[논문 리뷰] Evolutionary Design in Biological Quantum Computing

Gábor Vattay, Stuart Kauffman|arXiv (Cornell University)|2013. 11. 19.

Spectroscopy and Quantum Chemical Studies참고 문헌 10인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 Fenna-Matthews-Olson (FMO) 광합성 복합체를 영감으로 삼은 새로운 양자 계산 모델을 제안하며, 진화적 최적화가 양자 소산과 통제된 디코herence를 활용해 순수한 양자 알고리즘과 고전적 스토케스틱 알고리즘을 모두 능가하는 결과를 낳는다는 것을 입증한다. FMO 복합체는 환경 보조 양자 운반(ENAQT)을 통해 초고속 엑시톤 운반을 실현하며, 300 cm⁻¹에서 최적의 위상 파괴가 발생함으로써 반응 중심까지 7 ps 내에 운반 시간을 확보한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 생물학적 양자 시스템, 예를 들어 FMO 복합체가 실온 조건에서 양자 효과를 활용해 계산적 이점을 얻는지 조사한다.
• 양자 소산과 디코herence가 순수한 양자 또는 고전적 모델을 초월해 운반 효율을 향상시키는 데 어떤 역할을 하는지 규명한다.
• 생물학적 시스템에서의 진화적 최적화가 알려진 양자 알고리즘을 능가하는 계산 메커니즘을 이끌어내는지 탐색한다.
• 디코herent 양자 진화에 기반한 새로운 계산 패러다임을 개발한다. 이는 환경 상호작용을 활용해 속도 향상과 소형화를 실현한다.

제안 방법

• 환경에 의해 위상 파괴 및 소산적 결합이 발생하는 개방 양자 시스템을 기술하기 위해 린드블라드 마스터 방정식을 사용하여 FMO 복합체 내 엑시톤 운반을 모델링한다.
• 비마르코프 동역학을 포함하기 위해 에너지 표현에서 레드필드 방정식을 적용하여 슈퍼연산자를 유도한다. 이는 온도 의존성 있는 열 baths 상관관계를 반영한다.
• 레드필드 방정식을 수치적 해법에 적합한 형태로 단순화하기 위해 일반화된 칼데이라-레그랫 근사를 사용하며, 역온도 β의 2차 항까지 유지한다.
• 골든 밀도의 준주기적 위치장으로 FMO 해밀토니안을 모의하기 위해 조절 가능한 국소화 파라미터 λ를 가진 하퍼 모델에서 운반 동역학을 시뮬레이션한다.
• 고정된 포획 속도(κ = 1 ps⁻¹)와 엑시톤 붕괴 속도(Γ = 1 ns⁻¹)를 바탕으로 슈퍼연산자의 수치적 역행렬을 통해 운반 시간과 효율을 계산한다.
• 확장된 파동함수와 국소화된 파동함수 간의 해밀토니안 구조를 비교하여 시스템 설계가 효율에 끼치는 영향을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 FMO 복합체와 같은 생물학적 시스템에서의 양자 소산이 오류의 원인이 아니라 계산 자원으로 활용될 수 있는가?
• RQ2 FMO 복합체는 위상 파괴와 환경 결합이 운반 속도와 효율을 최대화하는 진화적 최적점에서 작동하는가?
• RQ3 FMO 복합체의 성능은 고전적 랜덤 워크나 그로버 검색과 같은 이상화된 양자 알고리즘과 비교해 어떻게 다를까?
• RQ4 디코herence의 역할을 고려할 때, FMO 복합체의 양자 검색 메커니즘과 알려진 양자 알고리즘 사이에 근본적인 차이가 존재하는가?
• RQ5 환경 보조 양자 운반(ENAQT) 원리를 새로운 종류의 양자 컴퓨팅 아키텍처로 일반화할 수 있는가?

주요 결과

• FMO 복합체는 위상 파괴 속도가 300 cm⁻¹일 때 반응 중심까지 약 7 ps 내에 운반 시간을 확보하며, 이는 실험 관측 결과와 일치한다.
• 양자 소산과 통제된 디코herence는 해로운 것이 아니라 필수적이다. 이는 앤더슨 국소화와 제노 효과 포획을 방지하여 더 빠르고 더 견고한 운반을 가능하게 한다.
• 최적의 위상 파괴(γφ = 300 cm⁻¹) 조건에서 시스템은 빠르게 균일한 확률 분포(ϱₙₙ = 1/N)로 수렴하며, 이는 반응 중심에서의 포획 확률을 최대화한다.
• FMO 복합체는 양자 얽힘과 환경 결합의 상호보완적 상호작용 덕분에 순수한 양자 알고리즘과 고전적 스토케스틱 알고리즘 모두를 능가한다.
• 하퍼 모델은 실온 조건에서 30개의 사이트로 구성된 체인에서 국소화-비국소화 전이의 임계점(λ = 1)에서 가장 짧은 운반 시간과 가장 높은 효율을 보임을 보여준다.
• 제안된 디코herent 양자 진화 모델은 견고하고 확장 가능하며, 다양한 물리적 플랫폼에서 실현 가능하며 원자 스케일 이하의 소형화를 가능하게 한다.