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英国初创公司Quantum Motion与NVIDIA合作推出了一项创新解决方案，可能从根本上改变量子计算中一个关键问题的处理方式——为模拟分子准备量子态。这一阶段传统上比计算本身消耗更多资源，长期以来一直是量子计算机在化学和材料科学领域实际应用的主要障碍。

新方法如何运作

该技术的核心在于将人工智能集成到数据预处理过程中。经典AI不再让量子处理器从零开始搜索分子的复杂状态，而是承担了大部分相关工作。这能大幅减少所需的量子操作数量，并降低对硬件的要求。

研究团队不仅公布了结果，还开源了用于量子化学的GPU加速软件包。同时发布了在NVIDIA CUDA-Q平台上使用该解决方案的详细指南，使这项技术对广大开发者开放。

为何这对行业至关重要

量子计算的主要承诺之一是以传统超级计算机无法达到的精度模拟分子行为。这为开发新药、高效电池、肥料和工业材料开辟了道路。然而，量子系统的根本性限制至今阻碍了这一潜力的实现。特别是，对于复杂化合物而言，将任务转化为与分子结构对应的特殊量子态极为昂贵。

混合方法成为趋势

Quantum Motion与NVIDIA的工作反映了行业的全球趋势：公司不再等待完美的量子计算机，而是学习结合AI、经典计算和量子处理器的能力。这种混合方法能更快地将量子技术推向科学和工业的实际应用。尽管距离商业突破还有很长的路，但这项开发消除了长期制约量子计算机在化学计算中应用的一个瓶颈。

专家观点。这是向前迈出的重要一步，表明AI与量子计算的协同并非理论，而是可行的工具。开源代码以及与CUDA-Q的集成使该解决方案可供测试，这可能在未来几年内加速制药和材料科学领域首批商业应用的出现。