論文の概要: A combined quantum-classical method applied to material design:
optimization and discovery of photochromic materials for photopharmacology
applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04215v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 13:02:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-09 16:16:35.382770
- Title: A combined quantum-classical method applied to material design:
optimization and discovery of photochromic materials for photopharmacology
applications
- Title（参考訳）: 材料設計に応用する量子古典的手法--光薬学応用のためのフォトクロミック材料の最適化と発見-
- Authors: Qi Gao, Michihiko Sugawara, Paul D. Nation, Takao Kobayashi, Yu-ya
Ohnishi, Hiroyuki Tezuka, Naoki Yamamoto
- Abstract要約: 量子化学シミュレーション、機械学習技術、最適化計算の統合は、物質発見を加速することが期待されている。
一般古典ハミルトニアンの励起状態を計算するための計算基底変分量子デフレ法(cVQD)を併用した量子古典計算法を開発した。
実量子デバイス上のcVQDは,シミュレータ上での理想的な計算に匹敵する精度で結果を生成することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.82551683121998
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integration of quantum chemistry simulations, machine learning techniques,
and optimization calculations is expected to accelerate material discovery by
making large chemical spaces amenable to computational study; a challenging
task for classical computers. In this work, we develop a combined
quantum-classical computing scheme involving the computational-basis
Variational Quantum Deflation (cVQD) method for calculating excited states of a
general classical Hamiltonian, such as Ising Hamiltonian. We apply this scheme
to the practical use case of generating photochromic diarylethene (DAE)
derivatives for photopharmacology applications. Using a data set of 384 DAE
derivatives quantum chemistry calculation results, we show that a
factorization-machine-based model can construct an Ising Hamiltonian to
accurately predict the wavelength of maximum absorbance of the derivatives,
$\lambda_{\rm max}$, for a larger set of 4096 DAE derivatives. A 12-qubit cVQD
calculation for the constructed Ising Hamiltonian provides the ground and first
four excited states corresponding to five DAE candidates possessing large
$\lambda_{\rm max}$. On a quantum simulator, results are found to be in
excellent agreement with those obtained by an exact eigensolver. Utilizing
error suppression and mitigation techniques, cVQD on a real quantum device
produces results with accuracy comparable to the ideal calculations on a
simulator. Finally, we show that quantum chemistry calculations for the five
DAE candidates provides a path to achieving large $\lambda_{\rm max}$ and
oscillator strengths by molecular engineering of DAE derivatives. These
findings pave the way for future work on applying hybrid quantum-classical
approaches to large system optimization and the discovery of novel materials.
- Abstract（参考訳）: 量子化学シミュレーション、機械学習技術、最適化計算の統合は、大規模な化学空間を計算研究に適応させることで、物質発見を加速することが期待されている。
本研究では,Ising Hamiltonianのような古典的ハミルトンの励起状態を計算するための計算基底変分量子デフレ法(cVQD)を用いた量子古典計算手法を開発した。
本手法は、フォトクロミック・ダイアレン(DAE)誘導体を光薬理学に応用するための実用事例に適用する。
384DAE誘導体の量子化学計算結果のデータセットを用いて、分解機械モデルを用いて、4096DAE誘導体のより大きな集合に対して、誘導体の最大吸収の波長$\lambda_{\rm max}$を正確に予測するイジング・ハミルトンモデルを構築することができることを示す。
構築されたイジング・ハミルトンの12量子cVQD計算は、大きな$\lambda_{\rm max}$を持つ5つのDAE候補に対応する基底と最初の4つの励起状態を提供する。
量子シミュレータでは、結果は正確な固有解法によって得られるものとよく一致している。
誤差抑制と緩和技術を利用して、実量子デバイス上のcVQDはシミュレータ上の理想的な計算に匹敵する精度で結果を生成する。
最後に、5つのDAE候補に対する量子化学計算が、DAE誘導体の分子工学による大きな$\lambda_{\rm max}$および発振器強度を達成するための経路を提供することを示す。
これらの知見は、大規模システム最適化と新しい材料発見へのハイブリッド量子古典的アプローチの適用に向けた今後の研究の道を開くものである。
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