解決模擬自然界的問題，科學家如何利用量子電腦解決農業以及化學上的難題？

物理學家費曼（Richard Feynman）曾說過：「自然界不符合經典定律，這很麻煩，如果你想模擬自然界，最好使用量子力學理論。」

使用傳統電腦模擬化學反應中能量的變化，當模擬系統大到超過一定範圍後，傳統電腦便無法模擬電子的量子行為，於是在很多地方都要用到模糊、近似的處理。每一個近似的處理都在降低模型的準確度，增加研究人員的工作量，包括驗證和對模型的不斷修正。

史上首次量子化學模擬

2010年，化學和電腦科學教授、薩巴塔計算公司的共同創辦人艾倫．阿斯普魯—古茲克，與墨爾本大學的量子物理學家安德魯．懷特以及其他人進行了有史以來第一次的量子化學模擬。他們選擇雙氫（dihydrogen，編注：兩個氫原子互相鍵結，即氫分子）作為研究對象，那是一種非常簡單的分子，當然不會對傳統電腦造成任何麻煩，甚至不會讓只有紙筆在手的物理學家覺得頭痛。

早在1927年，就有人首次使用當時量子力學這門嶄新的科學，來分析雙氫（只包含兩個氫原子鍵結）。此舉的目的只為證明量子電腦可以用於這類計算，只為證明這一概念可以實現。他們的量子模擬是在以光子為基礎的量子設備上進行的，而這種模擬可以正確計算出氫原子連結的力量，其精準度高達百萬分之六。

量子電腦可以透過幾種方式幫助我們更清楚理解分子層級的反應。第一種方法在於構建一台專用的電腦來模擬你想解決的問題，也就是重建與分子真正結構相對應的正確數目的量子位元實體。

這種機器製造起來比較簡單，然而卻不是傳統意義上的電腦，你無法輕易對它重新編程以解決不同的問題。

第二種方法在於採用可顯示系統如何隨時間而變化的演算法。你以波函數的形式，輸入系統當前的狀態以及系統中的能量水準（稱為「哈密爾頓函數」，依數學家威廉．羅文．哈密爾頓爵士的名字命名），然後觀察它隨時間而發生的變化。

這些大家聽過的「哈密爾頓模擬」具有潛在的廣泛用途，並且在理解和預測具複雜反應現象的分子（例如電子彼此高度關聯的銩）方面可能特別有用。

像這樣的現實問題不勝枚舉，傳統電腦的能力捉襟見肘，只有量子電腦有望實現指數級的加速。

模擬自然，高效能運算面臨之挑戰

化學領域上的難題，正等待強大且可靠的量子電腦加以破解，範圍從透過催化提煉金屬到固定二氧化碳（有助捕獲碳的排放同時減緩氣候變化）都有。但可能產生最大影響的，首推化肥生產。

植物需要健康的氮供應才能生長。空氣中充滿氮，但植物實際上不會從空氣中自行抓取，因此農民必須使用哈柏法這種能源密集製程所生產的氮肥來為作物補充營養。一條麵包，百分之四十的碳足跡來自因供應小麥生長所需而製造的氮肥。

但大自然有自己的方法。有些植物依賴細菌，而這些細菌利用一種名為固氮酶的酶來「固定」大氣中的氮並讓它與氨結合。了解酶的這種作用原理，將是改進哈柏法以及創造能源密集度較低的合成肥料的重要一步。解決這個問題的關鍵在於了解鐵鉬輔因子的結構，但鐵鉬輔因子是酶的核心複雜分子，很難用傳統電腦建模。二○一七年，由微軟和蘇黎世聯邦理工學院組成的一個研究團隊證明，具備一百個邏輯量子位元的量子電腦可以解決這個問題，不過他們也承認，需要多達一百萬個物理量子位元，方能形成那些邏輯量子位元。

哈密爾頓模擬另一個十分有用的地方，在於幫助我們了解植物是如何利用太陽能的。植物的光合系統二，是由不同的酶所組成的巨大且複雜的複合體，它執行光合作用開始的一些步驟。使用量子電腦來模擬這個過程，可以幫助化學家設計人工光合作用的方法，使他們能夠利用太陽能來製造燃料。太陽能電池板本身也是量子電腦大顯身手的領域，因為它可以加快找出新材料的速度。這種方法還有助於確定電池以及在室溫下運作之超導體的新材料，此舉將推動電機、磁力甚至量子電腦本身的進步。

薩巴塔計算公司正在研究一種使用生成建模尋找新材料的方法，類似於該公司從一小份真實世界的數據出發，為機器學習提供資料的功能。薩瓦解釋：「如果我們掌握一百個東西的樣本，那就可以使用生成建模方式創造出相似的東西。我們可以用它來篩選化學資料庫，或建構虛擬的化學資料庫，找出新的化合物。」量子計算具有識別新化合物的潛在能力，這是令製藥產業喜不自勝的一個原因。我們已經看到，量子電腦如何可能更有效、更準確地處理來自核磁共振掃描儀的數據，但它還可以幫助相關的公司快速識別新化合物，然後在無需先行合成的情況下模擬其效果，從而節省數十億美元的藥物設計費用。此外，量子計算可以幫助科學家模擬人體內部複雜的交互作用和過程，從而發現阿茲海默症等疾病的新療法，或者更快了解新冠肺炎等新疾病。DeepMind等公司已開始使用人工智慧來深入了解「蛋白質折疊」的現象（這是生長與疾病的一個關鍵），而量子電腦將加快這一嘗試。

雖然，這些應用大多數可能必須等待具有錯誤更正以及容錯功能、包含數千或數百萬個量子位元的量子電腦的誕生方能實現。但根據該領域一些人士的說法，以前不可能模擬的自然問題，可能在下一個十年中就可以被人類掌控了。構建量子電腦的初步嘗試將會充滿雜訊且容易出錯，然而這實際上反而讓它非常適合模擬自然，因為現實世界中的分子畢竟也存在於雜訊和干擾的環境中。加州理工學院的有機化學家安東．圖托夫和哈佛大學的材料科學家普里尼哈．納朗，在一篇《連線》的投稿文章中提到：「對量子設備的諸多應用而言（例如密碼方法），這種雜訊可能是個巨大限制，並導致不可接受的錯誤等級，不過，對於化學模擬而言，雜訊代表化學系統（例如分子）以及量子設備所身處的實體環境。這意味「嘈雜中型量子」雖然會對分子的模擬產生雜訊，但這種雜訊實際上透露了分子在自然環境中運作時，所產生的有價值訊息。」

說到模擬自然，雜訊和錯誤可能只是個特性，而非錯誤。搭載智慧和節省資源演算法的小型量子電腦，已開始用來解決化學和材料科學領域的實際問題。