关键化学问题得到解答，无需量子计算机

# 关键化学问题获解答，无需量子计算机 | Quanta Magazine 来源：https://www.quantamagazine.org/key-chemistry-question-answered-no-quantum-computer-required-20260529/ 理解复杂化学反应是否需要量子计算机？一项酝酿数十年的新成果展示了普通“经典”计算机出人意料的能力。 ## 引言 Garnet Chan 最关心的是基础科学。他几十年前进入化学领域，目的是理解地球上一些最重要的生物化学过程。 但此后，他成为另一领域争论的核心人物：量子计算机是否会对普通“经典”计算机拥有决定性优势。过去十年，许多量子计算研究者将 Chan 所研究的反应视为量子计算机应能大显身手的领域。然而，Chan 长期怀疑是否真的需要强大但尚需数年才能实现的量子计算机。 “我的主要兴趣是解决化学问题。如果经典计算机是合适的工具，我们就该用它。”他说。虽然他相信量子计算机最终会在该领域扮演重要角色，但“我不认为我们应该等待一台容错量子计算机建成。” 现在，他有了一个能强化自己论点的结果。 今年 1 月初，Chan 和另五位来自加州理工学院的量子化学家取得了一个关键里程碑：理解了固氮酶——这种酶能将大气中的氮转化为氨，从而让地球上的生命成为可能。这是理论化学家们数十年努力的重大胜利。 但多年来，固氮酶也一直是量子计算领域作为一个概念验证目标。为了理解这种酶，研究人员必须追踪许多通过量子纠缠连接在一起的电子行为。可能的结构数量呈爆炸式增长。研究人员曾假设，可能只有能够操纵量子态的机器才能解读这个系统。 但 Chan 及其同事使用了纯经典方法。这使得他们的结果不仅对支撑生命的化学，而且对是否需要量子计算机来理解它，都具有关键意义。 “我认为有必要澄清一点：这并不是一个必须首先建造量子计算机才能对该问题有所建树的不可能任务。”Chan 说。 一位穿西装的男士微笑着。 Garnet Chan 对量子计算机有朝一日能帮助解决化学中的重要问题感到兴奋，但他认为没必要等待：与普遍看法相反，他认为量子计算机并非回答该领域一些最大问题所必需。 Jerry Camarillo Photography 并非所有人都同意。一些研究者指出，用经典方法获得该结果花费了多年时间。他们说，即使一个化学问题最终被证明可以用经典方法解决，但量子计算机仍然需要用于大规模取得此类发现。 “如果我们随便选一个优化问题，投入 20 年时间，你或许能搞清楚那一个系统。”达特茅斯学院的量子计算理论家 James Whitfield 说，“但那个解决方案是否可迁移？这样的问题不会通过解决一个分子系统的一个实例来得到回答。” 解决这个关于固氮酶的特定问题或许还不能就此平息关于量子计算机的争论，但每向理解该酶的完整化学迈进一步，都会让这场争论变得不那么假设性。 ## **大自然的高氨工厂** 与光合作用并列，固氮是地球上生命最重要的化学过程之一。固氮酶使之成为可能。 在固氮酶进化之前，生物受到可用于纳入有机物的氮数量的限制。这是一个讽刺的障碍，因为地球实际上充满了氮：这种元素约占大气的 80%。但大气中的氮以双原子分子 N₂ 存在，这种分子是惰性的，因此无法用于生物过程。只有罕见的高能事件才能将这种分子分解为生命可用的硝酸盐。 “生物体实际上是在等待闪电击中。这样才能获得氮用于生物质。”麻省理工学院研究固氮酶的化学家 Daniel Suess 说。 但 30 亿年前，当固氮酶在早期原核生物中进化出来时，氮的闸门打开了。这种酶完成了其他生物过程无法做到的事情：它打破了将 N₂ 结合在一起的叁键，并将惰性气体转化为生物可利用的氨。 这种酶有效但极其复杂。这对受益于它的早期微生物来说无关紧要，但几十亿年后，对于想要复制其技巧以制造肥料的人类来说，这变得极为重要。 固氮酶之所以在化学上如此困难，部分原因在于它的“活性位点”——一个称为 FeMo-co 的铁和钼原子簇。每个铁原子带有四个或五个未配对电子，其行为取决于其他电子的行为。事实上，FeMo-co 是整个生物学中相关性最强的系统之一，也是所谓的电子相关问题的典型例子：因为其电子不能独立处理，所以极难确定整个系统的性质，如其真实电子结构和能量。 在人类历史的大部分时间里，紧迫的问题不是固氮酶如何工作，而是如何获得足够的产物。直到 19 世纪，可用的氮源最可靠的是从秘鲁沿海岛屿采集的鸟粪，这种资源珍贵且稀缺，国家甚至为此开战。然后，1909 年德国化学家 Fritz Haber 和 Carl Bosch 破解了工业固氮，问题的实际意义随之消退。 科学上的问题——理解藏在普通土壤细菌中的固氮酶如何完成哈伯-博世过程需要工业炉才能做到的事情——仍然悬而未决。 这本身就是一个重要问题，而且随着人们争论解决它的最佳方法，它获得了新的重要性。 ## **一个出人意料的测试** 经典计算机将信息处理为位，位取两个值之一：0 或 1。量子计算机则使用量子比特，它可以同时处于 0 和 1 的叠加态，并且可以以没有经典类比的方式相互纠缠。这意味着当（或如果）大规模量子计算机存在时，它将能够同时探索一个问题的许多可能解，而不是逐个顺序处理。 对于某些具有正确数学结构的问题，这有望比任何经典机器实现指数级加速。自 20 世纪 90 年代量子计算成为理论研究课题以来，问题一直在于哪些问题符合条件。最有前景的领域之一似乎是模拟化学相互作用：支配分子行为的电子相互作用在本质上是量子力学的，这表明量子计算机可能特别适合建模它们。 固氮酶作为非正式量子计算基准的地位可以追溯到 2011 年微软组织的一次会议，目的是探索其新兴量子计算组的应用。当时已研究固氮酶十多年的 Chan 就这种酶做了演讲。 他不清楚那次演讲对后来事件的影响有多大，但在 2017 年，微软研究人员在 *Proceedings of the National Academy of Sciences* 上发表了一篇论文，认为固氮酶的纠缠复杂性使其成为量子计算的一个有说服力的测试。 在 Chan 看来，这从一开始就是一个奇怪的适配。他反驳了这一说法，仍然认为可以用经典方法（如他职业生涯中一直在开发的方法）来建模固氮酶。 在接下来的十年里，他着手证明这一点。 ## **基态之争** Chan 和其他研究人员并非一开始就打算从头到尾解释固氮酶是如何工作的。相反，他们转向了 FeMo-co 的一个广泛使用的计算模型，并提出了一个更初步的问题：它的基态能量是多少？ 基态——FeMo-co 的最低能量电子构型——是整个反应的起点。但 FeMo-co 包含七个铁原子簇，每个原子有四个或五个未配对电子，其量子“自旋”可以向上或向下，其轨道可以移动，它们的行为取决于周围电子在做什么。 这使得测量 FeMo-co 的基态能量极其复杂。电子可能处于超过 78,000 种可能的构型；基态是所有构型的叠加，或者说某种加权组合。原则上，薛定谔方程告诉你所有这些不同构型如何对基态做出贡献，以及它的总能量应该是多少。但在实践中，对于像 FeMo-co 这样有如此多相互作用电子的系统，直接且精确地求解该方程通常是不可能的。 这对于量子计算机和经典计算机都是如此。在这两种情况下，你都必须从基态基本结构的一个更简单的近似开始——一个经过多年研究才得出的有根据的猜测，关于哪些构型对基态的贡献最大。 一个男人在做实验。 Fritz Haber（右）在柏林的威廉皇帝物理化学研究所实验室里，与化学工程师 Ladislaus Farkas 在一起。Haber 开发了大规模生产氨肥和化学武器的工业过程。 Sueddeutsche Zeitung Photo/Alamy 然后，如果你用的是经典计算机，你可以尝试逐步考虑其他构型，并证明你可以安全地忽略大量剩余的构型，因为它们对基态能量贡献不大。 另一方面，理论上，量子计算机不需要你在最终估算中排除构型。相反，计算机可以直接将你的初始猜测表示为量子态，然后随时间演化该状态，直到它自然地达到正确的基态结构——从而允许你精确计算能量。 许多研究人员认为量子计算机在这里具有优势，因为经典方法排除不重要构型的过程可能变得极其困难。然而，Chan 和其他人不同意。首先，他们指出，量子计算机仍然会遇到需要那个合理初始猜测的同一瓶颈，并且没有明显理由表明量子方法在突破该瓶颈方面应该有任何优势。此外，经典技术正在迅速成熟。 但对 Chan 来说，断言可能根本不需要量子计算机，“就像试图抵抗潮水”，他说。 ## **筛选出解** 自 2000 年从剑桥大学获得博士学位以来，Chan 一直在开发和改进压缩复杂量子态的方法，只关注其最重要的构型。他和团队现在希望将这些方法应用于 FeMo-co。 他们使用了两种不同的技术来缩减需要考察的构型数量。使用一种方法，他们从猜测开始，逐步调整少量电子的行为。然后他们表明，调整更多数量电子不会导致显著的能量变化，这给了他们一个明确的方案，知道哪些构型可以忽略，哪些不能忽略。 他们的第二种方法是 Chan 职业生涯一直在研究的。它涉及将初始状态分解为多个部分，并只允许有限的信息在这些部分之间流动。然后他们表明，只需要考虑信息流变化到特定极限。Chan 在电子邮件中写道：“意识到可以用‘更简单’的方法实现描述，并极力推动这些方法（因为这个问题在计算上仍然具有挑战性）是关键。” 两种方法都给出了 FeMo-co 基态相同的能量估计（并且与科学家通过实验观察到的结果一致），这让研究人员确信他们找到了真正的基态。 ## **争论的转移** Chan 希望他团队取得的技术突破现在可以扩展到建模完整的固氮酶及其反应。“我希望所有那些倡导‘我们需要建造量子计算机来解决固氮酶问题’的人，既然我们有了解决途径，能够加入这个任务。”他说。 但从基态到反应的完整数学描述将困难得多，涉及计算整个中间化学状态序列的能量。“我们离实现圣杯还差得远，”Suess 说，“我们只是描述了静止状态。但这个方法是有希望的，因为它表明我们可以带着一定的信心前进。” 目前也不清楚这一结果对研究人员对量子计算的期望可能意味着什么。Whitfield 认为，计算单个基态能量值从来就不是量子计算机预期能胜过经典计算机的地方。他说，量子计算机的潜在优势反而在于下一个待解决的问题：建模系统如何随时间演化。这很可能展示经典方法可以变得多么低效——以及量子计算机可以多么强大。 在与量子计算界友好切磋多年后，Chan 并不期望这个新结果能改变很多人的想法。毕竟，他说，通过量子计算机进行量子化学模拟仍然前景广阔：如果明天就有量子计算机可用，他会很乐意使用它。但他希望他团队的新结果有助于纠正一个误解，即最难的化学问题在量子硬件到来之前根本无法触及。 “科学是自我修正的，”他在电子邮件中写道，“但很多时候，修正得到的关注不如最初的声明多，因为领域已经转向其他声明了。”