैसा लगता है कि आप इसे केवल एक छोटे ऐपेटाइज़र (क्षुधावर्धक) के लिए ही कर सकते हैं, एक पूरे भोज के लिए नहीं।

क्वांटम कंप्यूटर एक परम रसोई उपकरण होने का वादा करते हैं: वे सामग्रियों को पूरी तरह से देख सकते हैं और इसे तेज़ी से भी कर सकते हैं। लेकिन अब तक, हमारे पास एक पूरा भोजन पकाने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली क्वांटम कंप्यूटर नहीं था। हम केवल एक अंडा उबालने तक ही सक्षम थे।

समस्या: "खाली रसोई"

वैज्ञानिक यह साबित करने की कोशिश कर रहे हैं कि क्वांटम कंप्यूटर क्लासिकल (पारंपरिक) कंप्यूटरों से बेहतर हैं ("क्वांटम एडवांटेज")। लेकिन इसमें एक पेंच है:

वास्तविक क्वांटम कंप्यूटर वर्तमान में बहुत शोर वाले और छोटे हैं (एक खिलौना रसोई की तरह)।
बड़े अणुओं के अनुकरण (सिमुलेशन) के लिए, हमें हजारों "लॉजिकल क्वबिट्स" (कंप्यूटर के मस्तिष्क कोशिकाएं) की आवश्यकता होती है।
अभी तक किसी ने भी एक जटिल, वास्तविक दुनिया के अणु का क्वांटमान कंप्यूटर पर सफलतापूर्वक सिमुलेशन नहीं किया है क्योंकि हार्डवेयर तैयार नहीं है।

समाधान: "आभासी क्वांटम शेफ"

यह पेपर एक चतुर वर्कअराउंड (जुगाड़) पेश करता है। OTI Lumionics और Samsung की टीम ने एक आदर्श क्वांटम कंप्यूटर का इंतज़ार नहीं किया। इसके बजाय, उन्होंने एक सामान्य, शक्तिशाली क्लासिकल कंप्यूटर पर एक सुपर-स्मार्ट सिम्युलेटर बनाया।

इस सिम्युलेटर को एक "क्वांटम घोस्ट" (क्वांटम प्रेत) के रूप में सोचें। यह बिल्कुल वैसा ही व्यवहार करता है जैसा कि एक आदर्श, त्रुटि-मुक्त क्वांटम कंप्यूटर करेगा, लेकिन यह मानक सिलिकॉन चिप्स पर चलता है।

उन्होंने iQCC (इटरेटिव क्वबिट कपल्ड-क्लस्टर) नामक एक विशिष्ट रेसिपी का उपयोग किया।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप कोहरे से भरी घाटी में सबसे निचले बिंदु (एक अणु की सबसे स्थिर ऊर्जा अवस्था) को खोजने की कोशिश कर रहे हैं।
- पुराने क्वांटम तरीके अंधेरे में भटकने और कदम रखने का अनुमान लगाने जैसे थे।
- iQCC तरीका एक GPS होने जैसा है जो आपको ठीक से बताता है कि कौन सा कदम आपकी ऊंचाई को सबसे अधिक कम करता है, और यह बार-बार ऐसा करता है, हर कदम के साथ नीचे की ओर करीब पहुंचता जाता है।

उन्होंने क्या किया: "OLED" परीक्षण

यह साबित करने के लिए कि उनका "क्वांटम घोस्ट" काम करता है, उन्होंने OLED सामग्रियों (वह चीज़ जिससे आपके फोन की स्क्रीन चमकती है) पर इसका परीक्षण किया।

उन्होंने इरिडियम और प्लैटिनम वाले 14 जटिल अणुओं का सिमुलेशन किया।
उन्होंने उन अणुओं द्वारा उत्सर्जित प्रकाश के रंग (विशेष रूप से "ट्रिपलेट" अवस्था, जो गणना करने में कठिन है) की भविष्यवाणी करने की कोशिश की।
उन्होंने अपने परिणामों की तुलना इनके विरुद्ध की:
1. वास्तविक दुनिया के प्रयोगों के साथ (प्रयोगशाला में वास्तविक चमक को मापना)।
2. आज उपलब्ध सर्वोत्तम क्लासिकल सुपरकंप्यूटर तरीकों के साथ।

परिणाम: एक नया चैंपियन

परिणाम आश्चर्यजनक और रोमांचक थे:

सटीकता: iQCC सिम्युलेटर ने केवल 0.05 इलेक्ट्रॉन-वोल्ट की त्रुटि के साथ प्रकाश के रंगों की भविष्यवाणी की। यह अविश्वसनीय रूप से सटीक है।
सर्वश्रेष्ठ को पछाड़ना: इसने "गोल्ड स्टैंडर्ड" क्लासिकल तरीकों (जैसे CR-CC(2,3)) को पछाड़ दिया। जहाँ पुराने तरीके लगातार एक ध्यान देने योग्य अंतर से पीछे थे (जैसे किसी गाने के सुर का थोड़ा बेसुरा होना), वहीं iQC विधि ने सुर को बिल्कुल सही पकड़ा।
पैमाना (स्केल): उन्होंने 200 लॉजिकल क्वबिट्स के बराबर सिस्टम का सिमुलेशन किया। परिप्रेक्ष्य के लिए, दुनिया में कोई भी वास्तविक क्वांटम कंप्यूटर अभी यह नहीं कर सकता है। उन्होंने एक "वर्तमान" मशीन पर एक "भविष्य" के कंप्यूटर का सिमुलेशन किया।

यह क्यों मायने रखता है: भविष्य का "ब्लूप्रिंट"

यह पेपर तीन कारणों से एक मील का पत्थर है:

यह मानक तय करता है: यह हमें बताता है कि भविष्य के क्वांटम कंप्यूटर को उपयोगी होने के लिए वास्तव में क्या करने की आवश्यकता है। अब हम जानते हैं कि रसायन विज्ञान में क्लासिकल कंप्यूटरों को हराने के लिए, हमें लगभग 200 क्वबिट्स और लाखों कनेक्शनों को संभालना होगा।
यह आज के लिए एक उत्पादन उपकरण है: वास्तविक क्वांटम कंप्यूटर के बिना भी, यह सॉफ्टवेयर पहले से ही कंपनियों को बेहतर स्क्रीन और दवाओं को डिजाइन करने में मदद कर रहा है। यह एक ऐसे फ्लाइट सिम्युलेटर की तरह है जो इतना अच्छा है कि पायलट अभी वास्तविक चीज़ के लिए प्रशिक्षण ले सकते हैं।
यह "क्वांटम एडवांटेज" को परिभाषित करता है: यह साबित करता है कि जब अंततः हमारे पास हार्डवेयर होगा, तो सॉफ्टवेयर (iQCC) जाने के लिए तैयार होगा। यह दिखाता है कि क्वांटम तरीके उन समस्याओं को हल कर सकते हैं जो वर्तमान में हमारे सर्वश्रेष्ठ सुपरकंप्यूटरों के लिए बहुत कठिन हैं।

निचोड़ (Bottom Line)

एक साइकिल (क्लासिकल कंप्यूटर) और एक रॉकेट (क्वांटम कंप्यूटर) के बीच की दौड़ की कल्पना करें।

लंबे समय तक, हमें लगा कि रॉकेट बनाना बहुत महंगा है और ईंधन बहुत खतरनाक है।
यह पेपर एक विंड टनल (हवा की सुरंग) में रॉकेट के एक पूर्ण-पैमाने के मॉडल को बनाने जैसा है। उन्होंने साबित किया कि डिज़ाइन काम करता है, उन्होंने दिखाया कि यह कितनी तेज़ गति से जाएगा, और यह प्रदर्शित किया कि यह साइकिल की तुलना में अधिक भारी भार ले जा सकता है।

अब, हमें बस वास्तविक रॉकेट (भौतिक क्वांटम हार्डवेयर) बनाने की आवश्यकता है। जब हम ऐसा करेंगे, तो हम रसायन विज्ञान, औषधि खोज और सामग्री विज्ञान के एक नए युग में लॉन्च करने के लिए तैयार होंगे।

यहाँ जेनिंन और अन्य सहयोगियों के शोध पत्र "Towards Quantum Advantage in Chemistry" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

आणविक सिमुलेशन (Molecular simulations) क्वांटम लाभ (quantum advantage) प्रदर्शित करने के लिए एक प्राथमिक उम्मीदवार हैं (जहाँ क्वांटम विधियाँ सटीकता या पैमाने में शास्त्रीय (classical) विधियों से बेहतर होती हैं)। हालाँकि, विशिष्ट क्यूबिट संख्या और त्रुटि दर (error rates) के संबंध में महत्वपूर्ण अनिश्चितताएँ बनी हुई हैं।

शास्त्रीय सीमाएँ (Classical Limitations): डेंसिटी फंक्शनल थ्योरी (DFT) व्यापक रूप से उपयोग की जाती है, लेकिन जटिल इलेक्ट्रॉनिक संरचनाओं के लिए इसमें पर्याप्त सटीकता का अभाव है। कपल्ड क्लस्टर (CCSD, CR-CC(2,3)) जैसी उच्च-सटीक विधियाँ बड़े सिस्टम के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से अत्यधिक महंगी (prohibitive) हैं।
क्वांटम सीमाएँ (Quantum Limitations): वर्तमान क्वांटम हार्डवेयर में व्यावसायिक रूप से प्रासंगिक प्रणालियों के अनुकरण के लिए आवश्यक फिडेलिटी (fidelity) और पैमाने (क्यूबिट संख्या) की कमी है। इसके अलावा, ग्राउंड-स्टेट इलेक्ट्रॉनिक स्ट्रक्चर के लिए संसाधन अनुमानों में कई गुना अंतर है, और किसी भी क्वांटम-नेटिव विधि को व्यावसायिक रूप से प्रासंगिक पैमाने पर सत्यापित नहीं किया गया है।
अंतराल (The Gap): यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि वह दहलीज (threshold) क्या है जिस पर क्वांटम विधियाँ शास्त्रीय दृष्टिकोणों से श्रेष्ठ हो जाती हैं, और भविष्य के फॉल्ट-टोलरेंट क्वांटम कंप्यूटरों के लिए संसाधन आवश्यकताओं को स्पष्ट करना आवश्यक है।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखकों ने इटरेटिव क्यूबिट कपल्ड-क्लस्टर (iQCC) एल्गोरिदम के अनुकरण (emulate) के लिए क्लासिकल हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग (HPC) हार्डवेयर पर एक क्वांटम सॉल्वर (Quantum Solver) विकसित किया और निष्पादित किया। यह दृष्टिकोण उन पैमानों पर फॉल्ट-टोरेंट क्वांटम एल्गोरिदम के अनुकरण की अनुमति देता है जो वर्तमान भौतिक क्वांटम उपकरणों के लिए असंभव हैं।

एल्गोरिदम (iQCC):
- एक यूनिटरी एंसेट (unitary ansatz) का उपयोग करने वाला वेरिएशनल क्वांटम आइजनसॉल्वर (VQE) प्रकार का एल्गोरिदम: $\Psi(\tau) = \hat{U}(\tau) |0\rangle$ ।
- UCCSD के विपरीत, iQCC ऊर्जा को कम करने की गारंटी देने के लिए सीधे क्यूबिट हैमिल्टनियन से जनरेटर ("entanglers") प्राप्त करता है, जिससे "बैरेन प्लेटो" (barren plateau) की समस्या से बचा जा सकता है।
- यह एक इटरेटिव प्रक्रिया का उपयोग करता है जहाँ प्रत्येक चरण में हैमिल्टनियन को "ड्रेस" (unitary transform) किया जाता है, और एम्पलीट्यूड (amplitude) को अनुकूलित करने के लिए डायरेक्ट इंटरैक्शन सेट (DIS) के एक उपसमुच्चय (subset) का चयन किया जाता है।
- परटर्बेशन थ्योरी (PT): वेरिएशनल एंसेट में शामिल न किए गए एंटैंगलर्स के लिए, लेखकों ने ऊर्जा अनुमानों को परिष्कृत करने के लिए एपस्टीन-नेस्बेट परटर्बेशन थ्योरी (iQCC+PT) लागू की।
क्लासिकल कार्यान्वयन और स्केलेबिलिटी (Classical Implementation & Scalability):
- डिस्ट्रिब्यूटेड मेमोरी पैरेललाइजेशन के लिए C++ के साथ OpenMPI में कार्यान्वित।
- बिट-पार्टिशनिंग स्कीम (Bit-Partitioning Scheme): पाउली वर्ड्स (Pauli words) को सिम्प्लेक्टिक बाइनरी रूप में दर्शाया गया है। चयनित बिट्स कुंजियों (keys) के रूप में कार्य करते हैं जो विशिष्ट CPU को पाउली टर्म्स असाइन करते हैं। यह निम्नलिखित की अनुमति देता है:
  - क्यूबिट्स और पाउली वर्ड्स के संबंध में रैखिक मेमोरी स्केलिंग $O(m \cdot n)$ ।
  - "ड्रेसिंग" चरण के दौरान ग्लोबल कम्युनिकेशन (all-to-all) के बिना टर्म्स का नियत (deterministic) मैपिंग।
  - ऑपरेटर ड्रेसिंग और एम्पलीट्यूड ऑप्टिमाइजेशन का कुशल समानांतरकरण (parallelization)।
- पैमाना (Scale): सॉल्वर ने 200 लॉजिकल क्यूबिट्स और $10^7$ एंटैंगलिंग गेट्स (विशेष रूप से 1.5 मिलियन पैरामीटर और ~10 मिलियन 2-क्यूबिट CNOT गेट्स) वाले सिस्टम का अनुकरण किया।
बेंचमार्क सिस्टम (Benchmark System):
- लक्ष्य: ऑर्गेनिक लाइट-एमिटिंग डायोड (OLEDs) में उपयोग किए जाने वाले फॉस्फोरसेंट ऑर्गेनोमेटालिक कॉम्प्लेक्स (इरिडियम(III) और प्लैटिनम(II))।
- गुणधर्म (Properties): निम्नतम ट्रिपलेट एक्साइटेड स्टेट ( $T_1$ ) ऊर्जा और $T_1 \to S_0$ ऊर्जा अंतराल की गणना की गई।
- एक्टिव स्पेस (Active Spaces): CAS(40,40) से CAS(100,100) तक के कम्पलीट एक्टिव स्पेस (CAS) कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग किया गया, जो 80–200 क्यूबिट्स के बराबर है।
- तुलना (Comparators): परिणामों की तुलना प्रयोगात्मक डेटा, DFT (विभिन्न फंक्शनल्स), TD-DFT, CCSD, और CR-CC(2,3) के विरुद्ध की गई।

3. प्रमुख योगदान (Key Contributions)

अभूतपूर्व पैमाने का अनुकरण (Unprecedented Scale Emulation): क्लासिकल हार्डवेयर पर iQCC का सफलतापूर्वक अनुकरण किया, जिसके लिए ~200 लॉजिकल क्यूबिट्स की आवश्यकता थी, जो पिछले अनुकरणों (आमतौर पर <100 क्यूबिट्स) और वर्तमान क्वांटम हार्डवेयर क्षमताओं से कहीं अधिक है।
कुशल समानांतर आर्किटेक्चर (Efficient Parallel Architecture): एक नवीन बिट-पार्टिशनिंग रणनीति का प्रदर्शन किया जो क्यूबिट संख्या और एंटैंगलर्स के संबंध में मेमोरी और समय के रैखिक स्केलिंग को सक्षम बनाती है, जिससे संचार संबंधी बाधाएं (communication bottlenecks) दूर होती हैं।
क्वांटम-नेटिव लाभ का सत्यापन (Validation of Quantum-Native Advantage): दिखाया कि iQCC+PT ट्रांजिशन मेटल कॉम्प्लेक्स के एक्साइटेड-स्टेट ऊर्जा की भविष्यवाणी करने के लिए अग्रणी क्लासिकल "गोल्ड स्टैंडर्ड" विधियों (CR-CC(2,3)) और DFT से बेहतर प्रदर्शन करता है।
दहलीज का निर्धारण (Defining the Threshold): यह स्थापित किया कि ये विशिष्ट रासायनिक प्रणालियाँ ~200 लॉजिकल क्यूबिट्स तक क्लासिकली सुलभ (tractable) हैं, जो एक ठोस बेंचमार्क प्रदान करती है कि कब क्वांटम लाभ उभर सकता है।

4. मुख्य परिणाम (Key Results)

सटीकता (Accuracy):
- iQCC+PT ने प्रयोगात्मक $T_1 \to S_0$ गैप के सापेक्ष 0.05 eV का सबसे कम मीन एब्सोल्यूट एरर (MAE) प्राप्त किया।
- इसने प्रयोग के मुकाबले उच्चतम $R^2$ सहसंबंध (0.94) और पियर्सन सहसंबंध (0.97) प्राप्त किया।
- इसके विपरीत, CR-CC(2,3) का MAE 0.29 eV और $R^2$ 0.78 था।
- iQCC (PT के बिना) का MAE 0.12 eV था, जो फिर भी अधिकांश DFT फंक्शनल्स और CCSD से बेहतर था।
स्केलिंग प्रदर्शन (Scaling Performance):
- iQCC सॉल्वर के लिए कुल वॉल-क्लॉक टाइम (wall-clock time) क्यूबिट्स और एंटैंगलर्स के गुणनफल के संबंध में लगभग रैखिक (linearly) रूप से स्केल करता है।
- एक 200-क्यूबिट सिस्टम (Q1 अणु, CAS(100,100)) को 800 GB से कम RAM का उपयोग करके CISD ऊर्जा से नीचे अभिसरण (converging) करने वाले वेरिएशनल अनुमान के साथ सिम्युलेट किया गया।
- सिमुलेशन के लिए 1.5 मिलियन पैरामीटर और 10.2 मिलियन 2-क्यूबिट CNOT गेट्स की आवश्यकता थी, जो एक ऐसा पैमाना है जिसे किसी भी वर्तमान यूनिवर्सल क्वांटम कंप्यूटर ने इलेक्ट्रॉनिक स्ट्रक्चर के लिए निष्पादित नहीं किया है।
भौतिक अंतर्दृष्टि (Physical Insights):
- iQCC विधि ने $T_1$ अवस्था के मिश्रित मेटल-टू-लिगैंड चार्ज ट्रांसफर (MLCT) और लिगैंड-सेंटर्ड (LC) चरित्र को सही ढंग से कैप्चर किया।
- अध्ययन ने पुष्टि की कि इन विशिष्ट OLED उत्सर्जकों के लिए, सिस्टम दृढ़ता से सहसंबद्ध (strongly correlated) नहीं हैं (T1 डायग्नोस्टिक < 0.05), फिर भी iQCC ने CR-CC(2,3) की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदान की, जो संभवतः वेरिएशनल एंसेट की प्रकृति और उच्च-क्रम उत्तेजनाओं (higher-order excitations) के संतुलित समावेश के कारण है।

5. महत्व और निहितार्थ (Significance and Implications)

क्वांटम लाभ के लिए बेंचमार्क (Benchmark for Quantum Advantage): यह कार्य इलेक्ट्रॉनिक स्ट्रक्चर में "क्वांटम लाभ" के लिए एक नया बेंचमार्क स्थापित करता है। यह प्रदर्शित करता है कि क्वांटम-नेटिव एल्गोरिदम (iQCC) क्लासिकल "गोल्ड स्टैंडर्ड" (CR-CC(2,3)) से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, भले ही उन्हें क्लासिकली सिम्युलेट किया गया हो, जो सुझाव देता है कि एक बार फॉल्ट-टोलरेंट हार्डवेयर उपलब्ध होने पर, ये एल्गोरिदम एक स्पष्ट लाभ प्रदान करेंगे।
संसाधन स्पष्टीकरण (Resource Clarification): यह अध्ययन स्पष्ट करता है कि इन विशिष्ट औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए लाभ प्राप्त करने हेतु लगभग 200 लॉजिकल क्यूबिट्स और इतने कम एरर रेट की आवश्यकता है जो लाखों गेट्स का समर्थन कर सके।
औद्योगिक अनुप्रयोग (Industrial Application): iQCC+PT विधि को अगली पीढ़ी के OLED सामग्रियों के लिए एक व्यावहारिक डिजाइन टूल के रूप में प्रस्तुत किया गया है, जो वर्तमान उद्योग मानकों की तुलना में उच्च सटीकता के साथ संरचना-गुण (structure-property) संबंधों की भविष्यवाणी करने में सक्षम है।
भविष्य का रोडमैप (Future Roadmap): लेखक iQCC सॉल्वर को एक दोहरे उद्देश्य वाले उपकरण के रूप में देखते हैं:
1. प्रोडक्शन टूल: क्वांटम हार्डवेयर के बिना आज ही क्वांटम-एल्गोरिदम के परिणाम प्रदान करना।
2. बेंचमार्किंग टूल: भविष्य के क्वांटम कंप्यूटरों को मान्य करने के लिए "गोल्ड-स्टैंडर्ड" आउटपुट प्रदान करना, जो केमिस्ट्री और ड्रग डिस्कवरी समस्याओं को चला रहे हैं।

संक्षेप में, यह शोध पत्र सही एल्गोरिथम दृष्टिकोण (iQCC) और कुशल क्लासिकल इम्यूलेशन के साथ, क्वांटम विधियाँ पहले से ही औद्योगिक रूप से प्रासंगिक प्रणालियों के लिए क्लासिकल "गोल्ड स्टैंडर्ड्स" की तुलना में सटीकता में बेहतर हो सकती हैं, बशर्ते हार्डवेयर का पैमाना पर्याप्त हो, यह प्रदर्शित करके सैद्धांतिक क्वांटम एल्गोरिदम और व्यावहारिक रासायनिक अनुप्रयोगों के बीच के अंतर को पाटता है।