Prima di procedere
Una vera e propria rivoluzione nel campo della chimica quantistica giunge dalla Cina, dove un team di ingegneri è riuscito a simulare processi molecolari di elevata complessità su un supercomputer classico. Fino a poco tempo fa, questa impresa era considerata appannaggio esclusivo dei futuri computer quantistici. Il risultato è stato possibile grazie all'impiego di una sofisticata rete neurale artificiale, appositamente addestrata per la gestione di equazioni quantistiche.
Gli esperti della società Sunway hanno dimostrato la capacità di modellare il comportamento di molecole complesse attraverso il supercomputer Oceanlite, potenziato dall'intelligenza artificiale. Tradizionalmente, tali simulazioni richiedono una potenza di calcolo proibitiva, spesso inaccessibile anche ai supercomputer più avanzati, a causa della crescita esponenziale del numero di stati quantistici. L'introduzione delle reti neurali ha permesso di aggirare queste limitazioni, consentendo l'elaborazione del comportamento di molecole con decine di elettroni e oltre 100 orbitali di spin, che rappresentano informazioni complesse sullo spin dell'elettrone e sulla sua posizione nello spazio all'interno della nuvola elettronica della molecola.
Questa innovazione suggerisce che non è più necessario attendere l'avvento dei computer quantistici per realizzare progressi significativi nella fisica e nella chimica quantistica. Con le giuste competenze e approcci, è possibile ottenere risultati notevoli già oggi, aprendo nuove prospettive per la ricerca e lo sviluppo tecnologico. La simulazione accurata di molecole complesse è cruciale per la progettazione di nuovi materiali, lo sviluppo di farmaci più efficaci e la comprensione dei processi chimici fondamentali che governano la natura.
Nella meccanica quantistica, lo stato di un sistema è descritto da una funzione d'onda, che definisce tutte le possibili configurazioni delle particelle, dalle posizioni e spin degli elettroni ai livelli di energia e probabilità. Con l'aumentare del numero di particelle, lo spazio degli stati si espande esponenzialmente, rendendo le simulazioni precise su computer classici praticamente impossibili e costringendo gli scienziati a ricorrere a semplificazioni. Queste semplificazioni comportano un compromesso tra la precisione della simulazione e le risorse di calcolo necessarie. Attualmente, i supercomputer possono raggiungere un'alta precisione solo nella simulazione di molecole molto semplici, limitando il potenziale per scoperte scientifiche significative.
Gli ingegneri cinesi hanno quindi esplorato l'integrazione dell'IA con le simulazioni quantistiche, sviluppando reti neurali di stati quantistici (NNQS). Questa tecnologia combina la scalabilità dell'apprendimento automatico con la precisione quantistica, permettendo di modellare molecole multi-elettroniche con forti correlazioni, in cui interagiscono decine o addirittura centinaia di orbitali di spin, su sistemi convenzionali. L'approccio ibrido promette di accelerare la ricerca in diversi campi, dalla scienza dei materiali alla chimica farmaceutica. La chimica farmaceutica, in particolare, potrebbe beneficiare enormemente da questa tecnologia, accelerando lo sviluppo di nuovi farmaci e terapie personalizzate.
La rete neurale è stata addestrata a prevedere la funzione d'onda per la simulazione di una molecola con 120 orbitali di spin, segnando la simulazione più grande mai realizzata su un computer classico, seppur definito "super". La rete valuta le posizioni probabili degli elettroni, calcola le energie locali e corregge i parametri fino a raggiungere la corrispondenza con la struttura quantistica reale. Questo metodo permette di simulare la dinamica degli elettroni in molecole complesse, aprendo la strada all'analisi di processi precedentemente inaccessibili ai calcoli. In particolare, la capacità di simulare molecole con un numero elevato di orbitali di spin è fondamentale per la comprensione dei fenomeni che si verificano nei materiali magnetici e superconduttori.
I calcoli sono stati eseguiti sul supercomputer Oceanlite, basato su processori Sunway SW26010-Pro a 384 core. È importante notare che questo sistema è stato progettato per l'elaborazione di dati ad alte prestazioni, non specificamente per l'intelligenza artificiale. Per integrare l'IA in un'architettura di calcolo non convenzionale, è stato necessario adattare il software per garantire il massimo parallelismo e un utilizzo ottimale di tutti i milioni di core della piattaforma. L'ottimizzazione è stata così efficace da garantire un'accelerazione del 92% per il forte ridimensionamento e del 98% per il debole ridimensionamento delle attività, adattando l'hardware al carico del software. Questo dimostra la versatilità dei supercomputer classici e la loro capacità di adattarsi a nuovi paradigmi di calcolo.
Questo risultato non solo dimostra l'abilità della Cina nel campo della supercalcolo, ma apre anche nuove prospettive per la ricerca scientifica. La possibilità di simulare molecole complesse con una precisione sempre maggiore, grazie all'integrazione dell'IA, potrebbe portare a scoperte rivoluzionarie in diversi settori, dalla medicina all'ingegneria dei materiali. La collaborazione tra esperti di diversi settori, come l'informatica, la chimica e la fisica, sarà fondamentale per sfruttare appieno il potenziale di questa nuova tecnologia.
In sintesi, la piattaforma classica cinese è riuscita a simulare chimicamente molecole con 120 orbitali di spin, una scala precedentemente impensabile per la simulazione quantistica su piattaforme classiche. Gli scienziati hanno descritto questo risultato come una svolta per l'IA nella modellazione quantistica, con conseguenze significative e, si spera, positive per il futuro della ricerca scientifica e tecnologica. Questo progresso apre nuove prospettive per la progettazione di materiali, la scoperta di farmaci e la comprensione dei processi fondamentali della natura. La combinazione di supercomputer classici e intelligenza artificiale rappresenta una strategia promettente per affrontare le sfide della chimica quantistica e accelerare la scoperta di nuove tecnologie. Il futuro della chimica quantistica sembra essere sempre più legato all'integrazione tra calcolo classico e intelligenza artificiale, aprendo la strada a nuove scoperte e innovazioni.
