科學研究：量子計算如何重塑化學


特氟隆不粘鍋，來源：pixabay
回顧我的化學職業(yè)生涯，偶然性助我良多。2012年我在正確的地點（IBM加尼福利亞艾曼登研究中心）正確的時間做了“錯誤的”事情，我本應當將三種化合物混合在燒杯中，希望能系統(tǒng)性地找出一系列化合物，使得其中一種化學物質能被塑料垃圾中的提取物替換，以提高熱固性聚合物的可持續(xù)性。
然而，當我混合其中兩種試劑時，在燒杯中形成了一種堅硬、白色的塑料物質。它實在是過于堅固以至于我不得不砸碎燒杯才能取出它。此外，當它在稀酸中浸泡過夜后，又會還原為之前的兩種物質。就這樣意外的，我發(fā)現(xiàn)了一類全新的可回收熱固性聚合物。假設我將其認為是一次失敗的實驗并且沒有繼續(xù)探究，我們可能永遠不會知道我們到底制作出了什么。羅伊·普朗克特在研究冷卻劑氣體化學時意外發(fā)明了特氟隆，這是科學上最好的偶然性。
今天，我有一個新的目標：減少化學研究對偶然性的依賴。自然對人類世界發(fā)出了不少的挑戰(zhàn)，從持續(xù)的氣候危機到COVID-19的預警，這些挑戰(zhàn)實在是太過嚴峻以至于不能僅僅依賴偶然性。自然是復雜和強大的，如果我們希望取得重大科技進步，我們應當具備精確模擬它的能力。
特別是如果我們希望推動化學領域的進步，應當對理解化學反應能量學具有高度的自信。這并非推陳出新而是著重強調：即使是準確預測最簡單的分子行為也已經(jīng)超出了人類最強大計算機的能力。
這就是量子計算機在未來能夠為重大突破提供助力的方向。在經(jīng)典計算機上建立能量反應的模型需要近似值，因為它們無法在一定系統(tǒng)尺度上模擬電子的量子行為。每層估算都會減少模型價值并增加化學家驗證和引導模型的實驗工作量。然而，量子計算機，現(xiàn)在已經(jīng)到了能夠模擬如氫化鋰（LiH）這樣小分子的能量和特性的程度——為建立比我們現(xiàn)有模型更易產(chǎn)生新發(fā)現(xiàn)的模型提供可能性。
量子化學遺產(chǎn)
當然，量子化學并非全新領域。在20世紀初，德國化學家如海特勒和菲列茲·倫敦就提出了用量子力學理解共價鍵的理論。而在20世紀晚期，隨著計算機技術的發(fā)展，化學家也可以實現(xiàn)在經(jīng)典系統(tǒng)中進行一些基礎建模。
盡管如此，當我在2005年前后于波士頓大學攻讀博士學位時，具備通過密度泛函理論（DFT）等計算方法進行建模工作知識的實驗室化學家還比較少。數(shù)學建模化學與傳統(tǒng)化學學科（以及所涉及的技能）相去甚遠。實驗室化學家堅持采用系統(tǒng)化方法，并寄希望于理論指導下出于偶然的發(fā)現(xiàn)，而非深入探索DFT。我有幸在Amir Hoveyda教授的研究組工作，他很早就認識到實驗研究與理論研究相結合的價值。
粗數(shù)據(jù)的缺陷


普通計算機，來源：pixabay
如今，隨著理論科學的發(fā)展，實驗室化學家逐漸開始將這些模型融入他們的工作，理論研究和化學反應建模來理解實驗結果已經(jīng)非常普遍。模型結果可以給實驗室發(fā)現(xiàn)提供有用的反饋。舉個例子，從高通量篩選中獲得的可用化學數(shù)據(jù)的爆炸性增長，使得建立完善的化學模型成為可能。這些模型的工業(yè)用途包括藥物發(fā)現(xiàn)和材料實驗。
然而這些模型的限制因素是必須進行簡化。在計算的各個階段，你需要挑選一個確定的范圍，在這個范圍下，既能夠實現(xiàn)模型精確度的最大化，又能夠使計算負荷低于電腦實際的最大承受值。在該領域的術語中，你正在使用“粗粒度”模型——有意簡化反應的已知元素，以提高所研究領域的準確性。每個簡化都會降低你模型的整體精準度，并限制其探求發(fā)現(xiàn)時的可用性。簡單來說，你的數(shù)據(jù)越粗，所需做的實驗也就越多。
量子途徑是不同的。在最純粹的情況下，量子計算機可讓你的模型按原樣建立，沒有近似。用理查德·費曼的話總結，“自然界不是經(jīng)典的，真是的，如果你想模擬自然界，最好用量子力學來建?！?。
我們已經(jīng)看到近些年在量子計算機功能上的飛速發(fā)展。相比于2016年的個位數(shù)，IBM的量子數(shù)量在2020年翻了兩番，并且有望達到超過1000的量子容量。行業(yè)中的其他人也對其機器的功能和能力提出了大膽的主張。
到目前為止，量子計算機的應用已經(jīng)擴展到對原子的穩(wěn)態(tài)與激發(fā)態(tài)的能量進行建模。這種類型的計算將推動我們探究反應能譜圖和光敏分子。與此同時，我們還利用這些模型來模擬小分子中的偶極矩，這是邁向理解分子中電子分布和極性化方向的一步，同時還能告訴我們它們如何反應。


原子與化學鍵，來源：pixabay
展望未來，我們已經(jīng)開始為利用量子計算機建立化學體系模型打下基礎，并且一直在探索量子計算機能夠解決的不同類型分子的不同類型計算。例如，當系統(tǒng)中存在未成對電子會發(fā)生什么？計算是否會失去保真度，以及我們如何調整算法以使其與預期結果匹配？這樣的工作將會使我們未來某一天能夠研究自由基種類，眾所周知，自由基種類很難在實驗室用經(jīng)典方法分析和模擬。
準確來說，這項工作也完全可以在經(jīng)典電腦上實現(xiàn)。不過如果沒有五年前的量子技術，這一切都不可能實現(xiàn)。近些年來的進展讓人們看到了量子計算能在不久的將來作為科學發(fā)現(xiàn)強大催化劑的希望。
當量子理論照進經(jīng)典體系
我并沒有設想未來化學家們只是簡單地將算法插入量子裝置并在實驗室中立即得到一組清晰的數(shù)據(jù)。更加可行并且可能已經(jīng)實現(xiàn)的是，將量子模型納入依賴經(jīng)典計算機的現(xiàn)有過程中。
在這個過程中，我們利用經(jīng)典理論來處理模型中計算量大的部分，這可能包括一個酶，一個聚合物或者金屬表面。然后我們利用量子學方法來模擬不同相互作用，例如酶袋中的化學反應，溶劑分子和聚合物鏈之間明確的相互作用，或者小分子中的氫鍵。我們仍然會接受模型中某些部分的估算，但是在反應最重要部分會取得更高的準確度。我們通過研究將量子電子結構計算嵌入到哈特里-?？耍℉F）或DFT理論層面獲得的經(jīng)典計算環(huán)境的可能性已取得了重要進展。
推動這項研究的實際應用數(shù)目巨大，影響深遠。高分子鏈領域更快速的進步有助于解決塑料污染問題，自從中國減少進口可回收材料后，塑料污染更加嚴重。國內塑料回收利用的能源成本依然相對較高，如果我們能夠開發(fā)易于回收的塑料材料，就可以在塑料垃圾治理上大有作為。在塑料領域之外，對碳排放量更低的材料需要也越來越迫切，能夠制造碳足跡更小的噴氣燃料和混凝材料對減少全球總排放量至關重要。
模擬未來
世界各地研究院涌現(xiàn)出的化學家?guī)砹?000年代難以想象的數(shù)據(jù)流暢性。但這種流暢性所受到的限制是物理上的：經(jīng)典計算機根本無法處理像咖啡因這樣普遍物質的復雜程度。在這種動態(tài)中，任何數(shù)量的數(shù)據(jù)流暢性都無法避免對偶然的要求：你將在一個需要運氣站在你這邊才能取得重要進展的世界中工作。因此，量子計算機的發(fā)展與普及對化學家未來的實踐至關重要。
撰文：Jeannette Garcia，Senior Manager for Quantum Applications, Algorithms and Theory team at IBM Research
翻譯：李卓
審校：費哲妮
引進來源：科學美國人
引進鏈接：https://www.scientificamerican.com/article/how-quantum-computing-could-remake-chemistry/
本文來自：環(huán)球科學


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