Computadoras cuánticas simulan proteínas de 12,000 átomos en un gran avance

Científicos de Cleveland Clinic, RIKEN e IBM han logrado la simulación química cuántico-clásica más grande jamás realizada, modelando sistemas de proteína-ligando que contienen más de 12,000 átomos. El avance demuestra cómo las computadoras cuánticas pueden trabajar junto con supercomputadoras clásicas para abordar problemas químicos del mundo real a una escala sin precedentes.

El equipo simuló dos proteínas biológicamente importantes, T4-Lysozyme y Trypsin, junto con sus moléculas de unión, todo dentro de un entorno acuoso realista. El sistema más grande comprendió 12,635 átomos y aproximadamente 30,000 orbitales, superando con creces demostraciones previas de computación cuántica en química.

Este logro llega apenas meses después de que los investigadores modelaran una proteína mucho más pequeña de 303 átomos. El nuevo trabajo representa un aumento de 40 veces en el tamaño del sistema y una mejora de 210 veces en precisión para una parte crítica del flujo de trabajo, subrayando el rápido ritmo de progreso en el campo.

Para lograrlo, los investigadores combinaron procesadores cuánticos con sistemas clásicos de alto rendimiento en lo que describen como un flujo de trabajo de supercomputación centrado en lo cuántico. El hardware cuántico manejó las partes más exigentes computacionalmente del cálculo, mientras que las supercomputadoras clásicas ensamblaron los resultados.

Lo cuántico se encuentra con la química real

El equipo utilizó hasta 94 qubits en dos procesadores cuánticos para el muestreo, ejecutando 9,200 circuitos durante más de 100 horas y recopilando 1.3 mil millones de resultados de medición. Los datos cuánticos luego se procesaron utilizando potentes sistemas clásicos, incluida la supercomputadora Fugaku de Japón.

"Este resultado es una de esas cosas con las que sueñas", dijo el Dr. Kenneth Merz, quien lideró el estudio.

El enfoque se basa en un método que divide moléculas grandes en grupos más pequeños y manejables. Las computadoras clásicas resuelven regiones más simples, mientras que los sistemas cuánticos abordan las partes más entrelazadas y computacionalmente difíciles. Luego, los resultados se recombinan para producir una imagen general de la molécula.

Los investigadores también introdujeron mejoras tanto en las técnicas clásicas como en las cuánticas. Un paso clave implicó refinar cómo el sistema identifica qué partes de una molécula necesitan un tratamiento cuántico detallado, reduciendo el costo computacional general.

Escalando flujos de trabajo cuánticos

Otro avance provino de un nuevo algoritmo cuántico que mejora cómo se identifican las configuraciones electrónicas relevantes. Esto ayuda al sistema a centrarse en las partes más importantes del comportamiento de una molécula mientras ignora datos menos útiles.

A pesar del progreso, el método aún no supera a los mejores enfoques clásicos. Sin embargo, demuestra que los sistemas cuánticos ya pueden contribuir a problemas científicos significativos, particularmente cuando se integran con la infraestructura informática existente.

"Si queremos otro salto de uno o dos órdenes de magnitud, la computación cuántica es probablemente el camino a seguir", dijo Merz.

Los hallazgos sugieren que los flujos de trabajo híbridos cuántico-clásicos podrían convertirse en una herramienta práctica para la química, especialmente a medida que el hardware cuántico continúa mejorando. Se espera que los sistemas futuros manejen moléculas aún más grandes y complejas con mayor precisión.

Las aplicaciones potenciales son significativas. Simulaciones más precisas podrían acelerar el descubrimiento de fármacos, mejorar el diseño de materiales y reducir la necesidad de costosos experimentos de laboratorio.

La investigación destaca cómo la combinación de procesadores cuánticos con recursos informáticos clásicos puede definir la próxima fase de la computación de alto rendimiento, ofreciendo un camino hacia la resolución de problemas que actualmente están fuera de alcance.