Un traguardo che fino a poco tempo fa sembrava lontanissimo è stato appena raggiunto nel campo dei computer quantistici e del supercalcolo. Un team internazionale formato da esperti della Cleveland Clinic, del RIKEN e di IBM è riuscito a simulare sistemi proteina-ligando composti da oltre 12.000 atomi. Per capire la portata di questo risultato, basta pensare che solo pochi mesi fa il record era fermo a una proteina da appena 303 atomi. Quaranta volte meno. Un balzo che racconta, meglio di qualunque dichiarazione, quanto rapidamente stiano evolvendo le tecnologie di simulazione quantistica.
E no, non si tratta soltanto di avere macchine più potenti. Certo, la potenza di calcolo bruta serve eccome. Ma il punto centrale di questo risultato sta nella collaborazione tra mondi che fino a qualche anno fa si parlavano poco: il supercalcolo classico e quello quantistico. I ricercatori hanno messo in piedi un sistema ibrido, una sorta di architettura dove ciascun componente fa quello che sa fare meglio. Un approccio che qualcuno ha definito supercalcolo incentrato sui quanti, ed è una definizione che rende bene l’idea.
Come funziona il sistema ibrido tra supercomputer e processori quantistici
In pratica, tutto il lavoro pesante e più lineare è stato affidato ai supercomputer tradizionali. Tra questi spicca il giapponese Fugaku, una delle macchine più potenti al mondo, perfetta per gestire calcoli massicci ma relativamente prevedibili. Le parti più complesse, invece, quelle in cui le particelle si intrecciano in modi che i calcolatori classici faticano a modellare, sono state affidate a processori quantistici capaci di arrivare fino a 94 qubit.
Questa divisione dei compiti non è banale. Simulare il comportamento di proteine a livello atomico significa confrontarsi con una complessità che cresce in modo esponenziale. Ogni atomo interagisce con gli altri in modi che, quando si arriva a migliaia di elementi, rendono i calcoli praticamente impossibili per un singolo tipo di architettura. Il fatto che si sia riusciti a gestire un sistema da 12.000 atomi dimostra che l’approccio ibrido non è solo un’idea teoricamente elegante, ma funziona davvero.
Perché questa simulazione quantistica conta davvero
Il punto è che simulare correttamente il comportamento delle proteine a livello microscopico ha ricadute enormi. Le proteine e le loro interazioni con i ligandi sono alla base di moltissimi processi biologici, e comprenderle meglio significa poter accelerare lo sviluppo di farmaci, capire meglio le malattie e progettare terapie più mirate. Fino a oggi, però, la complessità di questi sistemi metteva in ginocchio qualunque calcolatore. Nessuna macchina, da sola, era in grado di reggere simulazioni così articolate.
Con questo risultato, il team internazionale ha dimostrato che combinando la potenza dei supercomputer classici con la capacità dei computer quantistici di gestire fenomeni come l’entanglement, si possono affrontare problemi che prima erano semplicemente fuori portata. E la velocità con cui si è passati da 303 a oltre 12.000 atomi suggerisce che le prossime tappe potrebbero arrivare ancora più in fretta.