L'ordinateur quantique résout l'énigme des protéines
Entretien avec le Dr Sandipan Mohanty du Centre de supercalcul de Jülich
Physicien et spécialiste des codes, le Dr Sandipan Mohanty travaille depuis 20 ans à des simulations de biologie moléculaire pour les superordinateurs les plus rapides du monde. Ces simulations aident à démêler les éléments constitutifs de la vie et donnent un nouvel aperçu de la machinerie cellulaire. En collaboration avec des chercheurs de l'université suédoise de Lund, il a franchi une nouvelle étape en soumettant le problème du repliement des protéines à un ordinateur quantique. Le recycleur quantique JUPSI de D-Wave de l'installation d'utilisation d'ordinateurs quantiques JUNIQ au Forschungszentrum Jülich possède plus de 5 000 qubits et est le premier dispositif de cette taille en dehors de l'Amérique du Nord. Dans une interview, Sandipan Mohanty donne un aperçu de ce travail de pionnier.
Le recycleur quantique à ondes D JUPSI de l'infrastructure de calcul quantique JUNIQ du Forschungszentrum Jülich.
Forschungszentrum Jülich / Sascha Kreklau
Quelle était la tâche que vous vous étiez fixée, Dr Sandipan Mohanty ?
Je dirais que ce que nous avons vraiment accompli est de montrer la viabilité des ordinateurs quantiques pour des questions de recherche non triviales dans notre domaine. Les ordinateurs quantiques sont une technologie assez récente et la façon de les programmer n'est pas encore claire lorsque l'on tente de résoudre des tâches scientifiques réelles avec ces nouvelles machines. Par exemple, c'est assez différent de la résolution du problème avec le calcul classique à haute performance.
Plus précisément, nous avons étudié avec succès le repliement des protéines à l'aide d'un modèle très simple. Les protéines sont des éléments constitutifs importants de la vie. Elles remplissent une grande variété de tâches. Parmi celles-ci figurent, par exemple, le transport de substances et la structure cellulaire. Et elles ne peuvent remplir toutes ces fonctions que si elles ont une forme très spécifique, qu'elles obtiennent par un processus appelé repliement des protéines. L'une des nombreuses raisons pour lesquelles ce processus suscite beaucoup d'intérêt est le lien entre les maladies neurodégénératives telles que les maladies d'Alzheimer ou de Parkinson et le mauvais repliement des protéines. Nous espérons que les ordinateurs quantiques présenteront des avantages importants qui feront progresser notre compréhension de ces phénomènes.
Pourquoi le repliement des protéines est-il si gourmand en ressources informatiques ?
Les protéines sont de longues chaînes flexibles d'acides aminés. Une propriété fascinante de ces molécules est qu'une grande fraction de toutes les protéines se mettent spontanément en boule pour prendre des formes tridimensionnelles très spécifiques lorsque vous les mettez dans une solution, pensez à l'eau. En principe, il suffit donc de connaître la séquence des acides aminés qui composent une chaîne de protéines. La chaîne sait alors automatiquement dans quelle forme elle doit se plier.
Lorsque l'on modélise ce processus de repliement sur un ordinateur, il y a beaucoup de choses à essayer. C'est comme si l'on essayait de calculer toutes les façons possibles d'arranger un collier, à la recherche de la "meilleure" disposition. De plus, l'examen de chaque arrangement est également très coûteux en termes de calcul, en raison du grand nombre de particules impliquées. Cela signifie généralement des millions d'interactions à calculer pour chaque arrangement examiné.
Quelles sont les performances de l'ordinateur quantique par rapport à celles d'un ordinateur numérique classique ?
La tâche que nous avons résolue est à des années-lumière, en termes de complexité, des problèmes que nous résolvons normalement avec les superordinateurs classiques, où les simulations atomiques détaillées à grande échelle sont courantes. Sur la machine D-Wave, nous avons utilisé un modèle HP très réduit. Cela simplifie massivement le problème, en ne conservant que les caractéristiques physiques essentielles minimales du processus de pliage. Nous ignorons le milieu environnant, divisons les acides aminés en seulement deux types, approximons chaque acide aminé par une seule boule qui ne peut occuper que des positions sur un réseau.
Les simulations correspondantes peuvent également être réalisées de manière classique. Un cahier de notes est suffisant pour cela. Le temps de calcul ne diffère pas beaucoup, dans les deux cas il faut une à deux minutes. Cependant, cette valeur n'a en fait aucune signification. La qualité des résultats est bien plus importante. Et ici, la recuiteuse quantique est clairement plus performante. Il a été assez facile d'atteindre un taux de réussite de 100 % dans la recherche des structures les moins énergétiques sur JUPSI. Avec les ordinateurs classiques, en revanche, des simulations comparables n'atteignent que 80 % pour une chaîne de 30 acides aminés. Pour les protéines plus complexes composées de 48 ou 64 blocs d'acides aminés, les résultats sont bien pires, alors que le recycleur quantique produit toujours le bon résultat, ici aussi.
Pourquoi l'ordinateur quantique est-il ici plus précis qu'un ordinateur classique ?
Parce qu'il bénéficie d'aspects spécifiques du problème de recherche. L'effort de calcul requis avec les ordinateurs classiques, pour prendre en compte toutes les conformations pertinentes des protéines, est astronomiquement élevé. Il croît de manière exponentielle avec la longueur de la chaîne de protéines. Avec une chaîne de deux particules, il y a peut-être dix possibilités. Avec trois particules, il y en a déjà une centaine. Mais avec 100 particules - ce qui est encore assez peu pour une protéine - il faudrait calculer des milliards de fois plus de variations qu'il n'y a d'atomes dans l'univers.
Pour effectuer le moindre calcul significatif, on a recours à de nombreuses astuces. Notre groupe au JSC et mes collaborateurs en Suède sont tous deux spécialisés dans les simulations dites de Monte Carlo. Il s'agit d'une procédure basée sur la physique statistique et l'échantillonnage stochastique. Bien que les simulations infiniment longues soient garanties de produire des résultats corrects, les simulations courtes peuvent présenter des erreurs importantes. En pratique, on essaie d'effectuer des simulations "suffisamment longues" pour que les erreurs estimées soient suffisamment faibles. C'est là que réside l'avantage du recycleur quantique. Cette machine peut, si elle est programmée correctement, effectuer cette approximation de manière très directe via ses couplages mécaniques quantiques. En gros, c'est une sorte d'expérience de physique complexe qui résout automatiquement l'équation. Dans notre problème, cela semble avoir pour effet que des temps d'exécution comparativement plus courts sont nécessaires pour obtenir de très bonnes réponses. Le fait que cela fonctionne si bien dans la pratique nous a toutefois un peu surpris.
Quelles perspectives d'application cela ouvre-t-il maintenant pour les ordinateurs quantiques ?
Notre travail ne marque qu'une première étape. La plupart des ordinateurs quantiques actuels ne comportent que quelques qubits. Le système D-Wave en compte 5000, ce qui est beaucoup. Mais pour la plupart des problèmes de recherche, les applications fructueuses des ordinateurs quantiques nécessiteraient encore plus de qubits. Nous sommes encore loin de simulations telles que celles utilisées dans la recherche sur les médicaments réalisée sur des superordinateurs. Je m'attends à ce que nous devions attendre encore deux ou trois générations d'appareils avant de pouvoir résoudre de tels problèmes sur un ordinateur quantique.
Mais je suis plein d'espoir. Contrairement aux recherches existantes dont nous nous sommes inspirés, notre formulation conserve sa simplicité lorsque la taille du système augmente. Cela ouvre une voie possiblement plus douce vers l'étude de problèmes considérablement plus complexes sur des ordinateurs quantiques.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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