Peneliti telah menggunakan superkomputer konvensional untuk menghitung energi keadaan dasar FeMoco, molekul krusial dalam fiksasi nitrogen, dengan presisi yang selama ini dianggap eksklusif untuk komputer kuantum. Terobosan ini menantang klaim keunggulan kuantum untuk simulasi kimia semacam itu. Temuan ini dapat mempercepat upaya untuk memahami dan mereplikasi fiksasi nitrogen untuk pupuk yang lebih efisien.
Fiksasi nitrogen, proses di mana mikroba mengubah nitrogen atmosfer menjadi amonia yang dapat digunakan, sangat penting bagi kehidupan di Bumi. Di intinya terdapat FeMoco, molekul kompleks yang mekanismenya yang tepat masih sulit dipahami. Memahami FeMoco dapat memungkinkan replikasi skala industri, memangkas biaya energi produksi pupuk dan berpotensi meningkatkan hasil panen. nnMenghitung energi keadaan dasar FeMoco sangat sulit karena banyak elektronnya berperilaku dalam pola gelombang kuantum melintasi beberapa orbital. Meskipun komputer kuantum telah terbukti secara matematis mampu solusi tepat tanpa aproksimasi, metode klasik tertinggal, bergantung pada perkiraan yang kurang akurat. nnSekarang, tim yang dipimpin Garnet Kin-Lic Chan di California Institute of Technology telah mengembangkan pendekatan klasik yang menyamai 'akurasi kimia'—presisi yang diperlukan untuk prediksi kimia yang andal. Dengan menganalisis sifat keadaan kuantum energi tinggi FeMoco, seperti simetri elektron, peneliti menghitung batas atas energi keadaan dasar dan mengekstrapolasi ke nilai presisi. Metode mereka dilaporkan menyelesaikan tugas dalam waktu kurang dari satu menit di superkomputer, dibandingkan perkiraan delapan jam di perangkat kuantum dalam kondisi ideal. nnNamun, kemajuan ini tidak sepenuhnya mengungkap peran FeMoco dalam fiksasi nitrogen. Pertanyaan tetap ada tentang bagian molekul mana yang berinteraksi dengan nitrogen dan intermediat apa yang terbentuk selama proses. nnDavid Reichmann di Columbia University mencatat, “Pekerjaan ini tidak banyak memberi tahu kita tentang sistem FeMoco dari segi fungsinya, tapi sebagai model untuk menunjukkan keunggulan kuantum, itu menaikkan standar lebih tinggi untuk pendekatan kuantum.” nnDominic Berry di Macquarie University menambahkan, “Ini menantang argumen untuk menggunakan komputer kuantum untuk masalah seperti ini, tapi untuk sistem yang lebih rumit, diharapkan waktu komputasi metode klasik akan meningkat jauh lebih cepat daripada algoritma kuantum.” Berry menekankan bahwa komputer kuantum toleran kesalahan mendatang masih bisa menawarkan solusi lebih luas untuk molekul semacam itu. nnPenelitian muncul dalam preprint di arXiv (DOI: 10.48550/arXiv.2601.04621).
