[論文レビュー] Evolutionary Design in Biological Quantum Computing

Gábor Vattay, Stuart Kauffman|arXiv (Cornell University)|Nov 19, 2013

Spectroscopy and Quantum Chemical Studies参考文献 10被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、Fenna-Matthews-Olson (FMO) 光合成反応中心を模倣した新規な量子計算モデルを提案し、進化的最適化が量子散逸と制御されたデコherenceを活用することで、純粋な量子アルゴリズムおよび古典的確率的アルゴリズムを凌駆することを示している。FMO複合体は、環境補助量子輸送 (ENAQT) を通じて、300 cm⁻¹ の最適な位相破壊により、反応中心への輸送時間を 7 ps にまで短縮している。

ABSTRACT

The unique capability of quantum mechanics to evolve alternative possibilities in parallel is appealing and over the years a number of quantum algorithms have been developed offering great computational benefits. Systems coupled to the environment lose quantum coherence quickly and realization of schemes based on unitarity might be impossible. Recent discovery of room temperature quantum coherence in light harvesting complexes opens up new possibilities to borrow concepts from biology to use quantum effects for computational purposes. While it has been conjectured that light harvesting complexes such as the Fenna-Matthews-Olson (FMO) complex in the green sulfur bacteria performs an efficient quantum search similar to the quantum Grover's algorithm the analogy has yet to be established. In this work we show that quantum dissipation plays an essential role in the quantum search performed in the FMO complex and it is fundamentally different from known algorithms. In the FMO complex not just the optimal level of phase breaking is present to avoid both quantum localization and Zeno trapping but it can harness quantum dissipation as well to speed the process even further up. With detailed quantum calculations taking into account both phase breaking and quantum dissipation we show that the design of the FMO complex has been evolutionarily optimized and works faster than pure quantum or classical-stochastic algorithms. Inspired by the findings we introduce a new computational concept based on decoherent quantum evolution. While it is inspired by light harvesting systems, the new computational devices can also be realized on different material basis opening new magnitude scales for miniaturization and speed.

研究の動機と目的

• 生物学的量子系、特に FMO 複合体が常温下で量子効果を活用して計算的優位性を達成しているかどうかを調査すること。
• 量子散逸およびデコherenceが、純粋な量子的または古典的モデルを上回る輸送効率を向上させる役割を果たすかを特定すること。
• 生物学的系における進化的最適化が、既知の量子アルゴリズムを凌駆する計算メカニズムを生み出しているかを検討すること。
• デコherenceを伴う量子進化に基づく、環境相互作用を活用した高速化および小型化を実現する新しい計算パラダイムの構築すること。

提案手法

• 環境との位相破壊および散逸的結合を記述する Lindblad マスター方程式を用いて、FMO 複合体における励起子輸送をモデル化する。
• エネルギー表現における Redfield 方程式を用い、温度依存のバースト相関を組み込んだ非マークフス型ダイナミクスの超作用素を導出する。
• 一般化された Caldeira-Leggett 近似を用いて、Redfield 方程式を逆温度 β の2次項まで保持した形に簡略化し、数値的解法に適した形に変換する。
• 調整可能な局在化パラメータ λ を持つハーパー模型を用い、FMO ハミルトニアンを準周期的ポテンシャル（黄金比）でモデル化して輸送ダイナミクスをシミュレートする。
• 固定された捕獲率（κ = 1 ps⁻¹）および励起子崩壊率（Γ = 1 ns⁻¹）のもとで、超作用素の数値的逆行列を用いて輸送時間および効率を計算する。
• 拡張的波動関数と局在的波動関数の両方を含む異なるハミルトニアン構造の比較を通じて、システム設計の効率への影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 FMO 複合体のような生物学的系における量子散逸が、誤差の原因ではなく計算リソースとして活用可能であるか？
• RQ2 FMO 複合体は、位相破壊と環境結合を最適化することで、輸送速度と効率を最大化する進化的最適点に位置しているか？
• RQ3 FMO 複合体の性能は、グローバー探索や古典的ランダムウォークといった理想化された量子アルゴリズムと比べてどう異なるか？
• RQ4 デコherenceの役割に注目した場合、FMO 複合体における量子探索のメカニズムと既知の量子アルゴリズムとの間に根本的な差異があるか？
• RQ5 環境補助量子輸送 (ENAQT) の原理を、新たなクラスの量子コンピューティングアーキテクチャに一般化可能か？

主な発見

• FMO 複合体は、位相破壊率 300 cm⁻¹ の条件下で反応中心への輸送時間を約 7 ps に短縮しており、実験的観測と整合的である。
• 量子散逸および制御されたデコherenceは、有害ではなく、むしろ不可欠である：アンドリュー局在化やゼノントラップを防ぎ、より高速かつ頑健な輸送を可能にする。
• 最適な位相破壊（γφ = 300 cm⁻¹）条件下では、系は一様な確率分布（ϱₙₙ = 1/N）に迅速に収束し、反応中心での捕獲確率が最大化される。
• FMO 複合体は、量子コherーと環境結合の相乗効果により、純粋な量子的および古典的確率的アルゴリズムを凌駆している。
• ハーパー模型では、局在化-脱局化遷移の臨界点（λ = 1）が、常温下における 30 サイド鎖で最短の輸送時間および最高の効率を達成する。
• 提案されたデコherent量子進化モデルは、頑健でスケーラブルであり、多様な物質的プラットフォームで実現可能であり、原子スケール未満の小型化を可能にする。