JANAS-QMLMS
Quantum machine learning for material science
Il problema
La simulazione atomica e molecolare dei materiali è cruciale per lo sviluppo di nuovi materiali in settori strategici come energia, chimica, farmaceutica, semiconduttori e fotonica. Tuttavia, le tecniche tradizionali di simulazione come la Density Functional Theory (DFT), pur essendo avanzate e ottimizzate per il calcolo parallelo, risultano ancora molto onerose in termini di tempo ed energia. Per questo motivo, si ricerca un approccio più efficiente che consenta di ridurre i costi computazionali mantenendo una buona accuratezza.
L'attività
Il progetto combina ricerca teorica e applicata per sviluppare simulazioni ibride classico-quantistiche in scienze dei materiali. Partendo da codici classici di chimica fisica, si integrano algoritmi quantistici per migliorarne l’efficienza, sperimentando approcci innovativi come Quantum Neural Network e Physics Informed Neural Network ibride classiche-quantistiche per simulare potenziali interatomici. Il progetto prevede una costante attività di divulgazione scientifica.
I benefici
Il progetto JANAS-QMLMS promette impatti significativi sia sul piano scientifico che su quello commerciale:
Benefici scientifici
- Integrazione interdisciplinare: favorisce il collegamento tra scienza computazionale dei materiali, apprendimento automatico e calcolo quantistico.
- Simulazioni più rapide ed ecologiche: accelera lo sviluppo di nuovi materiali con applicazioni in chimica, semiconduttori, farmaceutica ed energia.
- Versatilità metodologica: le tecniche validate potranno essere facilmente adattate ad altre discipline scientifiche ad alta intensità computazionale.
Benefici commerciali
- Nuove opportunità di business: il dimostratore tecnologico costituisce un asset strategico per diversificare le attività dell’ente proponente.
- Attrazione di investimenti privati: sono già in corso accordi preliminari che potrebbero generare nuovi posti di lavoro altamente qualificati.
Il cliente
Capofila del progetto è eXact lab Srl. Il soggetto attuatore dello Spoke 7 è il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR).
Il finanziamento
Il progetto JANAS-QMLMS è finanziato dall’Unione Europea-NextGenerationEu Progetto Centro Nazionale per HPC, Big Data e Quantum Computing (ICSC). Fa parte dello Spoke 7 Materials & Molecular Sciences, coordinato dal Centro Nazionale delle Ricerche CRN, e rientra nella Missione 4, componente2, Investimento 1.4 del Piano nazionale di Ripresa e resilienza (PNRR).
