Исследователи из Cleveland Clinic, RIKEN и IBM провели крупнейшее на сегодня квантово-классическое моделирование в химии и рассчитали белково-лигандные системы размером более 12 тысяч атомов.
Работа показывает, как квантовые процессоры можно использовать не для демонстрационных задач, а для химии, близкой к реальным биологическим системам. Команда смоделировала два значимых белка, T4-лизоцим и трипсин, вместе с молекулами, которые связываются с этими белками, причём расчёт проходил в реалистичной водной среде. Самая крупная система включала 12 635 атомов и около 30 тысяч орбиталей.
Масштаб резко вырос по сравнению с недавними экспериментами. Всего несколько месяцев назад исследователи моделировали белок из 303 атомов, а новая работа увеличила размер системы примерно в 40 раз. В одной из ключевых частей вычислительного процесса точность, по данным авторов, выросла в 210 раз.
Для такого расчёта ученые собрали гибридный вычислительный процесс, который называют quantum-centric supercomputing. Квантовое оборудование брало на себя самые сложные участки задачи, а классические суперкомпьютеры объединяли результаты и доводили расчёт до общей картины молекулы.
Команда использовала до 94 кубитов на двух квантовых процессорах. За более чем 100 часов исследователи запустили 9200 квантовых схем и собрали 1,3 млрд результатов измерений. Затем квантовые данные обработали на мощных классических системах, включая японский суперкомпьютер Fugaku.
«О таком результате мечтаешь», — сказал руководитель исследования доктор Кеннет Мерц.
Метод строится на разбиении крупной молекулы на более мелкие кластеры. Классические компьютеры рассчитывают сравнительно простые области, а квантовые процессоры работают с участками, где электроны сильнее запутаны и задача становится особенно тяжелой для обычных вычислений. После расчётов части системы снова объединяют.
Авторы также улучшили несколько этапов процесса. В частности, уточнили способ выбора фрагментов молекулы, которым нужен подробный квантовый расчёт. Такой отбор снижает вычислительную стоимость и не тратит ресурсы на области, где достаточно классических методов.
Ещё один шаг связан с новым квантовым алгоритмом, который помогает выделять наиболее важные электронные конфигурации. Благодаря этому подходу система концентрируется на значимых особенностях поведения молекулы и отбрасывает менее полезные данные.
До превосходства над лучшими классическими методами пока далеко. Новая работа не показывает, что квантовые компьютеры уже обгоняют суперкомпьютеры в химии. Зато эксперимент доказывает другое: квантовые процессоры могут приносить пользу в реальных научных задачах, если работают вместе с привычной вычислительной инфраструктурой.
«Если нам нужен ещё один скачок на порядок или два, квантовые вычисления, вероятно, станут таким путем», — сказал Мерц.
Для химии и биологии такой подход может оказаться особенно важным. Более точные симуляции белков и связанных с ними молекул помогают быстрее искать лекарства, проектировать материалы и сокращать число дорогих лабораторных экспериментов. Пока речь идёт не о готовой замене классическим расчётам, а о новой роли квантовых систем внутри больших вычислительных комплексов.