Investigadores han desarrollado mejoras algorítmicas significativas para el método de Monte Carlo de Campo Auxiliar Cuántico-Clásico (QC-AFQMC), reduciendo su complejidad computacional dominante de $\tilde{\mathcal{O}}(N^{5.5})$ a $\tilde{\mathcal{O}}(N^{4.5})$, donde $N$ es el número de espín-orbitales moleculares. Esta optimización es crucial para simular sistemas químicos complejos, acercando el método a la practicidad para aplicaciones en química cuántica. La clave de esta mejora reside en la aplicación de la transformación de bloques de Aitken, que permite manejar los Pfaffianos singulares que surgen al estimar solapamientos entre estados cuánticos de prueba y caminantes clásicos de determinante de Slater.

Además de la transformación de Aitken, el equipo empleó diferenciación algorítmica para el cálculo del sesgo de fuerza, lo que contribuyó a una aceleración estimada de 248 veces en el tiempo de ejecución para un sistema de 100 orbitales moleculares. Estas mejoras se demostraron con el cálculo de la energía del estado fundamental para una molécula de $H_8$ utilizando datos cuánticos obtenidos de un procesador IQM Emerald y post-procesados con una técnica de mitigación de errores basada en redes tensoriales. La escalabilidad del método se validó también mediante simulaciones sin ruido de cadenas de hidrógeno hasta $H_{12}$ y en la ruta de reordenamiento del dímero de superóxido de litio $Li_2O_4$, relevante para baterías de litio-aire, en un espacio activo de (26e, 20o).

Los investigadores también estimaron los tiempos de ejecución cuánticos y clásicos para una posible implementación tolerante a fallos del QC-AFQMC. Los resultados sugieren que el método es prometedor para la era temprana de la computación cuántica tolerante a fallos. Este avance representa un paso importante hacia la capacidad de tratar sistemas químicamente relevantes con mayor eficiencia y precisión, abriendo nuevas vías para el estudio de propiedades moleculares y reacciones químicas complejas.