Fugu-MT 論文翻訳(概要): Crossing the 12,000-atom barrier with heterogeneous quantum-classical supercomputing: quantum chemistry of protein-ligand complexes

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
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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