从“量子”到分子：探索计算的无限可能 | 综述荐读

在2023年年末，两篇划时代的研究报告在《科学》（Science）杂志上引发了广泛关注。这两篇论文分别来自两个研究小组，它们共同揭示了单氟化钙分子间相互作用的研究成果，成功地在这些分子间创造出了分子量子比特。这一成就不仅标志着分子在量子模拟领域作为一个有力竞争者的地位的确立，更是对量子信息科学探索的重要贡献。

面对量子生物学和认知科学这两个本就充满挑战的领域，分子的角色越发显得不可或缺。在此背景下，一项新的综述文章应运而生，聚焦于分子量子计算——一个推动相关领域研究界限扩展的新兴研究方向。该综述于2月21日在《智能计算》（Intelligent Computing）上发表，旨在深入探讨分子量子计算的潜力及其在理论和实践上的可能影响。

论文链接：

https://spj.science.org/doi/10.34133/icomputing.0072

分子内部的电子、核心以及自旋的量子性质，为量子信息科学提供了新的研究方向和可能性。作者指出，分子量子计算的研究不仅可能拓宽量子计算的疆界，还有助于我们更深入地理解人类的认知过程。通过探索分子量子计算，这一连接认知科学与量子生物学的新研究领域，未来可能会出现理论上的重大突破。

在这篇媒体文章中，光子盒团队精心翻译并解读了相关创新研究论文，旨在传播这一领域的前沿知识。同时，我们也鼓励感兴趣的读者深入阅读原始论文，以获得更丰富的见解。

计算作为一项以目标为导向的信息处理活动，自人类文明伊始便经历了多次重要的演进。从古至今，人类不断革新计算的方式、工具，以及表示计算元素的方法。

计算硬件的演变

进入数字时代后，高电压与低电压在二进制系统中分别代表了数字1和0，这一革命性的发展推动了基于硅芯片的电子计算机技术的飞速进步。如今，量子计算，即利用量子比特（qubit）的能力同时存在于多个状态（叠加状态），被视为计算领域的新前沿。

量子计算最初由物理学家波普拉夫斯基（R. P. Poplavskiĭ）和费曼（R. P. Feynman）提出，旨在通过量子物理学原理来模拟量子系统或执行对传统计算机构成挑战的任务。量子比特的叠加状态赋予其在解决复杂计算任务（例如大整数质因数分解和肖尔算法）上的天然优势。在通用量子计算领域，构建拥有大量量子比特的量子计算机尚面临诸多挑战。要实现实用的量子计算任务，需要数以百万计的量子比特，以利用现有噪声控制技术对数百逻辑量子比特进行编码。而在模拟量子计算中，实现大规模量子比特相对更为容易。

举例来说，IBM在2023年宣布推出的1000+量子比特机器，设定的目标是达到10万+量子比特。尽管如此，这与实现具备适当纠错能力的实用量子计算机所需的10^6量子比特相比仍有较大差距。然而，随着技术的进一步突破，拥有一台能够执行实际计算任务的强大量子计算机将成为可能，特别是在精确天气预报或模拟混沌现象等领域。例如，拓扑量子计算有望大幅减少所需量子比特的数量。

至今，已经出现了多种类型的量子比特及其对应的量子门操作机制。最初的量子计算机设计基于硅掺杂物中的非配对电子自旋，这些自旋间的相互作用通过外部电极进行控制。此外，人们还提出了结合液态环境中的核自旋与核磁共振技术的方案。其他有前景的量子比特候选者包括硅以外半导体中的掺杂剂、金刚石中的氮空位中心、硅量子点、以及冷原子和分子电子自旋。

新出现的不同类型的量子比特

候选分子量子比特

构建一个拥有大量量子比特的量子计算机面临的主要挑战之一是如何减少可能导致计算错误的退相干现象。因此，寻找适合实现量子比特的物理系统至关重要，分子自旋在这方面展现出巨大的潜力。

在过去半个世纪中，分子科学与技术经历了翻天覆地的变革，尤其是在分子电子学、有机自旋电子学和分子磁性等领域取得了显著进展。其中，有机发光二极管技术的快速发展与商业化，使其广泛应用于显示技术和智能手机屏幕中。同时，有机太阳能电池作为新能源技术的重要组成部分，已展现出在减少碳排放方面的巨大潜力。

除了其在光学、磁学和自旋电子学方面的广泛应用，有机分子还因其携带的便携性、可调性和扩展性，而成为量子技术研究的热点新领域。虽然分子磁学、自旋电子学和量子技术的研究仍处于探索阶段，但它们在基础科学和未来技术的应用潜力巨大。物理学、化学和材料科学等多学科的研究者们对量子传感、量子通信和量子计算等分子量子技术表现出了浓厚的兴趣。

得益于化学合成和分子工程的不断进步，分子量子计算在众多方面展现出优势，包括更高的工作温度和几乎无限的候选分子。由于分子中含有的元素大多是质量较轻的碳、氮、氧和氢，这使得分子量子计算能够在更高的温度下工作。在过去几十年里，“点击化学”（click chemistry）已发展成为一种合成用于生物医学目的的分子的强有力工具，这些分子可以进一步用于构造分子量子比特和网络。

量子生物学则应用量子力学的原理来解释经典物理学无法正确解释的生物现象。在量子生物学领域，光合作用、自由基与磁场相互作用、嗅觉、视觉、长程电子转移和酶催化等领域的研究都极具吸引力。量子生物学和分子量子计算共同探索量子效应，揭示其对生命过程的深远影响。

认知科学探讨生物神经系统如何采集、处理、抽象化和传递信息，旨在揭示智能背后的原理及其学习过程。在神经元内部，微管、线粒体和轴突是信息传输的关键部件。微管作为意识的中枢，负责电荷的连续传输；线粒体提供能量驱动；轴突则负责电信号的传递，并可能传递生物系统产生的特定光谱范围内的生物光子。

哈默罗夫和彭罗斯的“协调客观还原理论”（Orch objective reduction theory）引入了量子过程在神经元微管内的概念，将量子动力学引入大脑科学。彭罗斯提出的孤立量子态的客观还原为经典态，独立于环境退相干，由基础时空几何驱动。这一理论中，“非可计算性”（non-computability）被认为是意识的一个关键特征，突破了确定性与随机性的界限。

目前，研究工作正致力于建立量子生物学与认知科学之间的联系，探索量子效应如何深化我们对生物系统和认知过程的理解。人脑的信息处理机制及其与人类智能和学习的关联，成为连接量子计算与认知科学的核心议题。在这一领域，神经元的工作机制（是依赖于经典物理层面还是量子层面）仍然是一个开放的问题。基于分子的量子计算不仅有望揭开这些神秘面纱，还将为我们理解人类智能提供新的视角。

量子生物学、分子量子计算与神经元中关键成分之间的联系

量子物理学引领了科学的新纪元，核心概念包括波函数、叠加态和薛定谔方程。波函数提供了一种数学框架，用以描述微观粒子的运动特性，它不仅携带了粒子发现概率的信息，还包含相位因子，是理解拓扑特性的关键。叠加原理，借鉴自经典波动力学，是量子计算核心原理之一，它允许系统同时存在于多个状态的“总和”，为量子比特实现并行处理提供了理论基础，从而显著提高了计算效率。

叠加可以用布洛赫球体更直观地表示

有效的退相干控制策略对于维持量子相干性并实现有效的量子计算至关重要。例如，分子自旋与振动模式的相互作用会导致自旋态的衰减，这一退相干过程可视为布洛赫球的变形。近期研究揭示，神经元的退相干时间长达10μs，与分子自旋量子比特及铜酞菁和钒酞菁分子（CuPc、VOPc）相仿，而后两者中的芳香环也是光合作用关键有机组分。退相干还可能促进纠缠的产生，为高噪声环境下如人脑等的量子计算提供了新视角。

自由度的概念在解释量子生物学和认知科学中的意识现象中发挥了重要作用。神经元内部，甚至是单个蛋白质的复杂结构，均能容纳众多自由度。在这些复杂的分子结构中，电荷的移动或跳跃可以代表量子比特，类似于量子计算中双量子点系统的耦合。最新研究表明，酶催化中的长程电子转移和氢化物隧道显示出强烈的量子特性，这与电荷和轨道自由度密切相关。这些自由度同样适用于分子量子计算，其中电子飞行量子比特能在量子计算电路之间传输信息，电荷传输是微管和线粒体功能中不可或缺的物理过程。

神经元中的轴突可能通过生物光子和自旋，成为分子量子计算的关键要素。虽然振动自由度被视为嗅觉感知的关键，但在神经元研究中尚未广泛探讨。此外，自旋自由度和自由基对神经元性能的重要性已得到证实，与光结合的分子自旋是许多研究团队认为的量子计算的理想选择。振动和旋转模式对分子光谱学至关重要，并在生物学、物理学和天文学中有广泛应用。然而，据作者所知，这两种自由度在量子计算或认知科学中尚未得到广泛研究。

最近发现对量子生物学非常重要的量子自由度实例

基于分子的量子计算不仅有望增加量子计算机的量子比特数量和提高工作温度，还面临模拟神经元细胞工作机制的独特机遇。目前，基于DNA纳米结构的量子计算作为一种具有广阔前景的策略被提出，为这一令人振奋的研究方向注入了新动力。

这些自由度的探索为分子量子计算开辟了新的路径。电荷自由度的研究，例如神经元中的相干电子跳动，相对容易实现，因为存在大量可作为供体、受体和自由基的候选分子。鉴于已有的广泛分子研究，使用简单的分子结构来阐释基于电荷的量子计算是可行的。近期，有机太阳能电池和发光二极管中相干电荷转移过程的研究为分子量子计算提供了有益的洞见。

分子量子信息科学常用的实验技术

磁效应的评估对于神经元功能而言颇具挑战，而中子的磁效应的进一步研究对于明确基于自旋的分子量子计算的应用至关重要。值得注意的是，自由基对已被证实可用于鸟类导航，它们是磁感应的关键要素，并已被研究用于与DNA的相互作用。磁场对细胞影响的研究也在进行中。此外，氧原子作为生命的基石，不仅是天然磁体，也展现出三维量子性。

毫无疑问，分子科学为扩展量子比特的架构和功能提供了前所未有的机遇。

通过原子级的精密设计，化学已经能够构建出大型分子结构。这些被称为元框架的分层结构，例如金属有机框架、共价有机框架、聚合物和晶体材料，为从单分子量子比特向功能性多量子比特阵列的扩展提供了理想平台。与基于孤立原子或缺陷的量子比特相比，通过几纳米长的连接线将分子量子比特连接起来的方法，有望实现更为紧密的量子比特阵列。理想的元框架不仅应易于合成，例如通过静电相互作用、疏水作用、π-π相互作用、金属配位结合或高效共价键的形成来驱动自组装，而且其结构、键长和键角也应便于调整，以促进特定的分子量子比特结构模式，并探索非传统的几何构型，如能容纳单量子比特、量子比特对或量子比特三元组的元结构。化学合成还可以利用手性中心来提供便捷的门控功能，这些功能可以通过圆偏振电磁辐射进行操控。

将分子组装成应用于量子信息科学的元结构

关键的实验技术进展，能够清晰地展示分子系统中编码的量子信息，如量子行为、非经典相关性或由于纠缠或不和引起的功能，对于进一步探索至关重要。这些技术的进步反过来将揭示如何影响电荷传输、状态分离或与能源应用相关的催化转换。

利用超短脉冲序列进行超快光谱分析，可以准备电子和振动状态的相干叠加

超快光谱学，通过使用极短脉冲序列（大约10fs）来制备电子和振动态的相干叠加，并分析随之产生的动力学，已成为研究复杂分子系统的一种突破性方法。然而，超快激光实验的数据可能会受到集合消隐的影响，这种效应可能掩盖了集合内部系统固有的相干现象，这正是最近努力实现单分子精度的原因。虽然非线性光学信号的强度较低，但利用荧光检测方法和单分子泵浦探针实验，实现这一目标似乎已近在咫尺。

尽管相干光谱被证明非常有效，但更广泛的量子测量工具箱尚未广泛应用于化学领域。新光谱技术可以利用如非拆卸、弱测量或投射测量等测量原理来塌缩波函数。此外，利用光源的非经典相关性，量子计量学可以提高检测灵敏度，从而设计出更精准的分析化学方案。预计未来几年将出现许多此类技术的发展。

电子态、电子自旋和核自旋的广泛可能性要求采用创新的综合实验技术，结合量子光学和全相干脉冲磁共振光谱（EPR和NMR）的使用，探测并操纵这些自由度。自旋操纵技术的最新进展为精准操纵电子和核自旋提供了机遇，并为新型量子信息系统的制备、操纵、传输和读出策略铺平了道路

分子量子比特的研究开辟了量子计算新纪元，其制造、特性与功能正面临由电子自由度耦合引发的种种挑战，包括相干与退相干效应的管理、激发态控制、可调性及光学制备态中纠缠过程的深入理解。这些复杂问题的解决不仅依赖于单一方法，而是需要量子力学与经典力学的无缝融合，这样才能全面处理跨越多个长度和时间尺度的系统与过程，并精确模拟基本相互作用。

分子量子信息科学的理论方法

为了全面描述分子系统与外部场和激发态的相互作用，我们需要借助最先进的电子结构方法和策略，将涵盖波函数、密度矩阵、电子密度及自能参数化的多体现象的各种表征形式相互连接。

描述作为分子量子比特候选者的电子态自旋特性，需纳入外部场耦合、超精细相互作用、自旋轨道耦合、磁自旋交换等多种相互作用及其他相对论效应。精确处理这些相互作用有助于发展基于这些作用的精准模型，进一步揭示如何借助这些相互作用控制量子态和管理退相干时标。

最新的实验技术使得我们能够在前所未有的长度和时间尺度上探测物质。例如，超快、阿秒级多维X射线光谱法已经能够通过短脉冲序列的响应，揭示分子的电子结构和动力学行为。此外，这些技术还能实时追踪原子和二原子分子中的电子相干性。虽然现实复杂系统中的退相干现象已通过经验方法和低阶方法得到广泛研究，但电子相关性与退相干之间的深层联系尚未被充分探讨。为了理解电子相关性如何影响电子与核子系统之间的耦合，我们需要利用考虑电子-核耦合的高精度电子结构方法进行分子动力学模拟。

将这些方法扩展到更复杂的分子和材料结构中，将依赖于电子结构方法、光谱学、非线性光学和复杂非绝热分子动力学方面的理论进步，同时需要考虑自旋轨道效应和环境效应。

解决分子量子比特设计和表征过程中遇到的化学复杂性和时间尺度问题，将越来越依赖于分子动力学模拟的解释力和评估能力。模拟从原子到宏观尺度的过程，需要应对材料异常的键合行为、复杂多变的操作环境以及模拟过程中对参数化和可靠性的极高要求。尽管计算方法的精度和效率不断提高，但如果不改进穿越高维相空间和采样技术，这些工具对于模拟多量子比特阵列的价值将受限。

例如，化学反应和分子模拟的采样时间尺度差异可达12个数量级。目前探索相空间的方法仍不完善，如非线性微分方程的显式时间积分器难以并行化，且需要较小的时间步长。此外，复杂过程的搜索技术需依赖适当的阶次参数，这些参数往往未知。我们亟需新的时间积分方法、有效的相空间探索技术、恰当的阶次参数选择方法，以及结合机器学习技术元素，建立更快的电子结构方法和更稳健的近似分子动力学模型。

总的来说，这篇文章综述了量子生物学、分子量子计算以及神经元量子效应研究的最新进展。

这些分析揭示了分子量子计算不仅有望成为量子生物学与认知科学之间的重要连接，而且在解析神经元——认知科学的关键要素，的量子机制中发挥着至关重要的作用。

科学界普遍预期，量子信息科学与化学之间将在未来几年内爆发出巨大的协同效应。分子为构建复杂的多量子比特阵列提供了一种多功能平台，这将对量子计算、通信，以及复杂的凝聚态和生物环境下的量子传感产生深远影响。这种分子系统既是原子级和固态量子信息体系结构的桥梁，也是针对可再生能源和医疗保健等关键社会挑战提供解决方案的强有力工具。

特别是，深入理解分子系统中的量子相干性不仅能在能源生产和储存等领域产生划时代的影响，而且还能指导新分子和材料的合成，推动能源向高效、环保方向转变。化学的强大合成能力允许我们定制分子系统以满足特定应用的需求。同时，新光谱方法的发展，使得科学家能够解析复杂分子系统中的量子相干性，并将这些知识应用于量子信息集成系统，开创量子信息处理和读取的新途径。

新的理论模型的发展将极大促进对这一新兴领域的理解，不仅能够准确描述分子系统内的量子现象，还将成为预测和设计未来量子信息科学应用中新分子系统的重要工具。

因此，分子量子计算不仅仅是连接量子生物学与认知科学的纽带，它的影响力还将远远超出这两个领域。

参考链接：

[1]https://spj.science.org/doi/10.34133/icomputing.0072

[2]https://www.nature.com/articles/s41570-020-0200-5