การเชื่อมโยงควอนตัมในคอมเพล็กซ์ FMO มีความสำคัญต่อการคำนวณควอนตัมหรือไม่ (บนพื้นผิวทางชีวภาพ)?

ผลกระทบเชิงควอนตัมของ FMO คอมเพล็กซ์ (คอมเพล็กซ์เก็บเกี่ยวแสงสังเคราะห์ที่พบในแบคทีเรียซัลเฟอสีเขียว) ได้รับการศึกษาเป็นอย่างดีเช่นเดียวกับผลกระทบควอนตัมในระบบสังเคราะห์แสงอื่น ๆ หนึ่งในสมมติฐานที่พบบ่อยที่สุดสำหรับการอธิบายปรากฏการณ์เหล่านี้ (มุ่งเน้นไปที่ FMO คอมเพล็กซ์) คือการขนส่งควอนตัมสิ่งแวดล้อม - ช่วย (ENAQT) อธิบายโดยRebentrost et al . กลไกนี้อธิบายถึงวิธีที่เครือข่ายควอนตัมบางอย่างสามารถ "ใช้" decoherence และผลกระทบของสภาพแวดล้อมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการขนส่งควอนตัม โปรดทราบว่าผลกระทบควอนตัมเกิดขึ้นจากการขนส่งของexcitonsจากเม็ดสีหนึ่ง (คลอโรฟิล) ในคอมเพล็กซ์ไปยังอีก (มีคำถามที่กล่าวถึงผลกระทบเชิงควอนตัมของ FMO ที่ซับซ้อนในรายละเอียดเพิ่มเติมเล็กน้อย)

ระบุว่ากลไกนี้ช่วยให้เกิดผลกระทบควอนตัมที่เกิดขึ้นที่อุณหภูมิห้องโดยไม่มีผลกระทบเชิงลบจาก decoherence โปรแกรมใด ๆ ของพวกเขาสำหรับการคำนวณควอนตัม? มีตัวอย่างของระบบที่ใช้ ENAQT และผลกระทบควอนตัมที่เกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตามพวกเขานำเสนอเซลล์แสงอาทิตย์ biomimetic เป็นโปรแกรมที่มีศักยภาพและไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การใช้งานในการคำนวณควอนตัม

เดิมทีมีการสันนิษฐานว่าคอมเพล็กซ์ FMO ทำการค้นหาอัลกอริทึมของโกรเวอร์อย่างไรก็ตามจากสิ่งที่ฉันเข้าใจตอนนี้ได้แสดงให้เห็นแล้วว่านี่ไม่เป็นความจริง

มีการศึกษาสองสามอย่างที่ใช้ chromophores และ substrates ที่ไม่พบในชีววิทยา (จะเพิ่มการอ้างอิงในภายหลัง) อย่างไรก็ตามฉันต้องการที่จะมุ่งเน้นไปที่ระบบที่ใช้สารตั้งต้นทางชีวภาพ

แม้แต่สารตั้งต้นทางชีวภาพยังมีตัวอย่างของระบบวิศวกรรมที่ใช้ ENAQT ตัวอย่างเช่นระบบที่ใช้ไวรัสได้รับการพัฒนาโดยใช้พันธุวิศวกรรม นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาวงจร excitonic ที่มีฐานเป็นDNA อย่างไรก็ตามตัวอย่างเหล่านี้ส่วนใหญ่นำเสนอแผงเซลล์แสงอาทิตย์เป็นตัวอย่างหลักและไม่ใช่การคำนวณควอนตัม

Vattay และ Kauffmanเป็น (AFAIK) เป็นคนแรกที่ศึกษาผลกระทบเชิงควอนตัมในการคำนวณทางควอนตัมชีวภาพและเสนอวิธีการทางวิศวกรรมระบบที่คล้ายกับ FMO complex สำหรับการคำนวณควอนตัม

เราจะใช้กลไกนี้เพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ประเภทใหม่ได้อย่างไร ในกรณีการเก็บเกี่ยวแบบเบาหน้าที่ของระบบคือการลำเลียงสารที่เป็นไปได้เร็วที่สุดไปยังศูนย์ปฏิกิริยาที่ทราบตำแหน่ง ในงานการคำนวณเรามักจะต้องการที่จะหาต่ำสุดของบางฟังก์ชั่นที่ซับซ้อนf_nเพื่อความง่ายให้ฟังก์ชันนี้มีค่าไม่ต่อเนื่องตั้งแต่ 0 ถึง K หากเราสามารถแมปค่าของฟังก์ชันนี้กับพลังงานไซต์ไฟฟ้าสถิตของ chromophoresและเราปรับใช้ศูนย์ปฏิกิริยาใกล้กับพวกเขา ดัก excitons ด้วยอัตราและสามารถเข้าถึงกระแสที่ศูนย์ปฏิกิริยาแต่ละแห่งมันจะเป็นสัดส่วนกับความน่าจะเป็นที่จะหา exciton บน chromophoreH n n = ϵ 0 f $f_n$$H_{nn} = \epsilon_0 f_n$$κ$$j_n ∼ κ\rho_{nn}${}

ผลกระทบเชิงควอนตัมของ FMO ที่ซับซ้อนสามารถนำมาใช้กับสารตั้งต้นทางชีวภาพสำหรับการคำนวณควอนตัมได้อย่างไร ระบุว่าผลกระทบเชิงควอนตัมเกิดขึ้นเนื่องจากการขนส่งของ excitons บนโครงสร้างเครือข่าย ENAQT สามารถให้การใช้งานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นของอัลกอริทึมที่ยึดตามเครือข่าย (เช่นเส้นทางที่สั้นที่สุดพนักงานขายที่เดินทาง ฯลฯ ) หรือไม่

ป.ล. ฉันจะเพิ่มการอ้างอิงที่เกี่ยวข้องมากขึ้นถ้าจำเป็น นอกจากนี้โปรดเพิ่มการอ้างอิงที่เกี่ยวข้องด้วย

ฉันเห็นด้วยกับสิ่งที่คุณเขียนในย่อหน้าแรกแม้ว่าฉันจะบอกว่าในเวลาเดียวกัน (ห่างกันเพียง 1 เดือน!) ในฐานะ Rebentrost และคณะ กระดาษที่คุณพูดถึงกระดาษที่คล้ายกันมากถูกโพสต์ลงใน arXiv โดย Plenio และ Huelga เรียกว่า"Dephasing ช่วยการขนส่ง: เครือข่ายควอนตัมในชีวโมเลกุล"และจริง ๆ แล้วมันถูกตีพิมพ์ในวารสารเดียวกันกับ Rebentrost et al กระดาษ แต่ไม่กี่เดือนก่อนหน้านี้ นอกจากนี้ยังมีการคำนวณปริมาณควอนตัมที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมของ Mohseni และคณะในการถ่ายโอนพลังงานสังเคราะห์ด้วยแสงที่ arXiv หนึ่งเดือนก่อนหน้า Rebentrost และคณะและตีพิมพ์ในวารสาร 8 วันก่อนกระดาษ Plenio-Huelga

แต่ที่จริงแล้ว 13 ปีก่อนที่ทั้งหมดที่แนนซี่ Makri และ Eunji ซิมเขียนเอกสารการจำลองการเชื่อมโยงกันควอนตัมเต็มรูปแบบสำหรับการถ่ายโอนอิเล็กตรอนใน bacteriochlorophylls (ดูนี้และนี้ ) นอกจากนี้ 11 ปีก่อนที่ได้รับรางวัลโนเบลรูดี้มาร์คัสใช้ทฤษฎีมาร์คัสเพื่อการถ่ายโอนพลังงานการศึกษาในระบบเดียวกันและเขียนนี้การตรวจสอบในเรื่องที่มี 331 เอกสารที่ระบุไว้ในบรรณานุกรม

ดังนั้นการใช้กลศาสตร์ควอนตัมเพื่อศึกษาการถ่ายโอนพลังงานในแบคทีโอคลอโรฟิลจะย้อนกลับไปหลายทศวรรษก่อนหน้านั้น Rebentrost และคณะ paper และมันคือกระดาษ 2007 Engel ที่คุณพูดถึงซึ่งพวกมันเชื่อมต่อการถ่ายโอนพลังงานไปยังการคำนวณควอนตัมซึ่งสร้างคลื่นลูกใหม่ที่น่าสนใจ (รวมถึงชุมชนการคำนวณเชิงควอนตัมซึ่งก่อนหน้านี้ เป็นสองบทความ 2008 ที่กล่าวถึงในย่อหน้าแรกซึ่งเป็นจุดเด่นของผู้เขียนจากการคำนวณควอนตัมเช่น Martin Plenio และ Seth Lloyd)

ฉันโชคดีที่มีโอกาสได้เห็นการพูดคุยของ Bob Silbey ในการประชุม Royal Society ที่เรียกว่า"การถ่ายโอนพลังงานควอนตัมที่เชื่อมโยงกัน: ความหมายสำหรับชีววิทยาและเทคโนโลยีพลังงานใหม่"น้อยกว่า 6 เดือนก่อนที่เขาจะตายและเขาติดตามชีววิทยาควอนตัม หนังสือของSchrödinger " What is Life? " ซึ่งพูดถึงการกลายพันธุ์ที่เกิดจากการถ่ายโอนอิเล็กตรอน (ซึ่งตอนนี้เราเรียนรู้ในชีววิทยาระดับมัธยมปลาย: รังสี UV ทำให้เกิดการกระตุ้นที่ทำให้เกิด thymine dimers ก่อให้เกิดมะเร็ง)

สิ่งที่น่าสนใจในย่อหน้าที่สองของคุณเมื่อคุณพูดว่า:

ระบุว่ากลไกนี้ช่วยให้เกิดผลกระทบควอนตัมที่เกิดขึ้นที่อุณหภูมิห้องโดยไม่มีผลกระทบเชิงลบจาก decoherence โปรแกรมใด ๆ ของพวกเขาสำหรับการคำนวณควอนตัม?

ในคำตอบของฉันเกี่ยวกับเรื่องนี้ฉันชี้ให้เห็นว่าถ้าการกระตุ้นอยู่ในสุญญากาศที่ไม่มีโหมดสูญญากาศ (ใน QED แม้แต่สุญญากาศก็มีโหมดที่สามารถโต้ตอบกับการกระตุ้นได้) พลังงานก็จะถ่ายโอนกลับไปกลับมา ( Rabi oscillations ) ไปเรื่อย ๆ เนื่องจากรุ่นควอนตัมของทฤษฎีบทการกำเริบPoincaré คุณสามารถเห็นได้ว่าเมื่อฉันเปิดใช้งาน decoherence Rabi oscillations เหล่านี้ไม่เพียง แต่ทำให้ชื้น แต่ยังมีการกระตุ้นที่ "funneled" ไปยังศูนย์ปฏิกิริยาซึ่งทำให้เกิดการสังเคราะห์แสงตามมา นี่คือสาเหตุที่เรียกว่าการถ่ายโอนพลังงานแบบ "ขับเคลื่อนด้วย decoherence" และทำไมคุณถึงบอกว่าผลกระทบของควอนตัมเกิดขึ้น

ความหมายสำหรับการคำนวณควอนตัมนั้นลึกซึ้งกว่า

โปรดสังเกตว่าการเชื่อมโยงกันนั้นหายไปหลังจาก 1ps (สังเกตว่า Rabi oscillations หายไปที่ 1ps) วิธีนี้ decoherence ยังคงไม่ดีในความเป็นจริงมากยิ่งกว่าในบางผู้สมัครคอมพิวเตอร์ควอนตัมเช่นฟอสฟอรัสเจือซิลิกอน

กล่าวอีกวิธีหนึ่งการเชื่อมโยงกันถูกฆ่าตายใน FMO ภายในเวลาประมาณ 1 พิโคเซคอนในขณะที่ซิลิโคนฟอสฟอรัสที่เจือด้วยฟอสฟอรัสจะถูกทำให้มีอายุการใช้งานนานกว่า 1 ล้านล้านเท่านานกว่า 1ps คุณไม่ควรแปลกใจกับความแตกต่างของขนาด 12 คำสั่งเนื่องจาก FMO ไม่ได้หมายถึงคอมพิวเตอร์ควอนตัม (มันเปียกเสียงดังสภาพแวดล้อมที่เต็มไปด้วยแหล่งกำเนิด decoherence) ในขณะที่การทดลองซิลิกอนที่มีฟอสฟอรัสเจือด้วยเจตนา ในเงื่อนไขที่จะช่วยให้ผู้เขียนได้รับเวลาการเชื่อมโยงอุณหภูมิห้องที่ยาวที่สุดที่เป็นไปได้

ดังนั้นโดยสรุป:

• decoherence ช่วยสังเคราะห์แสงงาน
• decoherence เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วใน FMO (ประมาณ 1ps, vs วินาทีสำหรับผู้สมัครสอบ QC บางคน)
• คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้วงจรเป็นวงจรต้องการเวลาเชื่อมโยงกันนาน
• คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้วงจรจะทำงานได้ไม่ดีหากการเชื่อมโยงกันหายไปหลังจาก 1 พิโคเซคอนโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าประตูควอนตัมใช้เวลา 100ns ในแต่ละอัน (ซึ่งเป็นค่าประมาณจริงสำหรับ QC ที่ยิ่งยวด)
• ดังนั้นฉันจะไม่เลือกการกระตุ้นในโครโมโซมสำหรับ qudits ในคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบวงจร คอมพิวเตอร์ควอนตัมดังกล่าวมีแนวโน้มที่จะมีความสามารถน้อยกว่าในขณะที่เครื่องจักรที่ผลิตโดย บริษัท จริงที่พยายามอย่างหนักเพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ดีมาก: IBM, Google, D-Wave, Rigetti, Intel, Alibaba เป็นต้น ระบบตัวนำยิ่งยวดไม่ใช่ chromophores ชีวภาพ)

บรรทัดล่างคือมันเป็นเรื่องที่น่าสนใจมากที่เราสามารถสังเกตการเชื่อมโยงควอนตัมในการถ่ายโอนพลังงานของ FMO ผ่านสเปคตรัม 2D แบบ coherent แต่การเชื่อมโยงนี้ไม่ได้อยู่นานเท่าที่เราต้องการสำหรับการคำนวณควอนตัม และ QCs ที่ได้รับการออกแบบทางวิศวกรรมในห้องแล็บโดยเฉพาะเพื่อให้ทำงานได้ดีในการคำนวณควอนตัม มิฉะนั้น IBM, Google, D-Wave, Rigetti, Intel, อาลีบาบา ฯลฯ จะใช้โครโมโซมชีวภาพไม่ใช่ตัวนำยิ่งยวด qubitsบริษัท เหล่านี้ตระหนักดีถึงการเชื่อมโยงควอนตัมใน FMO ในความเป็นจริงตามที่ระบุไว้ในวรรคแรกของฉัน Mohseni เป็นคนแรกที่เขียนเกี่ยวกับการเชื่อมโยงกันใน FMO (ในปี 2008) ในคลื่นนี้ที่เริ่มต้นหลังจากกระดาษ 2007 ของ Engel เดาสิว่า Mohseni ทำงานที่ไหน? Google คุณพูดว่า ENAQT เดิมเสนอโดย Patrick Rebentrost แพทริคทำงานที่ซานาดู บริษัท ที่พยายามสร้าง QC แบบโทนิค Alan Aspuru-Guzik ผู้ควบคุมงานปริญญาเอกของ Patrick ซึ่งประพันธ์ (อย่างน้อย) 4 ในเอกสารที่กล่าวถึงรวมถึง DNA ที่คุณโพสต์นั้นยังเป็นที่ปรึกษาระดับปริญญาเอกของคนอื่น ๆ ใน Google และทีมควอนตัมของ Rigettiบริษัท เหล่านี้รู้เกี่ยวกับการเชื่อมโยงกันใน FMO จ้างผู้เขียนนำจำนวนมากในเอกสาร FMO เหล่านั้นและถ้าเป็นความคิดที่ดีที่จะสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก FMO พวกเขาจะรู้ แต่แทนที่จะใช้ qucons ไอออนกับดักหรือโฟโตนิกส์