За даними Quantamagazine, азотфіксація є одним із найважливіших хімічних процесів для існування життя на Землі. Фермент азотиназа виконує цю функцію, роблячи можливим перетворення атмосферного азоту в аміак — речовину, необхідну для синтезу органічної матерії. До появи азотинази живі організми були обмежені доступністю азоту, незважаючи на те, що планета насичена цим елементом, який становить близько 80% атмосфери.
Виклик квантової механіки
Азотиназа є надзвичайно складною біологічною системою. Щоб зрозуміти її роботу, дослідники мають простежити поведінку багатьох електронів, які взаємопов'язані через квантову заплутаність. Через це кількість можливих конфігурацій системи зростає експоненційно. Протягом років науковці припускали, що єдиний спосіб розшифрувати цю систему — це використання машини, здатної маніпулювати квантовими станами.
Класичний підхід до фундаментальної проблеми
Однак Garnet Chan та його колеги змінили цей парадигмальний погляд. Вони успішно застосували виключно класичні обчислювальні методи для аналізу азотинази, досягнувши ключового етапу у розумінні цього ферменту. Це свідчить про те, що завдання не є неможливим і не вимагає обов'язкового створення квантового комп’лютера на початковому етапі дослідження.
Обмеження класичних розов’язиків
Незважаючи на цей успіх, деякі дослідники залишаються скептичними щодо його загального значення. James Whitfield, теоретик квантових обчислень з Dartmouth College, зазначає, що хоча одне хімічне завдання може бути розов’рязане класичними методами, це не вирішує всі дискусії про масштабованість. Він пояснює: «Якщо ми візьмемо будь-яку задачу оптимізації і присвятимо їй 20 років, можна розібратися з однією системою, але чи буде це рішення переносним? Питання на кшталт цього не будуть відповідені шляхом вирішення одного екземпляра молекулярної системи».
Таким чином, хоча дослідження азотинази є важливим кроком до повного розуміння хімії ферменту, воно лише зменшує гіпотетичність дискусії про квантові комп'ютери, але не завершує її. Кожен крок у цьому напрямку допомагає науковцям краще оцінити межі класичних та квантових обчислень.