仅深入研究量子生物学或认知科学就足够具有挑战性了。话虽这么说，一个研究小组最近写了一篇评论文章，重点介绍了分子量子计算，这是一个新兴的研究领域，可能会突破两者的研究界限。该评论发表在《智能计算》杂志上。

作者认为，未来的理论突破可能通过将分子量子计算这一桥梁研究领域与认知科学和量子生物学相结合来实现。

认知科学的重点是探索学习机制，包括神经元是在经典水平还是量子水平学习。另一方面，量子生物学试图解决仅靠经典力学无法回答的生物学问题。这些难题可以通过分子量子计算来解决，分子量子计算利用分子的特殊功能来处理量子信息。

这篇评论首先涵盖了分子量子计算、量子生物学和认知科学的总体进展，然后解释了量子物理学的一些基本术语，然后缩小到几个关键概念来连接点。

关键概念之一是量子自由度，它是理解和模拟生物系统中量子效应的基础。为了简化，量子自由度通常描述一个量子位(经典位的量子等价物)在给定空间中存储和处理信息时允许有多少“自由度”。

具体来说，量子自由度包括轨道、电荷、自旋、振动、旋转、光子态等，研究人员可以创建这些自由度的不同组合，从而为量子计算系统提供不同的特征。

在分子量子计算中，分子自由度(例如电荷运动和自旋态)的操纵对于创建和维持量子相干性至关重要。这种相干性是一个高维护特性，对于量子计算系统的高性能至关重要，使电子能够充当量子位并跨量子电路传输信息。

在量子生物学和认知科学中，自由度也很重要。神经元中的单个蛋白质足够复杂，足以允许多个自由度来产生量子效应，这种效应已经在酶催化和光合作用等一些生物过程中观察到，并且可能解释了意识。

酶催化中的量子特性与电荷和轨道自由度有关，可用于执行分子量子计算，并被认为与微管和线粒体(神经元细胞内的两个关键组成部分)有关。

在光合作用中，量子效应主要涉及光自旋，即光子和自旋之间的相互作用。光自旋可以为分子量子计算提供深入的见解，在分子量子计算中，可以通过将光应用于磁自旋来增强量子位的性能;在认知科学中，轴突(神经元的另一个关键组成部分)可能会使用生物光子和自旋来处理信息。

虽然许多建议的联系尚未得到证实或研究不足，但研究小组希望进一步的探索能够导致在分子量子计算、量子生物学和认知科学的交叉领域出现“极其令人兴奋的科学”。

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