
Nouveaux algorithmes inspirés de l’informatique quantique pour simuler les matériaux polymères
L’anneau fond avec une courbure fixe et libre.(UN) Nombre moyen d’anneaux et de tours d’angle (courbure) d’anneaux remplissant l’espace assemblés en cuboïdes de taille N. Les points de données sont des moyennes supérieures à 104 États ou plus. (B) Distribution de probabilité, avec courbes de niveau lissées, calculée à partir de >3 × 105 états minimisant ℋN sur un cuboïde 5 × 5 × 4 (N = 100). La distribution de courbure marginale (graphique du haut) a SD σcoins = 4,3. Nous avons abordé les états rares, de 3 à >10σs par rapport à la moyenne (jaune), en minimisant ℋN + ℋcourburecollectant généralement 104 états à donné ncoins (bandes bleues). Les points de données verts et la spline montrent le nombre moyen d’anneaux calculé à l’aide d’états sans (avec) courbure fixe proche (loin de) de la valeur modale. Crédit: Avancées scientifiques (2023). DOI : 10.1126/sciadv.adi0204
L’avènement de l’informatique quantique ouvre des perspectives auparavant inimaginables pour résoudre des problèmes jugés hors de portée des ordinateurs conventionnels, de la cryptographie et de la pharmacologie aux propriétés physiques et chimiques des molécules et des matériaux. Cependant, les capacités de calcul des ordinateurs quantiques actuels sont encore relativement limitées.
Une étude récemment publiée dans Avancées scientifiques favorise une alliance inattendue entre les méthodes utilisées en informatique quantique et traditionnelle. L’équipe de recherche, formée par Cristian Micheletti et Francesco Slongo de SISSA à Trieste, Philipp Hauke de l’Université de Trente et Pietro Faccioli de l’Université de Milan-Bicocca, a utilisé une approche mathématique appelée QUBO (de “Quadratic Unconstraint Binary Optimization”) qui convient parfaitement à des ordinateurs quantiques spécifiques, appelés « recuits quantiques ».
L’étude a exploité l’approche QUBO pour simuler d’une manière radicalement nouvelle des mélanges de polymères denses, qui sont des systèmes physiques complexes au cœur de la biologie et de la science des matériaux.
Le résultat? Les ordinateurs quantiques ont considérablement amélioré les performances de calcul par rapport aux techniques traditionnelles, fournissant ainsi un exemple significatif du vaste potentiel de ces technologies émergentes.
Remarquablement, l’approche QUBO s’est révélée particulièrement efficace même lorsqu’elle a été adoptée sur des ordinateurs conventionnels, permettant aux chercheurs de découvrir des propriétés surprenantes des mélanges de polymères simulés. Les implications peuvent être considérables étant donné que l’approche utilisée dans l’étude est naturellement adaptée pour être transférée à de nombreux autres systèmes moléculaires.
Une nouvelle perspective inspirée par la recherche en informatique quantique
“Les techniques de simulation connues sous le nom de ‘Monte Carlo’ comptent depuis longtemps parmi les méthodes les plus puissantes, les plus élégantes et les plus polyvalentes pour étudier des systèmes complexes, tels que les polymères synthétiques ou biologiques, comme l’ADN”, explique Cristian Micheletti, qui a coordonné l’étude.
“Cependant, l’efficacité de ces méthodes diminue à mesure que la densité et la taille du système augmentent. Pour cette raison, l’étude de systèmes réalistes, tels que l’organisation des chromosomes dans le noyau cellulaire, nécessite d’énormes investissements en ressources informatiques.”
Francesco Slongo, doctorant au SISSA et premier auteur de l’étude, poursuit : « Les ordinateurs quantiques promettent d’importantes améliorations des performances de calcul, bien qu’avec les inévitables limitations des nouvelles technologies. Et c’est là qu’intervient la nouvelle stratégie de simulation, parfaitement adaptée à les ordinateurs quantiques pionniers d’aujourd’hui, et pourtant peuvent être transférés avec succès même vers des ordinateurs traditionnels.
Comme le notent Philipp Hauke et Pietro Faccioli : « Actuellement, il existe déjà des machines quantiques dédiées à la résolution de QUBO, et elles peuvent être très efficaces. Nous avons reformulé les modèles polymères conventionnels dans le cadre QUBO pour exploiter de manière optimale ces machines. Étonnamment, la reformulation de QUBO s’est également avérée avantageux sur les ordinateurs traditionnels, permettant une simulation plus rapide des polymères denses qu’avec les méthodes établies. Grâce à cela, nous avons établi des propriétés jusqu’alors inconnues pour ces systèmes, tous en utilisant des ordinateurs standards.
Il est déjà arrivé que des modèles physiques créés pour tirer pleinement parti des technologies informatiques innovantes connaissent un tel succès qu’ils finissent par être transférés dans différents domaines. Le cas le plus connu est celui des modèles fluides basés sur un réseau, conçus pour les supercalculateurs des années 1990, mais désormais largement utilisés pour de nombreux autres systèmes et types d’ordinateurs.
L’étude en Avancées scientifiques fournit un autre exemple, démontrant comment les méthodologies inspirées de l’informatique quantique peuvent ouvrir la voie à l’exploration de nouveaux matériaux et à la compréhension du fonctionnement des systèmes moléculaires d’intérêt biologique.
Plus d’information:
Francesco Slongo et al, Le codage d’inspiration quantique améliore l’échantillonnage stochastique des systèmes de matière molle, Avancées scientifiques (2023). DOI : 10.1126/sciadv.adi0204
Fourni par l’École internationale d’études avancées (SISSA)
Citation: Nouveaux algorithmes inspirés de l’informatique quantique pour simuler des matériaux polymères (27 octobre 2023) récupéré le 27 octobre 2023 sur
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