Conclusions et perspectives

2.1 - Dynamique moléculaire classique
2.2 - Monte Carlo

Tableau 1
2.3 - Chimie quantique

3.1 - Accelrys Inc.
3.2 - Materials Design Inc.
3.3 - Scienomics
3.4 - Gaussian Inc.

Tableau 2 Tableau 3
3.5 - Schrödinger Inc.

4 - Conclusions et perspectives

Présentation

RÉSUMÉ

Les méthodes de modélisation moléculaire continuent d'évoluer fortement, de même que leurs implémentations logicielles. Par ailleurs, le rythme d'amélioration des architectures, de la capacité mémoire, de la puissance graphique et du débit d'opérations arithmétiques élémentaires des machines reste tel que tout investissement est frappé d'obsolescence en moins de trois ans. L'accent est donc mis sur l'indispensable ouverture que doit cultiver tout praticien, tant aux nouvelles méthodes, qu'à l'évolution de son environnement et de ses moyens informatiques.

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Auteur(s)

Hervé TOULHOAT : Ingénieur ENSCP (École nationale supérieure de chimie de Paris) - Docteur ingénieur de l'ENSMP (École nationale supérieure des mines de Paris) - Habilité à diriger des recherches (université Pierre-et-Marie-Curie, Paris VI) - Professeur à l'Institut français du pétrole - Adjoint au directeur scientifique

INTRODUCTION

Le présent dossier complète la série consacrée à la modélisation moléculaire, qui en présente successivement les bases théoriques [J 1 011], [J 1 012] et [J 1 013] et la mise en œuvre, illustrée par quelques exemples d'application [J 1 014]. Il s'agit maintenant de dresser un catalogue commenté des logiciels utilisés dans le domaine et de proposer quelques critères généraux pour l'équipement d'un laboratoire.

L'inventaire présenté ci-après ne prétend pas à rendre compte de l'intégralité de l'offre commerciale ou académique actuelle. L'auteur a fait le choix de se restreindre aux outils dont il a une expérience personnelle plus ou moins approfondie. Toutefois, ces outils sont également les plus largement utilisés par les praticiens de la modélisation moléculaire.

La conclusion tient lieu de conclusion générale pour la série : les méthodes de modélisation moléculaire continuent d'évoluer fortement, de même que leurs implémentations logicielles. Par ailleurs, le rythme d'amélioration des architectures, de la capacité mémoire, de la puissance graphique et du débit d'opérations arithmétiques élémentaires des machines reste tel que tout investissement est frappé d'obsolescence en moins de trois ans. L'accent est donc mis sur l'indispensable ouverture que doit cultiver tout praticien, tant aux nouvelles méthodes, qu'à l'évolution de son environnement et de ses moyens informatiques.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-j1015

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4. Conclusions et perspectives

Selon l'expérience de l'auteur, les responsables de recherche et développement trouveront tout intérêt à identifier dans la modélisation moléculaire un nouveau métier, appelé à jouer un rôle central dans la phase « recherche » de leurs projets, et ultérieurement en tant qu'outil de gestion de la connaissance : le modèle moléculaire peut en effet être partagé et enrichi par tous les acteurs, du laboratoire au « marketing », du service brevets au support technique : il apporte une exigence de cohérence et de rationalité scientifique ; réceptacle d'informations, il en génère de nouvelles si tant est qu'il soit piloté par un spécialiste talentueux.

Ce métier ne s'improvise pas et n'est pas facile à maîtriser : l'investissement est à faire d'abord dans les individus, et ensuite seulement dans les logiciels, les machines et leur maintenance. Parallèlement à leur implication dans les projets de R&D de l'entreprise, ces individus doivent disposer d'un temps raisonnable pour suivre l'évolution rapide du domaine scientifique au travers de projets méthodologiques et anticiper ainsi de nouvelles possibilités d'applications pour l'entreprise.

Car les méthodes de modélisation moléculaire continuent d'évoluer rapidement, de même que leurs applications. Récapitulons quelques thèmes de recherche actuels, déjà signalées au fil de l'exposé de bases théoriques :

nouveaux types de « mouvements » Monte Carlo élémentaires et corrections de biais statistiques appropriées ;
extension des champs de force existants, paramétrisation ab initio de champs de forces « réactifs » ;
nouvelles méthodes stochastiques de résolution numérique exacte de l'équation de Schrödinger (Quantum Monte Carlo), susceptibles de fournir des énergies de référence dans le cas des systèmes à électrons fortement corrélés ;
en DFT, fonctionnelles d'échange-corrélation améliorées, meilleure description de l'écart entre niveaux occupés et niveaux vides, recherche d'algorithmes à l'ordre N plus performants ;
nouvelles méthodes hybrides QM/MM ;
méthodes de développements en agrégats (cluster expansions) pour le traitement ab initio des solides désordonnés ;
nouveaux...