Chemistry’s Quantum Future

量子コンピューターが化学研究を変える

By Jeannette M. Garcia

J. M. ガルシア


In my career as a chemist, I owe a huge debt to serendipity. In 2012 I was in the right place (IBM’s Almaden research laboratory in California) at the right time—and I did the “wrong” thing. I was supposed to be mixing three ingredients in a beaker in the hope of creating a known material. The goal was to replace one of the usual ingredients with a version derived from plastic waste, in an effort to increase the sustainability of strong plastics called thermoset polymers.		化学者としての私のキャリアは，偶然の幸運によって築かれた。2012年にある“ミス”をしたのだが，それは時宜と場所（カリフォルニア州のIBMアルマデン研究所）を得たものであった。私はある既知の材料を作るために，ビーカーの中で3つの原料を混ぜ合わせようとしていた。通常用いる原料の1つをプラスチック廃棄物由来のものに置き換えることで，熱硬化性樹脂と呼ばれる強度の高いプラスチックに持続可能性を付与する。それが実験の目的だった。
Instead, when I mixed two of the ingredients together, a hard, white plastic substance formed in the beaker. It was so tough I had to smash the beaker to get it out. Furthermore, when it sat in dilute acid overnight, it reverted to its precursor materials. Without meaning to, I had discovered a whole new family of recyclable thermoset polymers. Had I considered it a failed experiment and not followed up, we would have never known what we had made. It was scientific fortuity at its best, in the noble tradition of Roy Plunkett, who accidentally invented Teflon while working on the chemistry of coolant gases.		ところが2つの材料を混ぜ合わせただけで，ビーカーの中に白いプラスチック状のものが生成した。それは非常に硬く，ビーカーを叩き割らないと，取り出すこともできなかった。そのプラスチックを希酸の中に一晩置くと，前駆体物質に戻った。私は意図せずして，リサイクル可能な新しい熱硬化性樹脂を発見したのだ。もし実験は失敗したと思って放り出していたら，何ができたのかわからずじまいだったろう。それはフッ素を使った冷媒の研究中に偶然テフロンを発明した有名なプランケット（Roy Plunkett）の逸話を思わせる，最高のセレンディピティだった。
Today I have a new goal: to reduce the need for serendipity in chemical discovery. Challenges such as the climate crisis and COVID-19 are so big that our responses can’t depend on luck alone. Nature is complex and powerful, and we need to be able to model it precisely if we want to make the scientific advances we need. Specifically, if we want to push the field of chemistry forward, we need to be able to understand the energetics of chemical reactions with a high level of confidence. This is not a new insight, but it highlights a major constraint: predicting the behavior of even simple molecules with total accuracy is beyond the capabilities of the most powerful computers. This is where quantum computing offers the possibility of significant advances in the coming years.		今，私には新たな目的がある。偶然の幸運に頼らずに化学の発見を成し遂げられるようにすることだ。気候変動やCOVID-19のような重大な問題は，運だけではどうにもならない。自然は複雑で力強い。科学の発展をもたらすには，その自然を正確に数理モデルで表す必要がある。特に化学分野においては，化学反応のエネルギー論を正しく理解せねばならない。こうした考えは以前からあるが，そこには大きな制約がある。最強のコンピューターをもってしても，単純な分子の挙動すら完全には予測できないのだ。量子コンピューターが今後，重要な飛躍をもたらす可能性があるのはまさにこの点だ。
Modeling chemical reactions on classical computers requires approximations because they can’t perfectly calculate the quantum behavior of more than just a couple of electrons—the computations are too large and time-consuming. Each approximation reduces the value of the model and increases the amount of lab work that chemists have to do to validate and guide the model. Quantum computing, however, works differently. Each quantum bit, or qubit, can map onto a specific electron’s spin orbitals; quantum computers can take advantage of quantum phenomena such as entanglement to describe electron-electron interactions without approximations. Quantum computers are now at the point where they can begin to model the energetics and properties of small molecules such as lithium hydride—offering the possibility of models that will provide clearer pathways to discovery than we have now.		古典コンピューター（量子コンピューターではない従来のコンピューターのこと）で化学反応をモデル化するには，近似が不可欠だ。電子数個の量子的な振る舞いでも，計算量が膨大で時間がかかりすぎ，完璧には計算できないため近似計算が必要になる。近似するたびにモデルの価値は下がり，モデルの検証と補正のために必要な実験量が増える。しかし量子コンピューターは計算の方法が違う。量子ビットそれぞれが特定の電子スピン軌道を表し，量子もつれなどの量子現象を利用することで，電子間の相互作用を近似せずに表すことができる。今や量子コンピューターは，水素化リチウムのような小さな分子のエネルギーや特性をモデル化できる水準に達している。今よりずっと明確に化学的発見を導いてくれるモデルを提供できるのだ。