在药物研发领域，精准确定药物分子的电子量子态与能量是理解其作用机制的关键，然而这属于复杂的量子力学问题，传统计算机往往只能给出近似解。如今，科研人员借助量子计算机与传统超级计算机的协同合作，在这一领域取得了重大突破。
美国俄亥俄州克利夫兰医学中心、科技企业IBM以及日本理化学研究所的研究人员携手合作，研发出一种量子计算机与传统超级计算机的混合运算方案。该方案成功模拟了两个规模庞大的分子，其中一个分子的体量约为以往量子计算机模拟最大分子的40倍，打破了相关模拟纪录。
研究团队选取了两组蛋白质 - 小分子复合物作为模拟对象。这类复合物已有充分研究基础，是生物医学领域的经典基础研究范例。为使实验结果更贴近实际研究场景，团队还在水环境层中完成了分子模拟。
此次研究使用了两台IBM苍鹭（Heron）量子计算机，一台部署在日本理化学研究所，另一台设在克利夫兰医学中心。同时，还动用了全球顶尖的两台超级计算机——富岳（Fugaku）和雅比 - G（Miyabi-G）。由于量子计算机存在量子比特规模偏小、运算能力有限且易出错等短板，单纯依靠其进行分子模拟实用价值有限。因此，研究团队将分子模拟任务拆分，让四台设备协同完成。量子计算机仅计算分子部分片段的特定属性，再将结果交由超级计算机处理，两类计算机来回迭代运算，全程耗时超100小时。
IBM的Jerry Chow表示，即便运算过程如此复杂，这套混合方案的运算速度仍优于纯传统计算机方案。此次模拟精准测算出分子的最低能量，精度可与部分主流传统算法媲美，不过尚未实现绝对领先优势。
团队成员、克利夫兰医学中心的肯尼思・默茨兴奋地称：“这曾是我的梦想，如今我们终于实现了。”宾夕法尼亚州匹兹堡大学的刘君宇（Junyu Liu，音译）评价道，该研究依托现有商用硬件，为量子计算实用化迈出了切实一步，这次实验的规模令人瞩目。
刘君宇认为，在量子计算机实现完全容错之前，这类混合运算模式值得大力推广，可提前挖掘量子计算机的实用价值。但他也指出，目前仍存在一个关键问题，即能否从严格数学层面证明，该混合算法在特定场景下必定能实现性能碾压，达成“量子优势”。Jerry Chow则表示，尽管本次研究证明量子硬件在部分运算环节具备优势，但这项模拟纪录只是开端，业界正掀起突破技术边界的热潮，真正令人期待的探索才刚刚开始。
