近日，本源量子研發團隊和復旦大學的張俊良教授團隊合作，利用量子疊加態的并行計算能力設計出新的分子晶體結構預測算法，證明了量子計算可以幫助化學家們用比傳統建模方法更精準的方式，來預測晶體的分子結構。藥物的理化性質與藥物分子的結構和分子晶型息息相關。在分子晶體中，除了晶胞的結構，分子的取向與產生的偶極協同作用也會影響晶型，而晶型的數量會隨著分子取向以及分子數目呈指數關系增長，因此從分子的微觀性質預測最終可能的分子晶體結構是極其困難的【1】。為了更好地解決這一難題，研發團隊展開了相關研究。01使用量子算法進行分子晶體結構預測分子晶體結構預測的主要難點就在于需要對大量不同晶體結構并行搜索，傳統計算無法滿足大規模計算要求，而量子計算利用量子疊加態的原理，在模擬該問題的求解具有天然的優勢，且隨著問題規模的擴大，量子計算機的計算效率可以遠超過傳統計算機。
在分子晶體中，范德華力維系了晶體結構，而靜電力（偶極作用）則決定了分子的方向。一個晶胞內有m個分子，每種分子就有n個方向，則由分子取向決定的分子結構就有m^n種。傳統的周期性從頭計算程序（VASP）可以提供足夠精確的晶體結構和晶格能，但由于其高昂的計算耗費無法滿足大規模搜索的要求。且簡單分子力場的方法缺少對偶極協同作用的描述，0.5kcal的二體誤差在復雜晶體計算中可能就被放大為100 kcal。此外分子力場通常不具備普適性，針對特定體系需要重新擬合和優化，因此整個過程非常復雜。本源量子團隊利用量子近似優化算法（QAOA）對全局最小偶極能量和的選取進行了平方級加速，通過將問題編碼為組合優化問題，為解決分子晶體結構預測難題鋪平了道路。02XY混合層加速量子算法學習效率

在解決分子晶體結構問題時，為滿足一個分子只有一個取向的限制條件，傳統QAOA算法會使用增加懲罰項的方式，給不滿足限制條件的解所代表的能量添加一個較大的數，從而篩選出符合限制條件的解，因此在QAOA搜索的過程中，會浪費大量資源，且如何選擇合適的懲罰項也是一大難題。

為解決這類問題，本源量子團隊采用了一種被稱作量子交替操作算法【2】的QAOA變種，通過選擇合適的初始量子態和量子操作，保證了最后結果一定落在可行解空間中，而無需添加懲罰項。這一方法不僅擺脫了超參數選擇的困難，也極大提升了優化效率。

研發過程中，我們使用并改進了論文【3】中的方法，在不使用額外量子比特的基礎上成功構造出了需要的最初量子態。通過XY混合層，我們僅僅使用了兩層QAOA線路，就以100%的最優解概率在nitrofurazone晶體數據中成功得到了與經典遍歷方法相同的結果。

研究人員還額外對比了XY混合層的兩種實現方式（全連接complete、環形ring）與傳統QAOA混合層（X）的表現，上圖中橫軸為量子門個數?？梢钥吹?，在相同的量子門數量時，XY混合層的效果要遠好于傳統的QAOA算法。

未來，本源量子團隊與復旦大學將在該領域繼續展開合作探索，通過對參數優化方式、編碼方式、量子線路的排布等技術研究，實現量子算法在含噪聲量子芯片上的落地，將進一步提供在線SAAS藥物設計初篩、藥效評估等模塊，實現藥物分子晶體結構在線預測和晶格能預測等功能，推進量子計算在生物醫藥領域的應用落地。

【1】Crystal Structure Prediction (CSP) Blind Tests

https://www.ccdc.cam.ac.uk/Community/initiatives/cspblindtests/

【2】HADFIELD S, WANG Z, O’GORMAN B, et al. From the Quantum Approximate Optimization Algorithm to a Quantum Alternating Operator Ansatz[J/OL]. Algorithms, 2019, 12(2): 34. DOI:10.3390/a12020034.

【3】Wang, Zhihui, et al. "XY mixers: Analytical and numerical results for the quantum alternating operator ansatz." Physical Review A 101.1 (2020): 012320.