Computational Aspects of the One Body Reduced Density Matrix Functional Theory
Onderzoekers zetten steeds vaker computersimulaties in om nieuwe geneesmiddelen en materialen te ontwikkelen. Dat bespaart tijd en kosten, omdat veelbelovende moleculen eerst digitaal kunnen worden getest voordat laboratoriumonderzoek nodig is. Toch blijven sommige chemische processen moeilijk nauwkeurig te simuleren, vooral zogenoemde ‘sterk gecorreleerde systemen’, die bijvoorbeeld ontstaan wanneer chemische bindingen worden uitgerekt.
Kwantumchemicus Nicolas Cartier ontwikkelde een nieuw algoritme dat deze complexe berekeningen aanzienlijk versnelt. Zijn onderzoek richt zich op een relatief weinig onderzochte methode binnen de kwantumchemie: gereduceerde dichtheidsmatrixfunctionaaltheorie (RDMFT). Met zijn aanpak kunnen berekeningen vaak tot tien keer sneller worden uitgevoerd dan voorheen.
Volgens Cartier is er bovendien potentieel om de methode nog veel efficiënter te maken via een volledig nieuwe rekenaanpak, al is daar verder onderzoek voor nodig. Dankzij de versnelling worden RDMFT-berekeningen niet alleen praktischer, maar ook inzetbaar voor grotere en realistischer moleculen.
Snellere en nauwkeurigere simulaties kunnen de ontwikkeling van nieuwe medicijnen versnellen, bijdragen aan duurzame alternatieven voor petrochemische producten en helpen bij de ontwikkeling van innovatieve agrochemische toepassingen voor voedselproductie. Problemen die tot nu toe te complex waren om betrouwbaar te simuleren, komen daarmee mogelijk binnen bereik van onderzoekers en bedrijven.
Meer informatie over het proefschrift