虽然 最近的发现s 有 泼冷水 在 量子计算 炒作，不要指望这项技术会被淘汰。 3月4日， 谷歌 XPrize 宣布了 奖金500万美元 任何提出量子计算机用例的人。 谷歌量子算法主管 Ryan Babbush 表示，如果这听起来像是承认用例尚不存在，那么事实并非如此。 “我们确实知道这些设备对某些应用非常有影响力，”他说。
“量子计算机是一种特殊用途的加速器，”量子计算机公司副总裁马蒂亚斯·特罗耶（Matthias Troyer）说 微软 Quantum 和 Xprize 竞赛顾问委员会成员。 “它可以对量子力学可以帮助你解决的特殊问题产生巨大影响。”
量子计算机可以用来解决的问题可以追溯到它们的历史根源。 1981年，物理学家 理查德·费曼 提出了 量子计算机的想法 作为模拟量子世界的全部复杂性的一种手段。
“解决量子系统的商业影响在于化学、材料科学和制药领域。” —Matthias Troyer，微软量子
从那时起，科学家们想出了巧妙的算法，使量子计算机可用于非量子事物，例如 搜索数据库 或者 破解密码学。 然而，数据库搜索算法 不承诺可行的加速 在可预见的未来，破坏互联网安全似乎是建造新机器的可疑理由。但一个 最近的研究 表明量子计算机将能够模拟多个行业感兴趣的量子现象，然后才能在其他应用中取得进展。
“解决量子系统的商业影响在于化学、材料科学和制药领域，”特洛耶说。 特洛耶补充道，这些都是重要的行业。 “从石器时代到青铜时代、铁器时代、钢铁时代、硅时代，我们通过材料进步来定义进步。”
在通向可能的新量子时代的道路上，以下是一些在量子计算研究人员预计未来十年内在机器上具有经过验证的量子优势的例子。 如果运气好的话，Troyer 希望 500 万美元的奖金能够激励科学界寻找更多方法将量子算法应用于现实世界。 “目标 [of the prize] 我们希望让更多的量子科学家不仅对开发量子算法及其理论感兴趣，而且还想问：它们可以应用在哪里？ 我们如何利用量子计算机来解决世界上的重大问题？”
药物代谢
在 2022 年的一篇论文中 出版于 美国国家科学院院刊勃林格殷格翰制药公司、哥伦比亚大学、Google Quantum AI 和量子模拟公司 QSimulate 合作研究了一种名为细胞色素 P450 的酶。 这种特殊的酶负责代谢大约 70% 进入人体的药物。酶代谢药物的氧化过程本质上是量子的，这种方式很难用经典方法模拟（当不同尺度上没有大量量子相关性时，经典方法效果很好）。
他们发现，拥有几百万个量子位的量子计算机能够比最先进的经典技术更快、更精确地模拟该过程。 研究人员（包括巴布什）在一份报告中写道：“我们发现，正确解析该系统中的化学反应需要量子计算机提供更高的精度，因此量子计算机不仅会更好，而且是必要的。” 博客文章。
一氧化碳2 封存
降低大气中二氧化碳含量的一项策略是 隔离——利用催化剂与二氧化碳反应，形成可长期保存的化合物。 固存策略是存在的，但其成本或能源效率不足以显着减少当前的碳排放。
一些 最近的 学习 表明不久的将来的量子计算机应该能够比传统计算机更准确地模拟二氧化碳与各种催化剂的反应。 如果属实，这将使科学家能够更有效地估计各种封存候选者的效率。
农业施肥
如今，大多数农田都使用大型工厂在高温高压下产生的氨来施肥。 哈伯-博世工艺。 2017 年，微软研究院和苏黎世联邦理工学院的一个团队 经过考虑的 另一种氨生产方法——通过固氮酶固氮——可以在环境温度和压力下发挥作用。
研究人员表示，这种反应无法通过经典方法精确模拟，但经典计算机和量子计算机协同工作可以实现这一反应。 参与这项研究的特罗耶说：“例如，如果你发现一个村庄的农场里有一个小规模的固氮化学过程，那将对粮食安全产生巨大影响。”
替代电池阴极
许多锂离子电池 使用钴 在他们的阴极。 钴矿开采有一些实际缺点，包括 环境问题 和 不安全的劳动行为。 钴的一种替代品是镍。 在一个 学习 化学品生产商巴斯夫、谷歌量子人工智能、悉尼麦考瑞大学和 QSimulate 于 2023 年合作发表了一篇论文，研究了如何在量子计算机上模拟镍基阴极、镍酸锂。
研究人员表示，纯锂镍氧化物在生产中不稳定，而且对其基本结构了解甚少。 对材料基态进行更好的模拟可能会提出制作稳定版本的方法。 作者在一篇文章中写道，充分模拟这个问题的量子计算要求“是第一台纠错量子计算机无法达到的” 博客文章，“但我们预计这个数字会随着未来算法的改进而下降。”
聚变反应
2022年，国家点火装置 成为头条新闻 第一次惯性聚变反应产生的能量比直接投入的能量还要多。 在惯性聚变反应中，氚-氘混合物被激光加热，直到形成等离子体并自行塌陷，从而引发聚变反应。 参与这项研究的巴布什说，这种等离子体非常难以模拟。 “能源部已经花费了数亿个 CPU 小时（如果不是数十亿个 CPU 小时）来计算一个数量，”他说。
在一个 预印本，巴布布什和他的合作者概述了一种算法，量子计算机可以用它来模拟反应的全部复杂性。 就像电池阴极研究一样，这将需要比目前可用的更多的量子位，但作者相信未来的硬件和算法改进可能会缩小这一差距。
改进量子传感器
与量子计算机不同的是， 量子传感器 已经在现实世界中产生了影响。 这些传感器可以比任何其他技术更精确地测量磁场，并用于脑部扫描、绘制地质活动地图的重力测量等。 量子传感器的输出是量子数据，但目前它被读取为经典数据、传统数据和零，错过了一些完整的量子复杂性。
A 2022年学习 谷歌、加州理工学院、哈佛大学、加州大学伯克利分校和微软之间的合作表明，如果量子传感器的输出被输送到量子计算机中，他们可以使用一种聪明的算法来学习相关属性，而数据副本数量呈指数级减少来自传感器，加速读出。 他们在模拟传感器上演示了他们的量子算法，表明即使是当前现有的量子计算机也可以实现该算法。
和更多
还有一些有利的量子算法仍在寻找明确的用例，并且正在提供奖金来激励这种搜索。 这些算法包括 求解某些类型的线性微分方程， 和 寻找数据中的模式 经典方法无法访问这些内容。 此外，IBM Quantum 副总裁杰伊·甘贝塔 (Jay Gambetta) 表示，传统上，许多算法无法证明能够在纸笔上高效工作。 相反，人们在真实的硬件上尝试启发式算法，其中一些算法的性能出奇的好。 甘贝塔认为，对于量子计算机来说，最先进的硬件已经足以测试更多的启发式算法，因此应该会出现更多的用例。
“我认为我们终于可以开始使用硬件进行算法发现，”甘贝塔说。 “对我来说，这为加速科学发现开辟了一条不同的途径。 我认为这才是最令人兴奋的。”
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