在我作為化學家的職業生涯中，我非常感激偶然發現。2012年，我在正確的地方（加利福尼亞州IBM的阿爾馬登研究實驗室）在正確的時間——並且做了“錯誤”的事情。我本應將三種成分混合在一個燒杯中，希望能創造出一種已知的材料。目標是用一種來自塑膠廢料的版本代替其中一種常用成分，以努力提高稱為熱固性聚合物的強塑膠的可持續性。
相反，當我將其中兩種成分混合在一起時，燒杯中形成了一種堅硬的白色塑膠物質。它非常堅硬，我不得不砸碎燒杯才能把它取出來。此外，當它在稀酸中浸泡過夜後，它又恢復到其前體材料。在無意中，我發現了一個全新的可回收熱固性聚合物家族。如果我把它看作是一個失敗的實驗而沒有跟進，我們永遠不會知道我們製造了什麼。這是最好的科學幸運，就像羅伊·普朗克特在研究製冷劑氣體的化學性質時意外發明瞭特氟隆一樣。
今天，我有一個新的目標：減少化學發現中對偶然發現的需求。氣候危機和 COVID-19 等挑戰非常巨大，以至於我們的應對措施不能僅僅依賴運氣。自然是複雜而強大的，如果我們想取得我們需要的科學進步，我們需要能夠精確地模擬它。具體來說，如果我們想推動化學領域向前發展，我們需要能夠高度自信地理解化學反應的能量學。這不是一個新的見解，但它突出了一個主要的制約因素：即使是簡單分子的行為，要做到完全精確的預測也超出了最強大的計算機的能力範圍。這就是量子計算在未來幾年提供重大進步可能性的地方。
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在經典計算機上模擬化學反應需要近似，因為它們無法完美計算超過幾個電子的量子行為——計算量太大且耗時。每次近似都會降低模型的價值，並增加化學家必須進行的實驗室工作量，以驗證和指導模型。然而，量子計算的工作方式不同。每個量子位元，或稱 qubit，都可以對映到一個特定電子的自旋軌道；量子計算機可以利用量子現象，例如糾纏，來描述電子-電子相互作用，而無需近似。量子計算機現在已經到了可以開始模擬鋰氫等小分子的能量學和特性的程度——提供了比我們現在擁有的更清晰的發現途徑的模型可能性。
模擬反應
量子化學作為一個領域並不新鮮。在 20 世紀早期，沃爾特·海特勒和弗裡茨·倫敦等德國化學家表明，共價鍵可以透過量子力學來理解。在 20 世紀後期，化學家可用的計算能力增長使得在經典系統上進行一些基本建模成為可能。
即便如此，當我在 2000 年代中期在波士頓學院攻讀博士學位時，板凳化學家對計算機可以進行的化學建模的功能性知識相對罕見。學科（和所涉及的技能組合）是如此不同。板凳化學家沒有探索計算方法的見解，而是堅持試錯策略，並寄希望於有根據的但往往是幸運的發現。我很幸運能在 Amir Hoveyda 的研究小組工作，他很早就認識到將實驗研究與理論研究相結合的價值。
今天，理論研究和化學反應建模以理解實驗結果已變得司空見慣——這是理論學科變得更加複雜和板凳化學家逐漸開始將這些模型納入其工作的後果。模型的輸出為實驗室的發現提供了有用的反饋迴圈。以高通量篩選這種基於試錯法的實驗方法中爆炸式增長的可用化學資料為例，它允許建立完善的化學模型。這些模型的工業用途包括藥物發現和材料實驗。
這些模型的限制因素是需要簡化。在模擬的每個階段，您都必須選擇某個區域，在該區域您必須在精度上做出妥協，以保持在計算機可以實際處理的範圍內。在該領域的術語中，您正在使用“粗粒度”模型。每次簡化都會降低模型的整體精度，並限制其在追求發現中的用途。您的資料越粗糙，您的實驗室工作就越費力。
量子方法是不同的。在最純粹的情況下，量子計算將使我們能夠模擬自然本身，而無需任何近似。用理查德·費曼經常引用的話來說，“自然不是經典的，該死的，如果你想模擬自然，你最好讓它是量子力學的。” 近年來，我們看到了量子計算機能力的快速發展。IBM 在 2020 年將其量子體積（衡量系統中量子位元數量和質量的指標）翻了一番，並有望在 2023 年生產出超過 1,000 個量子位元的晶片，而 2016 年的晶片只有個位數。行業內的其他公司也對其機器的功率和功能提出了大膽的主張。
奠定基礎
到目前為止，我們已經擴充套件了量子計算機的應用，以模擬與分子的基態和激發態相關的能量。這些型別的計算將使我們能夠探索各種反應途徑以及對光反應的分子。此外，我們還使用它們來模擬小分子中的偶極矩，這是理解化學鍵中電子如何在原子之間分佈的一個步驟，這也可以告訴我們一些關於這些分子將如何反應的資訊。
展望未來，我們已經開始為未來使用量子計算機模擬化學系統奠定基礎，並一直在研究今天可以在量子計算機上解決的不同型別分子的不同型別計算。例如，當系統中存在未配對電子時會發生什麼？這會給分子增加自旋，使計算變得棘手。我們如何調整演算法以使其與預期結果匹配？這種工作將使我們有一天能夠研究自由基物種——帶有未配對電子的分子——這些分子在實驗室中或經典模擬中都非常難以分析。
可以肯定的是，所有這些工作都可以在經典計算機上覆制。然而，如果沒有五年前存在的量子技術，這一切都不可能實現。近年來取得的進展預示著量子計算可以在不久的將來成為化學發現的強大催化劑。
我沒有設想過化學家只需將演算法插入量子裝置，就能獲得一組清晰的資料，以便在實驗室立即進行發現的未來。可行的——並且可能已經可行的是——將量子模型作為當前依賴經典計算機的現有流程中的一個步驟來結合。在這種方法中，我們使用經典方法來處理模型中計算密集型的部分。這可能包括酶、聚合物鏈或金屬表面。然後，我們應用量子方法來模擬不同的相互作用，例如酶口袋中的化學反應、溶劑分子和聚合物鏈之間的顯式相互作用，或小分子中的氫鍵。我們仍然會在模型的某些部分接受近似，但我們將在反應的最獨特部分實現更高的精度。
透過研究將量子電子結構計算嵌入經典計算環境的可能性，我們已經取得了重要進展。這種方法具有許多實際應用。聚合物鏈領域的更快進展可以幫助我們解決塑膠汙染問題，自從中國削減可回收材料進口以來，這個問題變得更加嚴重。美國回收的能源成本仍然相對較高；如果我們能夠開發出更容易回收的塑膠，我們就可以大大減少產生的廢物。除了塑膠領域，對碳排放量較低的材料的需求也日益迫切，製造碳足跡較小的噴氣燃料和混凝土等物質對於減少全球總排放量至關重要。
從世界各地研究生院湧現出來的下一代化學家擁有 2000 年代無法想象的資料流暢度水平。但是這種流暢度的限制是物理上的：經典構建的計算機根本無法處理像咖啡因這樣常見的物質的複雜程度。在這種動態中，再多的資料流暢度也無法消除對偶然發現的需求：您總是需要運氣在您這邊才能取得重要的進步。但是，如果未來的化學家擁抱量子計算機，他們可能會幸運得多。