日前，来自量子算法公司Phasecraft、布里斯托大学和谷歌量子AI团队的研究人员在《自然·通信》杂志上发表了一项雄心勃勃的实验结果。文章“在量子计算机上使用可扩展算法观察费米-哈伯德模型的基态特性”描述了该研究团队如何迈出重要的第一步，他们使用量子计算机确定了强相关电子系统的低能特性——这是经典计算机无法完全解决的问题。

对这种形式的量子系统进行建模具有重要的实际意义，它的应用包括设计可用于开发更高效的太阳能电池和蓄电池甚至高温超导体的新材料。然而，对这些新材料进行建模仍然超出了世界上最强大的超级计算机的能力。费米-哈伯德(Fermi-Hubbard)模型被广泛认为是近期量子计算机的优秀基准，因为它是最简单的材料系统。近似产生费米-哈伯德模型的最低能量(基)态使用户能够计算模型的关键物理特性。

过去，研究人员只成功地在量子计算机上解决了小型、高度简化的费米-哈伯德模型实例。最新的这项研究表明，更雄心勃勃的结果是可能的。通过利用一种新的高效算法和更好的错误缓解技术，Phasecraft和他们的研究合作伙伴成功地进行了一项实验，该实验比以前文献中报道的任何实验都要大四倍，并且所用的量子门也要多10倍。

Phasecraft联合创始人兼布里斯托大学量子计算教授Ashley Montanaro说：“本实验中的费米-哈伯德模型实例代表了使用量子计算机解决现实材料系统的关键一步。我们成功地开发了首个真正可扩展的算法，任何人都能设法为费米-哈伯德模型实现该算法。这特别令人兴奋，因为它表明我们将能够扩展这种方法，以便随着硬件的改进能利用更强大的量子计算机。”

Phasecraft公司召集了许多世界领先的量子科学家、工程师、合作伙伴和量子硬件开发商。他们的研究导致量子科学获得了根本性的突破，显着缩短几个关键领域实现量子优势的时间。除了开发能够扩展的量子计算算法之外，Phasecraft团队还专注于继续在他们的模型中构建与实际相关的特征，以便它们更能准确地代表现实世界的系统。 

谷歌量子AI算法负责人Ryan Babbush说，“我们很高兴看到Phasecraft设计和执行的这个实验，它代表了迄今为止最大的数字费米子模拟实验之一，也是迄今为止最大的变分算法之一，而且能在谷歌的量子计算硬件上执行。他们方法的可扩展性源于在近期量子硬件的错误缓解和算法编译方面取得的最新进展。”

该论文的主要作者、Phasecraft高级量子工程师Stasja Stanisic说：“这个实验代表了一个新的里程碑。它告诉我们，当我们应用可用的最佳算法技术时，今天的量子计算机能够做些什么。此外，我们可以在这项工作的基础上为当今的设备开发更好的算法和更好的为现实问题进行编码。”（编译:Qtech）