Vingt qubits logiques pour simuler avec exactitude les propriétés physico-chimiques du dihydrogène, ce qui signifie de calculer ses moments dipolaires, ses énergies de dissociation ou encore son niveau d’énergie fondamental ; 28 qubits logiques pour faire de même avec l’hydrure de lithium…
Ce mercredi 10 juillet 2024, la deeptech Qubit Pharmaceuticals, qui associe calcul intensif, calcul quantique et IA pour concevoir des molécules à visée thérapeutique, a mis en valeur les performances de son émulateur Hyperion-1. La quantité de qubits (virtuels) nécessaire pour réaliser ces calculs de molécule a en effet était divisée par 10 selon la start-up.
Cette avancée est l’œuvre conjointe de Qubit Pharmaceuticals et de Sorbonne université, où continue d’exercer le directeur scientifique de la deeptech, Jean-Philip Piquemal. Une publication scientifique disponible sur Arxiv s’y réfère. En décembre dernier, les deux partenaires avaient déjà annoncé l’émulation de 40 qubits logiques grâce au même Hyperion-1. La réussite d’alors aboutit aujourd’hui à la résolution d’un problème algorithmique plus concret.
Huit millions d'euros pour améliorer l'émulateur
Compatible avec toutes les technologies de qubit, Hyperion-1 est un logiciel hybride, qui recourt à des unités de calcul quantique (QPU) virtuelles – les qubits logiques émulés – et des puces classiques (CPU/GPU). Les simulations moléculaires, montrant la division par un facteur 10 du nombre de qubits logiques nécessaires, ont été réalisées sur des supercalculateurs et des grappes de GPU du Genci (qui acquiert les supercalculateurs en France), de Scaleway, fournisseur de services cloud, et de Nvidia.
L’algorithme a aiguillé les calculs selon leur complexité : vers les puces classiques si la résolution exacte des équations était à leur portée, vers les qubits virtuels dans le cas contraire.
Un financement de 8 millions d’euros, accordé par le plan France 2030, servira à aller encore au-delà ces quatre prochaines années. « L’objectif est de transformer le logiciel pour co-intégrer les puces classiques et les futures machines quantiques, ainsi de pousser au maximum l’émulation jusqu’à des cas d’usage pharmaceutiques, impliquant la simulation de molécules complexes, précise Jean-Philip Piquemal. On aimerait modéliser ces molécules de façon exacte grâce à la physique quantique pour, en fin de course, entraîner des modèles d’IA à simuler des objets pharmaceutiques de la façon la plus précise possible. »
Anticiper l'arrivée des vraies machines quantiques
Le dihydrogène ou l’hydrure de lithium sont en effet des molécules simples, qui ont permis de démontrer la capacité d’Hypérion-1 à « résoudre exactement les équations de Schrödinger (qui décrit l’évolution dans le temps d’un système quantique, ndlr) pour arriver à ce qu’on appelle la précision chimique », informe Jean-Philip Piquemal.
Mais la modélisation de molécules comportant beaucoup plus d’atomes, appelées à s’imbriquer dans un zone cible d’une protéine pour activer ou inhiber une fonction cellulaire, est une autre paire de manches. Des centaines de qubits logiques seront nécessaires pour explorer l’espace des possibilités.
D’ici là, l’émulateur Hyperion-1 est un moyen pour la deeptech de préparer le terrain, dans un secteur compétitif, avant l’avènement des premiers ordinateurs quantiques utiles. « On peut travailler avec les fabricants pour co-concevoir les algorithmes et les machines quantiques car on sait le nombre de qubits dont on a besoin », indique Jean-Philippe Piquemal. On pourrait donc imaginer qu’un jour Qubit Pharmaceuticals passe commande d’un ordinateur quantique sur mesure.
Résultats prometteurs avec Pasqal
La deeptech a déjà collaboré étroitement avec Pasqal pour essayer d’optimiser ses techniques d’échantillonnage, ayant pour but de cartographier l’espace de conformation des protéines et d’identifier leurs zones d’interaction potentiellement intéressantes.
Le processus, hybride fait d’abord intervenir du calcul et un algorithme classiques (3D-Rism), pour découvrir des zones d’intérêt. Le calcul quantique détermine ensuite, à l’intérieur de ces zones, les positions précises pouvant accueillir les ligands des molécules thérapeutiques candidats.
PDG de Qubit Pharmaceuticals, Robert Marino fait état de la très grande proximité « entre les résultats simulés et les résultats expérimentaux ». Ce qui est très prometteur, selon lui, car l’expérience a été réalisée sur une machine qui n’est pas aussi évoluée que la production actuelle de Pasqal.
