左：第一个已知的计算设备，Antikythera mechanism：用于模拟经典力学的经典机器。右图：谷歌的22 Xmon qubit“foxtail”芯片在晶圆片上排列成双线性阵列，这是谷歌新推出的具有72个量子位的Bristlecone量子处理器的前身，谷歌打算用量子机来模拟量子力学等应用。

自2013年推出量子人工智能团队以来，谷歌一直研究量子处理器的实用算法。2015年，谷歌在超导量子计算设备上进行了第一次量子化学实验，在《物理评论X》(Physical Review X)上发表。最近，谷歌的量子模拟实验模拟了物质的exotic phases，并发布了量子计算化学的第一个软件包，OpenFermion。本月早些时候，谷歌的硬件团队发布了新的Bristlecone量子处理器，它有72个量子位。

OpenFermion地址：http://www.openfermion.org/

今天，谷歌着重强调：最近发表的两篇论文的理论进展大大降低了这些量子计算的成本。谷歌的研究结果在量子信息处理和IBM ThinkQ会议上进行了发表。

本周发表在《物理评论X》上的第一个作品《材料的低深度量子模拟》(Low-Depth Quantum Simulation of Materials)是谷歌的研究人员与加州理工学院的Garnet Chan教授，以及微软(Microsoft)的QuArC group合作发表的。谷歌的进步是意识到通过改变分子在量子计算机上的表现，谷歌可以极大地简化解决问题所需的量子电路。具体来说，谷歌特别设计了基集，以便描述系统能量(即哈密顿函数)的方程可以更直接地表示量子计算。

为了做到这一点，谷歌将重点放在使用与经典电子结构计算中的函数(平面波)相关的基集来提供物理系统的周期表示。这使得人们可以超越单分子的量子模拟，转而使用量子计算机来模拟现实的材料。例如，不需要模拟在自由空间中漂浮的单个锂氢化物分子，而是用谷歌的方法来量子模拟氢化锂晶体，这也是材料在自然界中出现的方式。对于更大的量子计算机，人们可以研究其他重要的材料问题，如电池阴极的退化、涉及非均相催化剂的化学反应，或石墨烯和超导体的不寻常的电特性。

在上周在Physical Review Letters上发表的题为《具有线性深度和连接性的电子结构的量子模拟》中，谷歌并与哈佛大学Aspuru-Guzik小组的Google实习生， 为以量子位线性阵列布置的近期量子计算机利用上述文章中介绍的结构来设计算法。尽管过去的方法要求这种量子计算机对于每个动态步骤的模拟电子数量的五次幂来运行时间缩放，但谷歌改进的算法针对电子数量线性地运行时间缩放。这种计算成本的降低使得可以在每个量子电路中具有较少门的近期设备上执行量子化学模拟，可能避免全面的误差校正。

即使有了这些改进，部署这样的新技术来超越经典的量子化学算法和方法，也不是一件小任务，这些算法和方法已经与经典计算机共同发展了80多年。然而，按照目前量子算法和硬件的发展速度，量子技术可以为化学家提供一种重要的新工具。谷歌在期待着他们发展的同时分享谷歌的研究成果。