可编程量子计算机有也许高效SIM日益复杂的分子结构、电子结构、化学反应和化学中的量子力学状态，而传统计算机则无法做到这一点。随着分子的大小和复杂性的增加，对其进行建模所需的计算资源也随之增加。

例如，即使运用世界上最先进的典范超级计算机，SIM药物发现所必需的分子也也许需要数千年到数百万年的时间。

事实上，化学已成为近期量子设备最引人注目的应用之一。鉴于量子处理器能够处理量子比特中的信息，它们自然适合SIM复杂且高度相关的量子系统的动态。

核磁共振 (NMR) 是生物、化学和材料科学中一种重要的结构表征技术，可收集有关原子及其空间排列的结构信息。然而，解释结果也许具有挑战性。对于零场 NMR 实验尤其如此，因为零场 NMR 实验无需传统 NMR 实验中运用的大磁铁。

然而，NMR 的量子SIM使得用壹个系统的动态来模仿另壹个系统的噪声动态成为也许。

麻省理工学院、哈佛大学、马里兰大学和杜克大学的量子系统加速器 (QSA) 研究人员通过跨学科合作，在可编程离子阱处理器上进行了零场 NMR 数字量子SIM实验。

该团队第一次运用四个量子比特计算乙腈甲基的零场核磁共振谱，乙腈是一种简单的有机化合物，用于许多产品，包括药品、农药、塑料和电池。此外，研究人员还部署了压缩感知技术，以在更短的时间内和更少的计算资源下获取准确的结果。

这项新颖的实验工作于 2023 年发表在《科学进展》上，为寻找近期量子设备令人兴奋的实际用途铺平了道路。

“根据 NMR 系统的结构定制算法和硬件方式也许使近期设备能够实现资源高效的SIM，从而打开特定的生物化学解析管道。QSA 社区的广度和深度为实现该应用潜力所需的多学科协作提供了肥沃的土壤，”哈佛大学博士后研究员、论文主要作者 Kushal Seetharam 表示。

与此同时，QSA 正在进一步开发基于中性原子阵列的量子设备，并采用先进的方式控制和快速读取复杂的分子SIM。由哈佛大学 QSA 研究人员领导的多机构团队发表了壹个理论框架，用于运用里德堡原子阵列SIM化学中强关联量子系统。

作者于去年 12 月发表了他们的研究成果，为SIM自旋汉密尔顿量(量子系统的数学模型)的时间演化提供了壹个灵活的量子工具箱。研究人员运用多种计算方式和工程方式，包括用于里德堡原子阵列的硬件专用多量子比特门，展示了怎么优化硬件作以准确SIM自旋之间的复杂相互作用。

他们还利用混合量子典范计算技术，引入了一种来自近期量子实验的算法，能够预测决定因素量，例如能量和温度变化怎么影响分子和原子的化学性质和行为。

“近年来，中性原子阵列的实验进展迅速，在这里，大家展示了怎么应用这些新颖的架构来加速典范的量子系统SIM。QSA 促成的合作对于开展这项跨学科研究至关重要，”哈佛大学博士研究员、论文第一作者 Nishad Maskara 解释道。

研究人员进一步表示，该框架可以研究奇异材料，例如具有复杂磁性的过渡金属化合物。这些化合物出今年各种环境中，包括生物系统中的催化作用。此外，二维或三维过渡金属材料的SIM可以为目前运用传统材料的量子处理器的一些制造和材料挑战提供线索。

马斯卡拉说：“进行详细而准确的量子SIM的能力对于化学家和材料科学家来说特别有价值，因为他们可以理解实验结果并设计具有有趣特性的新化合物。”

传统计算机中的计算SIM受到解释大分子、蛋白质和协议的核自旋系统所需的指数级大量也许状态设置的限制。因此，化学科学中的复杂SIM特别适合用量子计算机来化解。

通过合作，QSA 继续推动全部合作机构在基础科学(尤其是复杂化学)领域量子原型和算法的创新。哈佛大学的研究人员目前正在寻觅怎么利用可重构量子处理器的协议工具箱来推进 NMR 实验的量子SIM。

桑迪亚国家实验室副主任、QSA 副主任丹尼尔·斯蒂克 (Daniel Stick) 表示： “自 2020 年以来，QSA 秉承科学至上的方式，开发了可扩展的量子系统和原型，为各种硬件平台、算法和科学应用的突破性发现铺平了道路。”