Une équipe de chercheurs du Flatiron Institute, rattaché à la fondation Simons, a mis au point une méthode mathématique permettant d'accélérer considérablement les simulations de dynamique moléculaire. Publiée en ligne le 21 mai dans la revue Nature Communications, cette avancée offre un gain de vitesse compris entre 2,5 et sept fois sans aucune perte de précision. L'initiative, dirigée par Shidong Jiang et menée par Jiuyang Liang, intervient dans un domaine où plus de 20 pour cent de la puissance des cinq cents plus grands supercalculateurs mondiaux est consacrée à modéliser le mouvement des atomes et des molécules. Ces calculs sont indispensables pour la conception de matériaux, l'étude des interactions médicamenteuses, le repliement des protéines ou le développement d'électrolytes pour batteries lithium-ion. Jusqu'à présent, les simulations devaient calculer les interactions électrostatiques à longue portée entre chaque atome, une opération extrêmement coûteuse en temps de calcul même avec les méthodes existantes. Les chercheurs du Center for Computational Mathematics ont contourné ce goulot d'étranglement en réutilisant des fonctions ondes sphéroïdales prolates, développées à la fin du XIXe siècle puis appliquées au traitement du signal au milieu du XXe siècle. Ces fonctions permettent de diviser efficacement les interactions électrostatiques en composantes à courte et longue portée, tout en répartissant les charges atomiques sur une grille de manière optimisée. Cette approche répond simultanément à deux exigences contradictoires, à la fois localisée spatialement et lisse, résolvant un conflit mathématique qui limitait les progrès des décennies précédentes. Les tests menés sur plusieurs systèmes, incluant de l'eau, des protéines immunitaires et des solutions ioniques, confirment une accélération allant de deux fois et demie à sept fois. Pour le logiciel de référence GROMACS, l'augmentation des performances atteint spécifiquement cinq fois. Au-delà de la rapidité, la méthode préserve rigoureusement la précision scientifique tout en réduisant substantiellement la consommation énergétique et le temps de calcul requis. Les équipes ont veillé à une intégration transparente dans les environnements de simulation les plus répandus, notamment LAMMPS, GROMACS et OpenMM. Le code a d'ailleurs déjà été officiellement intégré aux développements de LAMMPS. Cette percée souligne l'impact direct des mathématiques appliquées sur les sciences computationnelles. Des experts du secteur, comme Anthony Costa de Nvidia, saluent cette avancée comme un saut qualitatif majeur après plus d'une décennie d'améliorations progressives. En facilitant l'accès à des simulations plus rapides et moins énergivores, cette technologie pourrait accélérer la recherche dans la biologie numérique, la science des matériaux et la chimie. Les chercheurs espèrent voir leurs méthodes adoptées largement par la communauté scientifique, libérant ainsi des ressources informatiques précieuses pour des projets toujours plus complexes.