AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Fisika kuantum & komputasi kuantum · arXiv · 2026-10-26
Superkomputasi Berpusat Kuantum Terdistribusi dengan Pembelajaran Generatif Berlapis untuk Interaksi Antarmolekul
Judul asli: Distributed Quantum-Centric Supercomputing with Multi-Layered Generative Learning for Intermolecular Interactions
Metode superkomputasi berpusat kuantum (QCSC) terbatas untuk ruang aktif besar oleh jumlah qubit, kedalaman sirkuit, biaya sampling, dan diagonalisasi skala besar. Para penulis mengusulkan kerangka kerja terdistribusi yang membagi masalah molekuler menjadi submasalah paralel dan merekonstruksi solusi global dengan agregasi dua langkah, ditambah model generatif berlapis ganda. Untuk dimer air dan formamida, kerangka ini memangkas dimensi diagonalisasi hingga 95% dan meningkatkan akurasi energi satu orde besaran dibandingkan SQD konvensional, dan untuk heksamer air 120-qubit, masalah dibagi menjadi enam subsistem 20-qubit dengan hasil yang sesuai baik dengan metode referensi klasik.