https://habr.com/ru/companies/onlinepatent/articles/962320/ Но способна ли эта контролируемость перерасти в практическую пользу? Google совместно с химиками из Университета Беркли попытался ответить и на этот вопрос. Они использовали Willow для моделирования пространственной структуры молекул толуола и диметилбифенила. Идея заключалась в том, чтобы настроить взаимодействия между кубитами по аналогии со связями между атомами в молекулах, а затем с помощью «квантового эха» измерить корреляции, которые трудно поймать стандартными методами вроде ядерного магнитного резонанса (ЯМР). Однако сами авторы признают: пока это лишь проверка принципа. Для столь простых молекул расчеты все еще по силам и обычным компьютерам. Истинная ценность метода проявится при работе со сложными системами, например, с крупными белками. Но здесь квантовым компьютерам придется конкурировать с постоянно совершенствующимися классическими алгоритмами. Although the random circuits used in the dynamic learning demonstration remain a toy model for Hamiltonians that are of practical relevance, the scheme is readily applicable to real physical systems. One such example is solid-state nuclear magnetic resonance systems, where dipolar couplings between spin pairs can be inverted without complete knowledge of their strength 45 . Comparing experimental data from such systems with quantum simulation outcomes may allow more accurate estimates of these couplings. We leave this exciting real-world application for future work. Нравится Source: https://habr.com/ru/news/963280/comments/