Sintesi del progetto
JANAS-QMLMS si propone di esplorare come sfruttare le tecnologie quantistiche disponibili per accelerare calcoli complessi della scienza dei materiali. Il progetto nasce dalla necessità di valutare potenziali vantaggi computazionali rispetto agli algoritmi classici, sviluppando un proof of concept per la simulazione delle proprietà fondamentali di piccole molecole su computer quantistici, con particolare attenzione alle piattaforme ad atomi neutri.
Obiettivi
Il progetto punta a comprendere come integrare il calcolo quantistico nei flussi di lavoro della Scienza dei Materiali, anticipando scenari futuri in cui quantum e machine learning collaborano per ridurre tempi e costi computazionali. JANAS-QMLMS si propone di costruire un percorso realistico verso modelli ibridi in cui solo alcune delle parti dei problemi più onerose dal punto di vista quantomeccanico vengano indirizzate e risolte dai dispositivi quantistici.
Problemi e necessità
Le simulazioni quantomeccaniche per la scienza dei materiali richiedono potenze di calcolo spesso fuori scala per approcci classici. Le tecnologie quantistiche attuali non sono tuttavia ancora tolleranti agli errori e hanno capacità limitate, ma rappresentano comunque un possibile acceleratore per casi specifici. È quindi cruciale capire se e come possano fornire benefici concreti già oggi, nonostante la maturità ancora precoce dell’hardware.
Soluzioni sviluppate
Il progetto ha prodotto un primo proof of concept capace di simulare proprietà di molecole composte da pochi atomi, utilizzando sia approcci quantistici che di simulazione classica, con enfasi su quest’ultimi per la loro maggiore stabilità nel breve periodo. Le tecniche sviluppate sono sufficientemente generiche da essere applicate anche in altri settori scientifici.
Impatti
Nel breve termine l’impatto è principalmente scientifico e riguarda il miglioramento delle conoscenze su come sfruttare hardware quantistico reale. Nel lungo termine, l’approccio potrà contribuire ad accelerare la scoperta e l’ottimizzazione di materiali e farmaci, riducendo anche i costi energetici delle simulazioni computazionali. Anche la sola comprensione dei limiti attuali fornisce valore alla comunità, guidando investimenti e strategie di sviluppo.
Settori di applicazione
La metodologia sviluppata trova applicazioni nella Scienza dei Materiali, nella Chimica Computazionale, nella Farmaceutica e più in generale nelle discipline che necessitano di simulazioni quantomeccaniche. Le tecnologie esplorate nel progetto sono applicabili anche in domini diversi, grazie alla natura generica dei protocolli sviluppati.
