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Tech & Sciences
Des scientifiques de la Cleveland Clinic, RIKEN et IBM ont réalisé la plus grande simulation chimique quantique-classique jamais effectuée, modélisant des systèmes protéine-ligand contenant plus de 12 000 atomes.
Des scientifiques de la Cleveland Clinic, RIKEN et IBM ont réalisé la plus grande simulation chimique quantique-classique jamais effectuée, modélisant des systèmes protéine-ligand contenant plus de 12 000 atomes. Cette percée démontre comment les ordinateurs quantiques peuvent travailler aux côtés des superordinateurs classiques pour résoudre des problèmes chimiques réels à une échelle sans précédent.
L'équipe a simulé deux protéines biologiquement importantes, la T4-Lysozyme et la Trypsine, ainsi que leurs molécules de liaison, le tout dans un environnement aqueux réaliste. Le plus grand système comprenait 12 635 atomes et environ 30 000 orbitales, dépassant de loin les précédentes démonstrations de calcul quantique en chimie.
Cette réalisation intervient quelques mois seulement après que des chercheurs ont modélisé une protéine beaucoup plus petite de 303 atomes. Les nouveaux travaux représentent une multiplication par 40 de la taille du système et une amélioration de la précision par un facteur de 210 pour une partie critique du flux de travail, soulignant le rythme rapide des progrès dans ce domaine.
Pour y parvenir, les chercheurs ont combiné des processeurs quantiques avec des systèmes classiques haute performance dans ce qu'ils décrivent comme un flux de travail de supercalculateur centré sur le quantique. Le matériel quantique a géré les parties les plus exigeantes en calcul, tandis que les superordinateurs classiques ont assemblé les résultats.
L'équipe a utilisé jusqu'à 94 qubits sur deux processeurs quantiques pour l'échantillonnage, exécutant 9 200 circuits sur plus de 100 heures et collectant 1,3 milliard de résultats de mesure. Les données quantiques ont ensuite été traitées à l'aide de systèmes classiques puissants, dont le superordinateur Fugaku du Japon.
« Ce résultat est l'une de ces choses dont on rêve », a déclaré le Dr Kenneth Merz, qui a dirigé l'étude.
L'approche s'appuie sur une méthode qui divise les grandes molécules en amas plus petits et gérables. Les ordinateurs classiques résolvent les régions les plus simples, tandis que les systèmes quantiques s'attaquent aux parties les plus enchevêtrées et les plus difficiles sur le plan informatique. Les résultats sont ensuite recombinés pour produire une image d'ensemble de la molécule.
Les chercheurs ont également introduit des améliorations aux techniques classiques et quantiques. Une étape clé a consisté à affiner la manière dont le système identifie les parties d'une molécule nécessitant un traitement quantique détaillé, réduisant ainsi le coût global du calcul.
Une autre avancée provient d'un nouvel algorithme quantique qui améliore la manière dont les configurations électroniques pertinentes sont identifiées. Cela aide le système à se concentrer sur les parties les plus importantes du comportement d'une molécule tout en ignorant les données moins utiles.
Malgré les progrès, la méthode ne surpasse pas encore les meilleures approches classiques. Cependant, elle démontre que les systèmes quantiques peuvent déjà contribuer à des problèmes scientifiques significatifs, en particulier lorsqu'ils sont intégrés à l'infrastructure informatique existante.
« Si nous voulons un autre bond d'un ou deux ordres de grandeur, le calcul quantique est probablement la voie à suivre », a déclaré Merz.
Les résultats suggèrent que les flux de travail hybrides quantiques-classiques pourraient devenir un outil pratique pour la chimie, en particulier à mesure que le matériel quantique continue de s'améliorer. Les futurs systèmes devraient pouvoir traiter des molécules encore plus grandes et plus complexes avec une plus grande précision.
Les applications potentielles sont significatives. Des simulations plus précises pourraient accélérer la découverte de médicaments, améliorer la conception de matériaux et réduire le besoin d'expériences de laboratoire coûteuses.
La recherche met en évidence comment la combinaison de processeurs quantiques avec des ressources informatiques classiques pourrait définir la prochaine phase du calcul haute performance, offrant une voie vers la résolution de problèmes actuellement hors de portée.
