La IA y los problemas difíciles del mundo · Física cuántica y computación cuántica · arXiv · 2026-10-26
Supercomputación distribuida centrada en lo cuántico con aprendizaje generativo multicapa para interacciones intermoleculares
Título original: Distributed Quantum-Centric Supercomputing with Multi-Layered Generative Learning for Intermolecular Interactions
Los métodos de supercomputación centrada en lo cuántico (QCSC) están limitados en espacios activos grandes por el número de cúbits, la profundidad del circuito, el costo de muestreo y la diagonalización a gran escala. Los autores proponen un marco distribuido que divide los problemas moleculares en subproblemas paralelos y reconstruye la solución global mediante una agregación en dos pasos, además de un modelo generativo de múltiples capas. Para los dímeros de agua y formamida redujo la dimensión de diagonalización hasta en un 95 % y mejoró la precisión energética en un orden de magnitud respecto al SQD convencional, y para un hexámero de agua de 120 cúbits dividió el problema en seis subsistemas de 20 cúbits con resultados en buen acuerdo con los métodos de referencia clásicos.