La simulazione quantistica sta trasformando la scienza dei materiali e la drug discovery, grazie all’opportunità di superare i limiti di calcolo dei computer classici nella modellazione del comportamento elettronico molecolare.
Infatti è una tecnologia che comprime in modo drastico i cicli di time-to-market e taglia i costi di sviluppo, consentendo di progettare, a livello atomico, nuovi materiali ed accelerando lo screening farmaceutico.
Ecco le più interessanti applicazioni della simulazione quantistica dal pharma al manifatturiero, per rivoluzionare la scienza dei materiali e la drug discovery.
Indice degli argomenti
Cos’è la simulazione quantistica
A livello fondamentale, la simulazione quantistica consiste nell’impiego delle leggi della meccanica quantistica – programmate all’interno di un computer quantistico – per imitare e prevedere il comportamento di atomi e molecole.
Mentre i computer tradizionali arrancano nel calcolo delle complesse interazioni degli elettroni (perché il numero di variabili aumenta in maniera esponenziale), i processori quantistici sfruttano proprietà come la sovrapposizione e l’entanglement per mappare la natura usando la natura stessa.
La simulazione quantistica nella scienza dei materiali
Nella scienza dei materiali, la simulazione quantistica permette di progettare nuove strutture direttamente a livello atomico, prevedendone le proprietà chimico-fisiche prima ancora di sintetizzarle in laboratorio.
I principali campi di applicazione comprendono superconduttori a temperatura ambiente, batterie di nuova generazione e batalizzatori per la cattura della CO2.
Simulazione quantistica nella Drug Discovery
Nel mercato farmaceutico, lo sviluppo di un nuovo farmaco richiede mediamente oltre 10 anni e miliardi di investimenti.
La simulazione quantistica interviene nelle primissime fasi di questo processo (la scoperta della molecola), riducendo drasticamente tempi e fallimenti.
Il suo impatto si focalizza sull’interazione farmaco-recettore (calcolando come la molecola terapeutica – il farmaco – si lega a una proteina bersaglio nel corpo umano, simulando la stabilità del legame chimico), nella simulazione del centro attivo e nella tossicità in silico.
L’analisi accurata dei siti attivi degli enzimi (spesso metallo-proteine complesse che i computer classici non riescono a decifrare) è cruciale per progettare terapie mirate contro tumori o malattie neurodegenerative.
Invece, la previsione degli effetti collaterali o delle reazioni secondarie di una molecola prima dei test in vitro, permette di scartare i composti inefficaci o pericolosi all’inizio della pipeline di ricerca.
Le tre realtà che rappresentano l’avanguardia del settore
IBM Quantum, Google Quantum AI e Biogen, multinazionale statunitense del settore biotecnologico, sono le tre realtà che rappresentano l’avanguardia del settore.
Tutte e tre stanno affrontando la sfida sotto prospettive diverse, spaziando dallo sviluppo hardware agli algoritmi software, passando dalle applicazione di bio-farmaceutica sul campo.
L’algoritmo Quantum Echos di Google e la collaborazione tra IBM e Moderna sono due esempi di come il quantum stia trasformando la ricerca farmaceutica e la scienza dei materiali.
Quantum Echoes è infatti un algoritmo in grado di superare le prestazioni dei supercomputer più potenti, che ha inaugurato la strada a nuove scoperte molecolari, grazie alle sue caratteristiche: è 13.000 volte più veloce del più efficiente algoritmo classico; verificabile e ripetibili su altri quantum computing, vanta applicazioni nella modellazione molecolare, nella progettazione di nuovi materiali e nello studio di fenomeni energetici complessi.
Ma vediamo la simulazione quantistica ad opera di IBM Quantum, Google Quantum AI o Biogen, per capirne le potenzialità.
IBM Quantum: supercomputing centrico e simulazioni reali
IBM si focalizza sull’integrazione tra calcolo quantistico e supercomputer tradizionali (HPC), puntando a raggiungere un vantaggio quantitativo concreto entro i prossimi anni.
Nel marzo 2026, i ricercatori IBM (in collaborazione con i laboratori nazionali statunitensi) hanno fornito una dimostrazione sui loro processori quantistici capaci di simulare materiali magnetici reali riproducendo fedelmente i dati sperimentali da scattering di neutroni. Ciò ha aperto la strada alla progettazione di superconduttori e batterie ultra-efficienti, dimostrando le potenzialità di IBM Quantum nelle scienze dei matetriali.
In ambito Drug Discovery & Pharma, invece, IBM collabora attivamente con la Cleveland Clinic e startup come Algorithmiq per simulare le strutture elettroniche molecolari (per esempio, nella terapia fotodinamica contro il cancro) impiegando fino a 100 qubit.
Inoltre ha all’attivo partnership con Moderna per la modellazione tridimensionale dell’mRNA.
Monitorando l’evoluzione della piattaforma aperta Qiskit, è possibile seguire lo sviluppo degli algoritmi chimici.
Google Quantum AI: come ridurre gli errori hardware
La strategia di Google mira a risolvere il più grande colloqui di bottiglia della simulazione molecolare: il rumore di fondo dei qubit e i conseguenti errori di calcolo.
Nell’ottobre 2026, Google Quantum AI ha pubblicato su Science un traguardo fondamentale ottenuto sul suo nuovo processore quantistico a 105 qubit, denominato Willow.
Tramite una tecnica chiamata “magic state cultivation” (coltivazione degli stati magici), il team è riuscito a ridurre gli errori di calcolo di 40 volte, raggiungendo una fedeltà logica record del 99,99%.
Questa riduzione drastica dell’errore avvicina i processori di Google alla soglia necessaria per eseguire simulazioni chimiche complesse ad alta precisione, un obiettivo storicamente fuori portata per i computer classici e che ha un impatto rilevante sulla chimica.
Biogen: applicazione pratica nelle malattie neurologiche
A differenza dei produttori di hardware, la biotech Biogen opera come utente finale (“end-user”), testando le tecnologie quantistiche per accelerare la ricerca interna.
In collaborazione con Accenture Labs e la software house 1QBit, Biogen ha sviluppato e integrato un’applicazione quantistica basata su cloud per il confronto strutturale delle molecole.
L’algoritmo quantistico analizza i requisiti dei farmacofori, identificando legami e tratti molecolari condivisi con una precisione pari o superiore ai metodi classici.
L’obiettivo primario di Biogen è applicare la simulazione e il quantum machine learning (in partnership anche con Zapata Computing) per accorciare i tempi di screening dei composti dedicati a patologie neurodegenerative complesse, tra cui Alzheimer, Parkinson e Sclerosi Multipla.
Il beneficio industriale reale
Sebbene la simulazione quantistica stia affrontando problemi chimici e molecolari di complessità senza precedenti, il beneficio industriale reale è ancora da dimostrare, caso per caso.
Il settore si trova in un periodo di transizione denominato “era della capability“ (o dell’utilità quantistica): i computer quantistici hanno iniziato a superare i limiti teorici del calcolo classico su specifici problemi scientifici, ma la traduzione di questo primato in un ritorno economico o operativo scalabile per le aziende non è automatica.
La ricerca del “Sweet Spot” chimico
I metodi computazionali classici (come la teoria del funzionale della densità – DFT) funzionano egregiamente per la maggior parte delle molecole organiche stabili. Il vantaggio quantistico si manifesta solo in una nicchia di problemi complessi: i sistemi fortemente correlati (o a guscio aperto).
Le aziende chimiche e farmaceutiche devono quindi mappare i propri flussi di R&D per capire se i loro colli di bottiglia riguardino molecole standard o sistemi complessi (come i catalizzatori metallici o le dinamiche di ossidazione degli enzimi come il Citocromo P450), dove l’approssimazione classica fallisce.
Lo scarto tra sperimentazione e produzione
Secondo il report globale State of Quantum di IQM e The Quantum Insider:
- L’89% delle imprese chimiche e farmaceutiche leader dichiara di avere progetti quantistici attivi o attività pratiche di test.
- Tuttavia, solo il 13% ha raggiunto una prima implementazione in produzione (e spesso limitata a singoli progetti pilota).
Questo divario dimostra che risolvere un’equazione molecolare su un chip quantistico in cloud è possibile, ma integrarla in una catena di montaggio di scoperta farmaceutica automatizzata richiede infrastrutture ibride (quantum-classical) ancora in fase di sviluppo.
Consorzi industriali e validazione sartoriale
Le grandi multinazionali non stanno aspettando che il mercato offra soluzioni standardizzate, ma stanno finanziando progetti mirati per convalidare il proprio specifico modello di business.
In ambito automotive e batterie, aziende come Volkswagen, Hyundai e Mitsubishi stanno investendo in simulazioni quantistiche verticalizzate esclusivamente sulla chimica del litio, sui materiali fotoelettronici o sulla catalisi interna per le celle a combustibile.
Nella chimica di specialità, invece, giganti come BASF e Covestro lavorano a stretto contatto con i produttori di hardware (tra cui Google e IQM) per sviluppare algoritmi proprietari di mitigazione dell’errore adatti solo ai loro polimeri o assorbitori di carbonio.
Il potenziale del mercato chimico-farmaceutico: l’avanguardia del settore
Secondo le stime di McKinsey Technology, il valore potenziale generato dal calcolo quantistico nel comparto chimico-farmaceutico potrebbe oscillare tra i 200 e i 500 miliardi di dollari entro il 2035.
Il motivo per cui i leader di settore investono massicciamente, pur dovendo verificare il beneficio caso per caso, è il fattore tempo. Infatti, richiede dai 3 ai 5 anni di preparazione creare una pipeline di R&D quantum-ready, formando i chimici computazionali, strutturando i dati e integrando gli algoritmi.
Aspettare che il vantaggio quantistico sia universalmente economico significa rischiare di accumulare un ritardo competitivo incolmabile verso i primi pionieri.
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