Simuler des molécules sur des ordinateurs quantiques : des chercheurs franchissent une étape qui pourrait bouleverser la science

Les avancées spectaculaires en informatique quantique ouvrent de nouvelles perspectives fascinantes, notamment dans le domaine de la simulation des molécules. Récemment, des chercheurs ont développé de nouvelles méthodes pour simuler les électrons des petites molécules, comme les catalyseurs, sur des ordinateurs quantiques.

Cette approche pourrait transformer la façon dont nous comprenons et utilisons la chimie à un niveau fondamental. Bien que l’idée de l’informatique quantique ne soit pas nouvelle, sa mise en pratique pour résoudre des problèmes concrets, comme la simulation de catalyseurs, marque une avancée significative. Mais que signifient réellement ces avancées pour la science et la technologie d’aujourd’hui ? Cet article explore les récentes découvertes et leur potentiel à changer notre approche de la recherche chimique.

Comprendre le besoin de vitesse

La quête de rapidité dans les calculs est au cœur des recherches en informatique quantique. Les ordinateurs quantiques promettent de résoudre certains problèmes bien plus rapidement que leurs homologues classiques. Une des questions les plus fréquemment posées est : quand seront-ils vraiment utiles ? La réponse est souvent nuancée, car elle dépend du type de problème que l’on souhaite résoudre. Certaines applications, plus simples, seront réalisables plus tôt, tandis que d’autres, plus complexes, nécessiteront des avancées supplémentaires en matière de matériel. Un des problèmes les plus accessibles concerne la modélisation des comportements de certains catalyseurs simples.

Les électrons de ces catalyseurs obéissent aux lois de la mécanique quantique, ce qui rend leur exploration plus facile avec un ordinateur quantique. Cependant, comprendre comment ces simulations fonctionnent réellement et quels sont les besoins matériels reste un défi. Les chercheurs estiment généralement qu’environ 100 qubits corrigés d’erreurs seront nécessaires pour mener à bien ces simulations. Récemment, un article publié dans Nature Physics a décrit comment simuler certains aspects de catalyseurs simples et a proposé une méthode pour simplifier considérablement les calculs. Ces améliorations algorithmiques signifient que nous pourrions ne pas avoir à attendre la correction des erreurs pour exécuter des simulations utiles.

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La ville du spin

Les propriétés des catalyseurs dépendent en grande partie du comportement de leurs électrons, qui est déterminé par une combinaison de l’orbitale qu’ils occupent et de leur spin. Lorsqu’ils partagent une orbitale avec un partenaire, les spins sont opposés et se neutralisent. Cependant, de nombreux processus chimiques impliquent des électrons non appariés, dotés d’un spin exposé. Ces spins influencent les niveaux d’énergie qu’ils peuvent occuper et peuvent interagir avec d’autres spins non appariés dans la molécule.

Le spin est une propriété quantique, ce qui le rend complexe à modéliser. Plus une molécule a de spins non appariés, plus les interactions deviennent complexes. Prédire les spins d’une molécule comme un catalyseur peut rapidement devenir un casse-tête computationnel. Cependant, comme les spins d’une molécule forment un système quantique, il est possible de simuler leur comportement sur d’autres systèmes quantiques. De nombreuses approches informatiques quantiques, incluant celles utilisant des ions piégés ou des atomes neutres, stockent les qubits sous forme de spins. Simuler intégralement l’interaction des électrons d’une molécule au fil du temps nécessite toutefois de nombreux qubits et une longue série d’opérations dites de portes quantiques.

La magie quantique

Pour aborder la complexité des interactions électroniques, les chercheurs ont commencé par utiliser des ordinateurs classiques pour simplifier le problème destiné au matériel quantique. Ce processus permet d’éliminer certains aspects non pertinents pour la plupart des catalyseurs, tels que leur comportement dans des conditions extrêmes. Au lieu de cela, l’accent est mis sur la description du système en termes de Hamiltonien, se concentrant sur le comportement des spins non appariés à basse énergie.

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Ce Hamiltonien est ensuite mappé sur un processeur quantique, avec un ensemble de qubits liés dédiés au comportement de chaque électron en rotation. Ce système est suffisamment générique pour être appliqué à n’importe quel matériel quantique et peut évoluer avec le temps, tout comme le système réel. Les chercheurs ont découvert qu’ils pouvaient obtenir de meilleures performances en utilisant un ordinateur quantique basé sur des atomes neutres. Les algorithmes quantiques typiques supposent que toutes les opérations computationnelles, appelées portes, sont effectuées à l’aide d’un qubit individuel ou de paires de qubits. Cependant, comme les atomes neutres peuvent être déplacés, leur regroupement en plus grand nombre permet à un petit ensemble d’atomes d’exécuter une porte. Ces portes multi-qubits permettent d’effectuer les calculs spécifiques requis bien plus efficacement que les portes limitées à deux qubits.

Une vitesse accrue mais des défis subsistent

Researchers optimize simulations of molecules on quantum computers https://t.co/K6PaynKqv5

— Daniel Lopez (@4danlopez) January 24, 2025

Le résultat de cette approche est une opération bien plus rapide nécessitant beaucoup moins de portes. Cela est crucial car les erreurs dans le matériel quantique augmentent en fonction du temps et du nombre d’opérations. Les chercheurs ont utilisé cette méthode pour explorer un composé chimique, Mn4O5Ca, qui joue un rôle clé dans la photosynthèse. Grâce à cette approche, ils ont réussi à calculer ce qu’on appelle l’échelle de spin, soit la liste des états d’énergie les plus bas que peuvent occuper les électrons. Les différences d’énergie entre ces états correspondent aux longueurs d’onde de la lumière qu’ils peuvent absorber ou émettre, définissant ainsi le spectre de la molécule.

Cependant, nous ne sommes pas encore tout à fait prêts à exécuter ce système sur les ordinateurs quantiques actuels, car les taux d’erreur restent encore un peu trop élevés. Mais grâce à l’efficacité des opérations nécessaires pour exécuter ce type d’algorithme, les taux d’erreur n’ont pas besoin de beaucoup baisser avant que le système ne devienne viable. Le principal déterminant de l’apparition d’une erreur est la durée de la simulation et le nombre de mesures effectuées pendant cette période.

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L’avenir de l’informatique quantique

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Les implications des avancées récentes en informatique quantique vont bien au-delà des simples applications dans la chimie moléculaire. Ces ordinateurs sont fondamentalement différents des autres formes de calcul que nous avons développées jusqu’à présent. Ils peuvent exécuter des algorithmes traditionnels où des opérations sont effectuées pour obtenir un résultat. Cependant, en tant que systèmes quantiques, ils se complexifient avec chaque nouvelle génération de matériel, ce qui les rend particulièrement adaptés pour simuler d’autres systèmes quantiques. Il existe de nombreux problèmes complexes liés aux systèmes quantiques que nous aimerions résoudre.

En quelque sorte, nous ne faisons que commencer à explorer le potentiel des ordinateurs quantiques. Jusque récemment, il existait beaucoup d’hypothèses ; il semble maintenant que nous soyons à l’aube d’utiliser l’un d’eux pour des calculs potentiellement utiles. Cela signifie que davantage de personnes commenceront à réfléchir à des moyens ingénieux de résoudre des problèmes avec eux, y compris dans des cas comme celui-ci, où le matériel serait utilisé d’une manière que ses concepteurs n’avaient peut-être même pas envisagée.

L’informatique quantique se positionne comme une technologie révolutionnaire, promettant des avancées dans de nombreux domaines scientifiques et techniques. Les récentes découvertes sur la simulation des molécules ne sont qu’un aperçu de ce que cette technologie pourrait accomplir. Le potentiel de l’informatique quantique n’est limité que par notre imagination et notre capacité à surmonter les défis techniques actuels. Alors que nous progressons dans la réduction des taux d’erreur et l’optimisation des algorithmes, quelles nouvelles portes la technologie quantique ouvrira-t-elle pour la science et l’industrie ?

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