Empresas Premium
.jpg){kind=logo}
Investigadores de la Clínica Cleveland, RIKEN e IBM han llevado a cabo la mayor simulación de química cuántica-clásica realizada hasta la fecha, modelando sistemas proteína-ligando con más de 12 000 átomos.
Este trabajo supone un importante avance en la forma en que las computadoras cuánticas pueden utilizarse junto con las supercomputadoras clásicas para estudiar problemas químicos del mundo real.
El equipo simuló dos proteínas biológicamente relevantes, la lisozima T4 y la tripsina, junto con las moléculas a las que se unen, en un entorno acuoso realista. El sistema más grande alcanzó los 12.635 átomos y aproximadamente 30.000 orbitales, superando con creces las demostraciones previas de computación cuántica en química.
Este resultado se produce apenas unos 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 la precisión en una parte clave del proceso, lo que pone de manifiesto el rápido progreso en este campo.
Para lograrlo, los investigadores combinaron procesadores cuánticos con sistemas clásicos de alto rendimiento, creando lo que describen como un flujo de trabajo de supercomputación centrado en la computación cuántica. El hardware cuántico se encargó de las partes más complejas del cálculo, mientras que las supercomputadoras clásicas unieron los resultados.
El equipo utilizó hasta 94 cúbits distribuidos en dos procesadores cuánticos para realizar el muestreo, ejecutando 9200 circuitos durante más de 100 horas y recopilando 1300 millones de resultados de medición. Posteriormente, los datos cuánticos se procesaron utilizando potentes sistemas clásicos, incluido el superordenador Fugaku de Japón.“Este resultado es uno de esos con los que uno sueña”, dijo el Dr. Kenneth Merz, quien dirigió el estudio.
Este enfoque se basa en un método que divide las moléculas grandes en grupos más pequeños y manejables. Las computadoras clásicas resuelven las regiones más simples, mientras que los sistemas cuánticos abordan las partes más complejas y computacionalmente difíciles. Los resultados se recombinan para obtener una imagen global de la molécula.
Los investigadores también introdujeron mejoras tanto en las técnicas clásicas como en las cuánticas. Un paso clave consistió en perfeccionar la forma en que el sistema identifica qué partes de una molécula requieren un tratamiento cuántico detallado, lo que reduce el coste computacional total.
Otro avance provino de un nuevo algoritmo cuántico que mejora la identificación de las configuraciones electrónicas relevantes. Esto ayuda al sistema a centrarse en las partes más importantes del comportamiento de una molécula, ignorando los datos menos útiles.
A pesar de los avances, el método aún no supera a los mejores enfoques clásicos. Sin embargo, demuestra que los sistemas cuánticos ya pueden contribuir a la resolución de problemas científicos importantes, especialmente cuando se integran con la infraestructura informática existente .“Si queremos un incremento de uno o dos órdenes de magnitud más, la computación cuántica es probablemente la mejor opción”, dijo Merz.
Los resultados 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 puedan procesar moléculas aún más grandes y complejas con mayor precisión.
Las posibles aplicaciones 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.
Finalmente, la investigación destaca cómo la combinación de procesadores cuánticos con recursos informáticos clásicos puede definir la siguiente fase de la computación de alto rendimiento, ofreciendo un camino hacia la resolución de problemas que actualmente están fuera de nuestro alcance.
|
