Квантовые технологии и перспективные квантовые компьютеры напрямую зависят от создания уникальных материалов, физические свойства которых можно радикально менять, корректируя их структуру. Яркий пример — графен: если слои этого материала расположить под определенным углом, формируется муаровая структура, которая приобретает свойства сверхпроводника.
Однако по мере перехода к более сложным системам, таким как квазикристаллы и супер-муаровые структуры, классические суперкомпьютеры перестают справляться с задачей. Для их моделирования требуется учитывать такое огромное количество переменных, что объем вычислений исчисляется квадриллионами операций.
Исследователи из Университета Аалто в Финляндии представили квантово-вдохновленный алгоритм, который позволяет радикально упростить этот процесс. Новое решение дает возможность анализировать даже самые сложные непериодические структуры практически мгновенно за счет изменения подхода к представлению исходных данных.
Суть метода заключается в использовании формализма тензорных сетей, которые активно применяются в квантовых вычислениях. Вместо попыток рассчитать всю структуру целиком, алгоритм кодирует систему через тензорные сети, что позволяет эффективно обрабатывать квантовые состояния в колоссальных вычислительных пространствах.
Тензорные сети позволяют представлять функции на сверхтонких сетках, что делает их перспективным методом для расчёта массивных квантовых материалов. Иллюстрация: Jose Lado / Aalto University
На практике ученым удалось смоделировать квазикристалл, состоящий из более чем 268 миллионов узлов — показатель, ранее считавшийся недостижимым для классических вычислительных систем. Как отмечает один из авторов работы Тиаго Антао, такой подход обеспечивает своеобразное «квантовое ускорение», позволяя компактно хранить и обрабатывать огромные массивы данных о состоянии системы.
Несмотря на то что метод пока прошел проверку только в рамках теоретических симуляций, он уже закладывает фундамент для будущих прикладных исследований. Особое внимание уделяется топологическим квазикристаллам, в которых квантовые возбуждения распределены неоднородно, что помогает защитить проводимость материала от внешних помех и теплового шума.
В долгосрочной перспективе подобные разработки могут лечь в основу электроники, работающей без энергетических потерь. Это критически важно для решения проблемы энергоэффективности вычислительных систем, что особенно актуально на фоне развертывания масштабных дата-центров и инфраструктуры для искусственного интеллекта.
Руководитель исследования Хосе Ладо подчеркивает, что этот метод можно адаптировать для реальных квантовых компьютеров, включая мощности финской исследовательской инфраструктуры (Finnish Quantum Computing Infrastructure). Это делает проектирование новых материалов одной из первых реальных задач, которую смогут решать квантовые системы, превращаясь из теоретического инструмента в практический драйвер индустрии.
