Китайски инженери моделират мащабни квантови процеси на класически суперкомпютри

Квантовата революция се прокрадва оттам, откъдето не сме я очаквали – китайски инженери направиха на пръв поглед невъзможното: на класически суперкомпютър те стартираха квантова симулация на сложни химически процеси, което преди се очакваше едва с появата на квантовите компютри. За постигнат това, на помощ се е притекъл изкуствен интелект, обучен да работи с квантови уравнения.

Китайските специалисти от Sunway съобщават за значителен пробив в квантовата химия, като показаха успешна симулация на сложно поведение на молекули на класическия суперкомпютър Oceanlite с участието на изкуствен интелект в решаването на проблема.

Традиционно подобни симулации изискват огромна изчислителна мощност, която често е недостъпна дори за най-мощните компютърни платформи в света поради експоненциалното нарастване на броя на квантовите състояния. Участието на AI обаче позволи да се преодолеят тези ограничения, като се обработи поведението на почти „реални“ молекули с десетки електрони и повече от 100 спинови орбитали – функции на спиновите координати, с други думи, комплексна информация за спина на електрона и неговото положение в пространството в електронния облак в молекулата.

По този начин изследователите показаха, че за квантовата физика и химията не е задължително да се чака появата на квантовите компютри. С определени умения за работа с квантовия свят може да се работи още днес.

В квантовата механика състоянието на дадена система се описва от вълновата функция Ψ, която определя всички възможни конфигурации на частиците – от позициите и спиновете на електроните до енергийните нива и вероятностите. С увеличаването на броя на частиците пространството на състоянията се разширява експоненциално, което прави точното моделиране на класически компютри почти невъзможно и принуждава учените да прибягват до опростявания. Опростяванията налагат баланс между точността на симулиране на процесите и ресурсите, необходими за изчисления. На съвременните суперкомпютри най-висока точност може да се постигне само при моделиране на много прости молекули, което прави невъзможно извършването на научни пробиви.

Тогава китайските инженери започват да разглеждат възможността за комбиниране на изкуствен интелект и квантови симулации, което води до разработването на невронни мрежи на квантови състояния – NNQS.

Тази технология направи възможно съчетаването на мащабируемостта на машинното обучение с квантовата прецизност. Това направи възможно моделирането на многоелектронни молекули със силни корелации, в които си взаимодействат десетки и дори стотици спинови орбитали.

Невронната мрежа е обучена да предсказва вълновата функция за симулиране на молекула със 120 спинови орбитали, което я прави най-голямата симулация на класически компютър – макар и с префикс „супер“. Мрежата оценила вероятните позиции на електроните, като изчислила локалните енергии и коригирала параметрите, за да съответства на реалната квантова структура. Този метод даде възможност да се симулира динамиката на електроните в сложни молекули, като откри пътя за анализиране на процеси, които преди това бяха недостъпни за изчисления.

Изчисленията бяха извършени на суперкомпютъра Oceanlite, изграден от 384-ядрени процесори Sunway SW26010-Pro. Нюансът е, че тази система е създадена за високопроизводителна обработка на данни, а не за изкуствен интелект. За да се „настани“ ИИ върху непозната изчислителна архитектура, софтуерът трябваше да бъде адаптиран, за да се осигури най-висока степен на паралелизъм и оптимално използване на всички милиони ядра на платформата. Оптимизацията беше извършена толкова блестящо, че осигури 92% силно и 98% слабо мащабиране на задачите при адаптиране на хардуера към натоварването на софтуера.

Като цяло китайската класическа платформа се справи с химическата симулация на молекули със 120 спинови орбитали – немислим досега мащаб за квантова симулация върху класически платформи. Без излишна скромност учените твърдят, че са постигнали пробив за изкуствения интелект в квантовата симулация. И това ще има последствия. Да се надяваме, че ще бъдат добри.