Un equipo multidisciplinario de Cleveland Clinic, RIKEN e IBM fue seleccionado como finalista del ACM Gordon Bell Prize 2026 por un trabajo que combinó computación cuántica y supercomputadores clásicos para modelar una proteína de 12.635 átomos. Según IBM, corresponde al sistema proteico de mayor tamaño conocido que ha sido simulado mediante computadores cuánticos.
El Gordon Bell Prize reconoce avances en computación de alto rendimiento y el ganador de la edición 2026 será anunciado durante SC26, que se realizará entre el 15 y el 20 de noviembre en Chicago, Estados Unidos.
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El equipo combinó procesadores cuánticos con Fugaku y Miyabi-G
El proyecto surgió de una investigación orientada a mejorar los métodos computacionales utilizados en descubrimiento de fármacos, donde uno de los desafíos consiste en calcular con precisión la energía de sistemas moleculares. Para abordar ese problema, el equipo utilizó un esquema de supercomputación centrada en computación cuántica que distribuye distintas partes del cálculo entre infraestructura cuántica y clásica.
En el trabajo publicado inicialmente en mayo de 2026 se calculó la estructura electrónica de dos grandes complejos proteicos mediante procesadores IBM Quantum Heron instalados en sistemas de Cleveland Clinic, en Estados Unidos, y RIKEN, en Japón. Los cálculos se ejecutaron junto a Fugaku, operado por RIKEN, y Miyabi-G, gestionado por la Universidad de Tokio y la Universidad de Tsukuba.
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Los computadores cuánticos utilizaron hasta 94 qubits y ejecutaron cerca de 6.000 operaciones cuánticas en determinadas partes del problema. Fugaku y Miyabi-G se encargaron posteriormente de reconstruir los resultados para obtener una representación completa de las moléculas estudiadas.
La simulación pasó desde una proteína de 303 hasta 12.635 átomos
El método combina sample-based quantum diagonalization desarrollado por IBM y RIKEN con técnicas de funciones de onda adaptadas por Cleveland Clinic. Con este enfoque, el equipo había informado previamente la simulación mediante computadores cuánticos de una proteína formada por 303 átomos.
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Posteriormente, los investigadores aumentaron aproximadamente 40 veces la escala del método y consiguieron una mejora de 210 veces en precisión. Los resultados actualizados publicados en septiembre también mejoraron los cálculos de energía de enlace, utilizados para determinar con qué intensidad permanecen unidas las moléculas y estudiar posibles interacciones con otros sistemas.
El flujo de trabajo también fue validado en ROQUO, el supercomputador JHPC-quantum GPU de RIKEN. La integración de CPU, GPU y QPU permitió disminuir las transferencias manuales de datos y reducir errores durante la ejecución de los cálculos.
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El trabajo apunta a disminuir el costo computacional requerido para representar directamente la química de sistemas moleculares complejos. IBM plantea que estos avances pueden contribuir a aumentar la precisión de estas simulaciones y acercar su uso al estudio de cómo determinados medicamentos interactúan con proteínas objetivo.
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