【研究成果】量子國家隊開發數位退火演算法,加速分子篩選過程

by 朱 富國
124 觀看次數

撰稿張鳳吟(科學推展中心特約編輯)


 

在大量可能的化合物中篩選對的分子進行特定反應是個困難工作,需耗費大量資源進行反覆試驗,密度泛函理論(Density Functional Theory,DFT)方法是實驗外一個有效的替代方案。然而,隨著分子變大、搜尋空間增加,計算亦變得非常耗時,因此量子運算成為解決這個問題的可能。只是量子態對環境的脆弱限制了量子計算的能力,在容錯的量子電腦出現前,以半導體技術模擬量子機器的「數位退火」(Digital annealing),就被用來回答古典電腦難以解決的複雜問題。

數位退火技術是世界上第一個受量子力學啟發的數位技術架構,為富士通(Fujitsu)公司所開發,不同於量子電腦或量子退火,數位退火可在室溫運作,執行平行且即時的計算,在短時間內處理複雜的組合最佳化問題。目前退火技術的使用研究及軟體開發,也是「量子國家隊」計畫中的一部分。

任職於國立臺灣大學物理學系,同時領導中原大學量子資訊中心的張慶瑞講座教授,在國科會的支持下,率領研究團隊與資策會及台塑公司產學合作,提出適用於環狀化合物篩選的數位退火 (digital annealing,DA) 演算法,對產業進行化合物合成與尋找新化合物有顯著的加速效果,其研究成果刊登在國際期刊《工業與工程化學研究》(Industrial & Engineering Chemistry Research, I&EC)[1]上,並獲選為封面之一。

酚類抑制劑篩選之QUBO模型

「二次不受限二進位最佳化」(quadratic unconstrained binary optimization,QUBO)是一種常見的組合最佳化問題,由於它與易辛模型(Ising model)之間的緊密連結,為絕熱量子計算的核心問題,可用量子退火演算法來求解。張慶瑞教授團隊將分子篩選問題轉變成最佳化的問題,當分子篩選的QUBO模型能取得分子特性,便能有效從廣大的搜尋空間中過濾候選者,隨後由DFT計算在這些候選者中找出最可能分子。因此為了確保這過程的有效性,建立一個可信賴的QUBO模型是必要的。

作為概念證明,團隊聚焦於酚類抑制劑的篩選,尋找在酚之-OH鍵上有較低鍵離解能(bond dissociation energy,BDE)的結構,這是預測其對自由基抑制劑效力的關鍵特性。

1970年代科學家從經驗中發展出基團貢獻法(Group Contribution Method,GCM)來快速預測分子特性,其中心概念為將分子結構分為小片段後,綜合各個片段的影響力以進行預測。如圖1a所示,研究團隊將酚類結構劃分為中心結構與連接官能基,以具兩個連接官能基的酚類分子為例,分別計算它們對特性的貢獻,並在最後加總獲得整個分子的特性。此一方法雖然迅捷且簡便,但沒有考慮到官能基之間的交互作用,因此精確度較低。

1(a)根據基團貢獻法(GCM)對分子的分段。(b)酚類化合物所有可能的官能基組合。

台塑公司提出從GCM著手,加入交互作用的修正項及額外的氫鍵效應,建立出較完善的QUBO模型,以預測酚類中-OH鍵的BDE指標數值,並根據化學領域的知識,設定兩個條件來篩選合理的分子結構:

(1)基於分子鍵結的合理性:限制一個接點只能連接一個官能基。

(2)基於分子可合成性的考量:限制至多連接3個非氫官能基。

圖1b為可能的酚衍生物組合,考慮對稱及約束一共有5,100種分子結構,以傳統DFT計算來搜尋需花數千個小時,團隊利用中原大學富士通第三代數位退火軟體fujitsuDA3執行QUBO模型篩選過程,僅需花800個小時計算約750個結構組合,大幅縮短了運算時間。

QUBO模型驗證

 BDE與酚類分子抑制能力之間的關係已被實驗證實,並可以有效的運用DFT計算給出與實驗相符的趨勢[2],此QUBO模型可以針對各類酚類結構給出BDE值的預測,並透過和化學領域廣受認可的DFT計算結果進行比對,確保預測結果能充分反映出分子性質的良莠。研究團隊選取85個取樣分子來驗證所提出的QUBO模型,圖2為QUBO模型與DFT計算所預測的BDE結果,其相關係數 ,屬於統計上的高度相關,表示QUBO模型預測的數值可有效與DFT計算做出對應,因此模型提供的分子性質預測有相當的參考價值。

2QUBO模型預測(y)DFT計算(x)BDE值比較。

有了兩個結果的高度相關讓團隊有信心選擇篩選的分子,DA QUBO求解器從上千個候選分子挑出最低BDE值的5個分子,結果如表1:

 

1DA求解器的幾個篩選結果(單位:kcal/mol)

 

這些分子BDE值約67kcal/mol,抑制效果更優於工業常用的酚類抑制劑(如苯二酚,BDE值為78 kcal/mol)。

張慶瑞教授研究團隊發展的QUBO退火演算法,不僅快速辨識適當的分子結構與捕捉BDE走勢,為化合物搜尋提供有用的工具,加速材料技術的發展,更為未來量子計算和化學領域之間打造出新的橋梁。目前相關技術已投入台塑PVC製程測試,將來也會擴展應用至環保、綠能等更廣闊的材料研究。

 

 


 

參考文獻:

[1] Efficient Exploration of Phenol Derivatives Using QUBO Solvers with Group Contribution-Based Approaches, Chien-Hung Cho*, Jheng-Wei Su, Lien-Po Yu, Ching-Ray Chang, Pin-Hong Chen, Tzu-Wei Lin, Shin-Hong Liu, Tsung-Hui Li, and Ying-Yuan Lee , Industrial & Engineering Chemistry Research 2024 63 (10)

[2] Free radical intermediates in the inhibition of the autoxidation reaction, Marco Lucarini and Gian Franco Pedulli, Chem. Soc. Rev. 2010, 39 (6)

你可能也想知道