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La matematica dà una spinta ai computer quantistici

La matematica dà una spinta ai computer quantistici

Per progettare nuovi materiali e molecole di interesse biologico

03 novembre 2023, 10:22

Redazione ANSA

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Nuovi algoritmi permettono ai computer quantistici di progettare nuovi materiali (fonte: : Cristian Micheletti) - RIPRODUZIONE RISERVATA

Nuovi algoritmi permettono ai computer quantistici di progettare nuovi materiali (fonte: : Cristian Micheletti) - RIPRODUZIONE RISERVATA
Nuovi algoritmi permettono ai computer quantistici di progettare nuovi materiali (fonte: : Cristian Micheletti) - RIPRODUZIONE RISERVATA

La matematica da' una spinta ai computer quantistici per risolvere problemi che nemmeno queste macchine avveniristiche riescono ancora a superare e, in questo modo, aiuta a progettare nuovi materiali e molecole di interesse farmacologico. L'esperimento e' pubblicato sulla rivista Science Advances e si deve al gruppo di ricerca formato da Cristian Micheletti e Francesco Slongo, entrambi della Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di Trieste, Philip Hauke dell'Universita' di Trento e Pietro Faccioli dell'Universita' di Milano-Bicocca.

Lo sviluppo dei computer quantistici sta aprendo prospettive finora inimmaginabili, promettendo di risolvere problemi ritenuti insormontabili per i calcolatori convenzionali. Tuttavia, le loro capacita' di calcolo sono ancora relativamente limitate. Per questo il gruppo di ricerca italiano ha utilizzato un metodo matematico per sfruttare al massimo le caratteristiche di alcuni computer quantistici, chiamati 'quantum annealer'. Con questo metodo, chiamato Qubo, acronimo di "Quadratic Unconstraint Binary Optimization", e' stato possibile simulare in un modo nuovo miscele dense di polimeri, ossia di molecole molto pesanti, importanti sia per i nuovi materiali sia per la biologia. Lo stesso approccio si e' dimostrato efficace anche sui computer tradizionali e le possibili applicazioni potrebbero essere riguardare molti altri sistemi molecolari.

"Una tecnica di simulazione chiamata 'Monte Carlo' rappresenta da decenni un metodo di riferimento lo studio di sistemi complessi, quali i polimeri sintetici o quelli biologici, come il Dna. Purtroppo, l'efficienza di queste simulazioni diminuisce rapidamente con l'aumento della densita' e della taglia del sistema", osserva Micheletti. "Per questo, studiare sistemi realistici, come l'organizzazione dei cromosomi nel nucleo della cellula, richiede un enorme dispendio di risorse di calcolo", aggiunge.

"I computer quantistici promettono di aumentare eccezionalmente le performance di calcolo, ma con tutti i limiti di una tecnologia in divenire", rileva Slongo, dottorando della Sissa e primo autore dello studio. "E qui - prosegue - interviene la nuova strategia di simulazione, che e' applicabile ai pionieristici computer quantistici esistenti, ma puo' essere trasferita con successo perfino sui computer tradizionali".

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