MEL – Molecular Energy Landscapes by Quantum Computing – Benchmark calculations

Il progetto esplora come il Quantum Computing possa migliorare la simulazione delle reazioni chimiche. Questi processi sono complessi e spesso difficili da rappresentare con i metodi tradizionali. L’obiettivo è capire se l’integrazione di circuiti quantistici nei flussi di lavoro classici possa offrire nuove possibilità di studio, utili sia alla ricerca scientifica sia a settori industriali come quello dei polimeri.

L’iniziativa punta ad acquisire nuove conoscenze nel campo della chimica quantistica e a sviluppare strumenti computazionali che, in futuro, potranno essere applicati in diversi contesti. Una migliore comprensione dei meccanismi alla base delle reazioni chimiche può infatti portare benefici in molte aree, dall’industria chimica allo sviluppo di nuovi materiali.

Studiare in dettaglio le energie coinvolte nelle reazioni chimiche richiede enorme potenza computazionale. I metodi classici raggiungono rapidamente i loro limiti, soprattutto quando il sistema da simulare diventa molto grande. Il progetto affronta quindi la necessità di esplorare metodologie alternative che possano, un domani, superare questi limiti.

Il lavoro ha portato allo sviluppo di due algoritmi di simulazione che migliorano lo stato dell’arte grazie all’integrazione di circuiti quantistici nei processi tradizionali. Sono stati utilizzati emulatori open-source e algoritmi affermati di chimica quantistica, eseguiti su infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni. Queste soluzioni rappresentano i primi passi verso modelli più accurati, capaci di studiare sistemi che oggi risultano troppo complessi da analizzare.

I risultati ottenuti possono favorire ulteriori progressi nella ricerca, contribuendo a interpretare meglio i processi di polimerizzazione o altre reazioni di interesse industriale. Una modellazione più precisa può aiutare a progettare materiali più performanti, ridurre i costi di sperimentazione e accelerare l’innovazione in diversi settori scientifici e produttivi.

Gli algoritmi sviluppati potranno consentire in futuro simulazioni oggi impossibili, migliorando lo studio dei materiali e delle reazioni chimiche. Nel frattempo, i risultati della ricerca saranno pubblicati e resi disponibili alla comunità scientifica e industriale, favorendo la replicabilità del lavoro e l’utilizzo dei metodi anche in altri settori.