(ANSA) ROMA - Las matemáticas dan un impulso a las computadoras cuánticas para resolver problemas que ni siquiera estas máquinas futuristas son todavía capaces de superar y, de este modo, ayudan a diseñar nuevos materiales y moléculas de interés farmacológico.
El experimento está publicado en la revista Science Advances y es gracias al grupo de investigación formado por Cristian Micheletti y Francesco Slongo, ambos de la Escuela Internacional de Estudios Avanzados de Trieste, Philip Hauke ;;de la Universidad de Trento y Pietro Faccioli de la Universidad de Milán -Bicocca.
El desarrollo de las computadoras cuánticas abre perspectivas hasta ahora inimaginables y promete resolver problemas considerados insuperables para los ordenadores convencionales.
Sin embargo, sus capacidades informáticas son todavía relativamente limitadas. Por este motivo, el grupo de investigación italiano utilizó un método matemático para aprovechar las características de algunas computadoras cuánticas, denominado 'quantum Annealer'.
Con este método, llamado Qubo, acrónimo de "Optimización binaria sin restricciones cuadráticas", fue posible simular de una manera nueva mezclas densas de polímeros, es decir, moléculas muy pesadas, importantes tanto para nuevos materiales como para la biología.
El mismo enfoque también ha demostrado ser eficaz en computadoras tradicionales y sus posibles aplicaciones podrían afectar a muchos otros sistemas moleculares.
"Una técnica de simulación llamada 'Monte Carlo' representa desde hace décadas un método de referencia para el estudio de sistemas complejos, como los polímeros sintéticos o los biológicos, como el ADN.
Desafortunadamente, la eficiencia de estas simulaciones disminuye rápidamente a medida que aumenta la densidad y el tamaño del sistema", observa Micheletti. "Por este motivo, estudiar sistemas realistas, como la organización de los cromosomas en el núcleo celular, requiere un enorme gasto de recursos informáticos".
"Las computadoras cuánticas prometen aumentar excepcionalmente el rendimiento informático, pero con todas las limitaciones de una tecnología en evolución", señala Slongo, estudiante de doctorado de Sissa y primer autor del estudio.
"Y aquí - continúa - entra en juego la nueva estrategia de simulación, que es aplicable a las computadoras cuánticas pioneras existentes, pero que incluso puede transferirse con éxito a las computadoras tradicionales".
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