Quantum Motion і NVIDIA спростили квантове моделювання молекул
Quantum Motion і NVIDIA запропонували гібридний підхід: ШІ на GPU готує наближення хвильових функцій, скорочуючи кількість квантових операцій; опубліковано код і інструкції для CUDA‑Q.
Британська Quantum Motion і NVIDIA представили гібридну методику підготовки квантових станів для моделювання молекул. Компанії опублікували вихідний код GPU‑прискореного пакета та інструкції з інтеграції рішення з платформою CUDA‑Q.
За новою схемою частину пошуку початкового квантового стану виконує класичний алгоритм на графічному процесорі з використанням методів штучного інтелекту. Алгоритм формує наближення хвильової функції у вигляді матрично‑добуткових представлень (MPS), після чого спеціальний компілятор MPS‑to‑circuit перетворює ці представлення на послідовність квантових гейтів.
Квантовий процесор завершує обчислення вже з меншим числом операцій, ніж при повному пошуку стану на квантовому апараті. Компанії вказують, що такий підхід зменшує глибину квантових схем і знижує вимоги до надійності та розміру квантового обладнання.
Опублікований код і документація дозволяють дослідникам запускати підготовку MPS на доступному класичному обладнанні та поєднувати отримані схеми з існуючими квантовими бекендами. У документації описано процес генерації MPS, методи наближення хвильових функцій і механізм конвертації цих представлень у квантові гейти.
Підготовка початкового квантового стану для складних або сильно корельованих молекул часто потребує значних ресурсів і може перевищувати витрати на сам розрахунок енергій чи властивостей молекули. Зменшення числа гейтів дозволяє виконувати обчислення на менш численних і менш надійних квантових пристроях.
Розробники пояснюють, що робота відповідає зростаючому інтересу до гібридних схем, які поєднують класичні обчислення, штучний інтелект і квантові процесори. Вони зазначають потребу в додаткових випробуваннях на реальних квантових машинах для оцінки переваг підходу на різних класах молекул.
Очікувані напрямки застосування включають моделювання взаємодій електронів у задачах розробки ліків, акумуляторів, добрив і промислових матеріалів. Доступність коду дає можливість іншим групам перевіряти різні стратегії підготовки станів і порівнювати результати на практичних прикладах.
Матеріали на GNcrypto надаються виключно з інформаційною метою і не є фінансовою порадою. Ми намагаємось забезпечувати точність та актуальність даних, однак не можемо гарантувати їхню повну достовірність чи надійність. GNcrypto не несе відповідальності за можливі помилки, упущення або фінансові збитки, що можуть виникнути внаслідок використання цієї інформації. Усі дії ви здійснюєте на власний ризик. Завжди проводьте власне дослідження та звертайтесь до фахівців. Детальніше дивіться на наших сторiнках Умови, Політика конфіденційності та Дисклеймер.
Статті цього автора
