“我们的研究将这些令人惊奇且复杂的事件（称为生命）转移到了原子的微观世界中，并且奏效了。”
一个国际研究人员团队首次使用量子计算机来创造人造生命-一种对生物体的模拟，科学家们可以使用该模拟体来了解种群及以下种群以及细胞间相互作用的生命。
在量子计算机上，通过超导
量子位在微观水平上代表的单个生物体被迫“配对”，与环境相互作用并“死亡”，从而模拟了影响进化的最重要因素。
这项新
研究发表在《科学报告》杂志上，是一项突破，可能最终有助于回答是否可以通过量子力学来解释生命起源的问题。量子力学是用亚原子之间的相互作用描述宇宙的一种物理理论。
对量子人工生命建模是解决最令人困扰的科学家问题之一的新方法：生命如何
来自惰性物质 ，曾经存在于地球上的有机分子的“
主要液体 ”？
答案可以在量子领域首次提出是在1944年，由
ErwinSchrödinger在他的有影响力的著作《什么是生命》中提出。 但是，由于难以创建功能强大的量子计算机而使该领域的进展减慢了，而这对于可以回答该问题的仿真是必不可少的。
普通的“经典”计算机（您用来阅读本文的其中一台计算机）以二进制位的形式处理信息，即信息单元，其值可以取值为0或1。相反，量子计算机使用qubit，其值可以表示0和1的组合。这样的性质，重叠意味着大型量子计算机的功能将严重超过经典计算机的功能。
由恩里克·索拉诺（Enrique Solano）领导的巴斯克科学基金会（Basque Science Foundation）的一组研究人员的目的是创建一个计算机模型，该模型可以在量子计算机上重现达尔文进化的过程。 为此，研究人员使用了
由IBM开发的五比特量子处理器，可以通过云技术对其进行访问。
这种量子算法在量子位水平上模拟了基本的生物学过程，例如自我繁殖，突变，个体之间的相互作用以及死亡。 结果是在微观水平上精确地模拟了进化过程。
“生命是由无生命的物质引起的复杂的宏观特征，而量子信息则是量子位的特征，是微小的孤立物体，存在于很小的宇宙中，”索拉诺通过邮件告诉我。 “我们的研究将这些惊人而复杂的事件（称为生命）转移到了原子的微观世界中，并且奏效了。”
在模型中使用两个量子位表示个体。 一个量子位是一个单独的基因型，即特定特征背后的遗传密码，另一个量子位是一个表型，即该特征的物理表达。
为了模拟自我复制，该算法使用
纠缠将基因型的
数学期望值 （所有可能的测量结果的概率的平均值）复制到一个新的量子位中，该过程将量子位链接在一起，以便它们立即交换信息。 为了说明突变，研究人员将量子位的随机翻转引入了算法代码，并将其用于基因型的量子位。
然后，该算法对个体与环境之间的交互进行建模，以表示衰老和死亡。 这是通过使用纠缠将新基因型从自我繁殖的步骤转移到另一个量子位来完成的。 新的量子位代表了个体的表型。 个人的寿命-与环境互动过程中信息降解或消散需要多长时间-取决于基因型编码的信息。
最后，这些人互相交流。 这需要四个量子位（两个基因型和两个表型），但是表型只有在满足其基因型量子位中编码的某些标准时，才能相互作用和交换信息。
互动产生了一个新的个体，然后再次重复该过程。 研究人员总共重复了该过程超过24,000次。
研究人员写道：“我们的量子个体在达尔文量子进化的框架内，在适应尝试的影响下起作用，而事实上，量子进化是通过几代较大的多量子位纠缠态传输量子信息的。”
既然已经证明了量子人工生命算法的工作，下一步将是扩展其规模以使其与大量个体一起工作并扩展他们的能力。 例如，索拉诺告诉我，他和他的同事们正在研究为qubits添加“性特征”的可能性，以便从量子水平更好地研究社交和性互动。
“我们发现，为了该物种的利益，其生存和发展，最好有两种或一种性别，”索拉诺说。
此外，索拉诺说，他和他的同事们希望增加模拟中个体之间发生的互动的数量。 但这取决于计算机设备本身的功能。
尽管量子计算在最近的代码中取得了长足的进步，但它们仍然有很长的路要走-主要是由于量子位的反复无常。 它们对噪声非常敏感； 它们只能在复杂且昂贵的系统中实施，该系统可以使它们免受外部影响，这通常意味着存在许多激光器，奇特的材料和极低的温度。
但是，即使经过了所有这些技巧，使数十个量子位一起工作还是一项艰巨的任务。 今年，谷歌已经创造
了72量子位处理器的记录，但这与真正的量子优势还相距甚远，量子优势在理论上可以超越地球上最强大的经典计算机。
尽管尚未实现实现量子优势所需的计算机技术，但Solano和他的同事的工作原理上可以导致能够自动模拟进化而无需首先要求人们编写由人编写的算法的量子计算机的出现。