論文の概要: Crossing the 12,000-atom barrier with heterogeneous quantum-classical supercomputing: quantum chemistry of protein-ligand complexes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01138v1
- Date: Fri, 01 May 2026 22:30:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.606951
- Title: Crossing the 12,000-atom barrier with heterogeneous quantum-classical supercomputing: quantum chemistry of protein-ligand complexes
- Title（参考訳）: ヘテロジニアス量子古典超計算による12,000原子障壁の交差:タンパク質-配位子錯体の量子化学
- Authors: Kenneth M. Merz,, Akhil Shajan, Danil Kaliakin, Fangchun Liang, Yuichi Otsuka, Tomonori Shirakawa, Lukas Broers, Han Xu, Miwako Tsuji, Mitsuhisa Sato, Seiji Yunoki, Ryo Wakizaka, Yukio Kawashima, Jun Doi, Toshinari Itoko, Hiroshi Horii, Thaddeus Pellegrini, Javier Robledo Moreno, Kevin J. Sung, Ella Fejer, Robert Walkup, Seetharami Seelam, Mario Motta,
- Abstract要約: Ab initio波動関数法は正確な分子シミュレーションを提供するが、その計算スケーリングは小さな系への応用を制限する。
我々は、分子を断片に分解するために量子埋め込みを組み合わせたワークフローを、断片をシミュレートするヘテロジニアス量子古典(HQC)法で開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0403796650328854
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ab initio wavefunction methods provide accurate molecular simulations but their computational scaling restricts applications to small systems. We develop a workflow combining quantum embedding to decompose a molecule into fragments with a heterogeneous quantum-classical (HQC) method to simulate fragments. We sample fragment electronic configurations on two 156-qubit quantum processors (ibm$\_$cleveland, ibm$\_$kobe), using up to 94 qubits, running 9,200 circuits for over 100 hours, collecting $1.3 \cdot 10^9$ measurement outcomes - the most resource-intensive HQC computation for quantum chemistry to date. We compute fragment wavefunctions via optimized subspace diagonalization on two supercomputers (Fugaku, Miyabi-G), achieving 72.5$\%$ parallel efficiency with scalable distributed linear algebra kernels. We simulate two protein-ligand complexes spanning dispersion- and electrostatics-dominated regimes (11,608 and 12,635 atoms), demonstrate $>40\times$ increase in system size and up to $210\times$ improvement in accuracy over the previous state-of-the-art, with HQC matching coupled-cluster (CCSD) accuracy in fragment energies, and establish a scalable pathway for systematically improvable biomolecular simulations.
- Abstract（参考訳）: Ab initio波動関数法は正確な分子シミュレーションを提供するが、その計算スケーリングは小さな系への応用を制限する。
我々は、分子を断片に分解するために量子埋め込みを組み合わせたワークフローを、断片をシミュレートするヘテロジニアス量子古典(HQC)法で開発する。
2つの156量子ビット量子プロセッサ(ibm$\_$cleveland, ibm$\_$kobe)上で、94量子ビットを使用し、100時間以上9200の回路を実行し、1.3 \cdot 10^9$測定結果を集めた。
本研究では,2つのスーパーコンピュータ(不動,三尾-G)上の部分空間対角化を最適化し,スケーラブルな分散線形代数カーネルを用いて72.5$\%の並列効率を実現したフラグメント波動関数を計算した。
分散および静電配位状態(11,608および12,635原子)にまたがる2つのタンパク質-配位子錯体をシミュレートし、システムサイズの増加と最大2,10倍の精度向上を実証し、断片エネルギーにおけるHQCマッチング結合クラスター(CCSD)の精度向上を図り、体系的に即興的な生体分子シミュレーションのためのスケーラブルな経路を確立した。
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