Quantum Motion و NVIDIA يبسطان نمذجة الجزيئات على الحواسيب الكمومية - ForkLog

# قام كوانتوم موشن من NVIDIA بتبسيط نمذجة الجزيئات على الحواسيب الكمومية

قدمت شركة كوانتوم موشن البريطانية و NVIDIA نهجًا جديدًا لأحد أصعب تحديات الحوسبة الكمومية — إعداد الحالات الكمومية لمحاكاة الجزيئات. كتب ذلك تقرير الحوسبة الكمومية.

غالبًا ما يتطلب هذا المرحلة موارد أكثر من الحساب نفسه، وتظل عقبة كبيرة أمام التطبيق العملي للحواسيب الكمومية في الكيمياء وعلوم المواد.

اقترح الباحثون استخدام الذكاء الاصطناعي للتحضير المسبق للبيانات. بدلاً من جعل المعالج الكمومي يبحث بنفسه عن الحالة المطلوبة لجزيء معقد، تتولى جزءًا من العمل الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي. هذا يسمح بتقليل عدد العمليات الكمومية وتقليل متطلبات الأجهزة.

كشف الفريق عن الكود المصدري للحزمة المعجلة باستخدام GPU لمهام الكيمياء الكمومية. ومعها، أصدر المطورون أدلة لاستخدام الحل على منصة CUDA-Q من NVIDIA.

مخطط النمذجة الكمومية مع المترجم MPS-to-circuit لحل مهمة إعداد الحالة. المصدر: تقرير الحوسبة الكمومية.## لماذا هذا مهم

واحدة من أهم وعود الحواسيب الكمومية هي القدرة على نمذجة سلوك الجزيئات بدقة أكبر بكثير من الحواسيب الفائقة التقليدية. يمكن أن تساعد هذه الحسابات في تطوير أدوية جديدة، وبطاريات، وأسمدة، ومواد صناعية.

ومع ذلك، لا تزال الأنظمة الكمومية تواجه قيودًا أساسية في الممارسة العملية. أحدها هو الحاجة إلى تحويل المهمة أولاً إلى حالة كمومية خاصة تتوافق مع بنية الجزيء الذي يتم دراسته. بالنسبة للروابط المعقدة، تصبح هذه العملية مكلفة جدًا.

الاعتماد على الحوسبة الهجينة

يعكس عمل كوانتوم موشن و NVIDIA اتجاهًا متزايدًا في الصناعة: بدلاً من انتظار ظهور حاسوب كمومي مثالي، تتعلم الشركات دمج قدرات الذكاء الاصطناعي، والحوسبة الكلاسيكية، والمعالجات الكمومية.

يعتقد الباحثون أن هذا النهج الهجين سيسمح بسرعة تقريب تكنولوجيا الكم من المهام العلمية والصناعية الحقيقية. على الرغم من أن الأمر لا يتعلق بعد بثورة تجارية، إلا أن التطوير يقضي على أحد العقبات التي طالما أعاقت تطبيق الحوسبة الكمومية في الحسابات الكيميائية.

نذكر أن مديرة مبيعات IBM Quantum العالمية، بيترا فلوريسون، أعلنت في مايو عن بداية عصر عملي للحوسبة الكمومية.