谷歌与 NASA 联手，量子 AI 在材料模拟领域取得重大突破

近日，谷歌与美国国家航空航天局（NASA）的联合科研团队宣布，他们成功实现了基于 1000 量子比特的 AI 训练，在材料模拟这一关键领域取得了突破性进展。经测试，其模拟速度相较于传统超级计算机提升了一亿倍，这一成果有望彻底变革材料科学的研究范式，为诸多前沿领域带来新的发展契机。

量子计算机的独特运算能力源于其对量子比特的运用。与传统计算机以二进制比特存储信息不同，量子比特可同时处于多种状态的叠加，理论上能大幅提升计算效率。此次谷歌与 NASA 的联合团队借助 D-Wave 2X 量子计算机，实现了 1000 量子比特的运算规模，这一规模下的 AI 训练使得材料模拟的复杂计算得以高效完成。

材料模拟在材料科学研究中占据核心地位。传统上，科研人员依靠量子力学原理，通过第一性原理计算方法来探究材料的原子结构、电子分布以及宏观物理化学性质。然而，这种方法计算量巨大，对于复杂材料体系，即便是当前最先进的超级计算机，也需耗费大量时间和计算资源，且受限于计算尺度，难以处理大尺寸、复杂结构的材料模型，这在很大程度上制约了新材料的研发进程。

谷歌与 NASA 团队运用量子 AI 技术，对材料模拟过程进行了革命性优化。在量子比特的加持下，AI 模型能够同时处理海量数据和复杂的计算任务，快速模拟材料原子间的相互作用、电子云分布以及在不同条件下的结构变化。例如，在模拟高温超导材料的电子态和晶格振动时，量子 AI 系统能够在极短时间内给出高精度结果，而传统超算可能需要数月时间才能完成类似计算。这种模拟速度的飞跃，将极大缩短新材料从理论构思到实验验证的周期，助力科学家更快发现具有特殊性能的新材料，如用于新能源存储的高性能电池材料、航空航天领域的轻质高强度结构材料等。

几乎在同一时期，谷歌旗下的 DeepMind 团队也在材料相关领域取得了重要成果。他们发布了利用 AI 设计塑料分解酶的研究成果，通过深度学习算法对酶的结构进行优化设计，成功开发出能高效分解塑料的新型酶。塑料污染已成为全球性环境问题，传统塑料在自然环境中降解极为缓慢。DeepMind 的这一成果有望为解决塑料污染提供全新的生物降解方案。经实验验证，新设计的酶能够在更温和的条件下，显著加快塑料的分解速度，将原本需要数年甚至数十年的降解过程大幅缩短，为塑料废弃物的环保处理开辟了新途径。

量子 AI 在材料模拟方面的突破以及 DeepMind 在塑料分解酶设计上的成果，共同展现了 AI 技术在推动科学研究和解决实际问题中的巨大潜力。未来，随着技术的进一步发展，量子 AI 有望在更多领域发挥关键作用，为全球科研人员提供更强大的研究工具，助力解决更多复杂的科学难题，推动人类社会向更加科技化、绿色化的方向迈进。