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该团队报告了迄今为止规模最大的晶格蛋白质折叠优化囚禁离子硬件演示，在一个与即将推出的IonQ Tempo系列类似的全连接64量子比特钡离子开发系统上，采用了偏置场数字化逆绝热量子优化（BF-DCQO）。六个包含14-16个氨基酸残基的肽序列通过粗粒化四面体晶格模型编码，生成了涉及长达五体项长程相互作用的高阶自旋玻璃哈密顿量，并映射到46-61个量子比特。这些实例对近期量子硬件提出了较高要求，因为低能构型必须在优化密集残基接触相互作用的同时满足主链几何约束。BF-DCQO采用非变分偏置反馈机制，每轮的低能样本定义纵向场，引导后续量子演化。在所研究的实例中，BF-DCQO将原始采样能量分布向低于均匀随机采样的方向移动，其中残基接触变量的改进最为显著。为保留这一信号，该团队引入了一种基于共识的后处理流程，将量子学习的接触信息与可行的主链几何结构相结合。该混合工作流在多个实例中达到了经典参考能量，并优于相应的随机种子流程。这些结果表明，BF-DCQO能够在先前未探索的囚禁离子规模下，为密集蛋白质折叠哈密顿量生成结构化样本。