AETHERION (Version facile d'accès)

 

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AETHERION

By T. DUPUY AROBASIX — octobre 26, 2025

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INTRODUCTION : L’HISTOIRE DU PROJET AETHERION

Ce document présente le projet innovant AETHERION dont l’origine remonte à une requête formulée à Chat GPT le dimanche 26 octobre 2025, visant à définir une plateforme de reconstitution virtuelle de la matière, inerte ou biologique.

L’intégralité de la requête était la suivante :

« Proposes une solution algorithmique fonctionnelle à cet énoncé... »

Ce projet vise à développer une architecture logicielle capable de représenter, modéliser et simuler dynamiquement tous les éléments de la table de Mendeleïev, c’est-à-dire les 118 atomes, dans un environnement numérique interactif.

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CONCEPT DU PROJET AETHERION

Objectif général

Créer une plateforme ouverte, hybride, permettant :

• La modélisation numérique précise et dynamique des 118 éléments, depuis l’hydrogène jusqu’à l’oganesson.
• La simulation des phénomènes électroniques, atomiques, moléculaires, et biologiques, exploitant aussi bien les architectures classiques que quantiques.
• La reconstitution virtuelle d’ensembles complexes, biologiques ou matériels, sous forme de « jumeaux numériques ».

Fonctionnalités clés

• Représentation statique et dynamique de chaque atome, avec ses orbitales et états électroniques.
• Assemblage d’atomes en molécules ou structures complexes.
• Simulation du transfert d’électrons, de spins, d’ions et d’excitations.
• Visualisation en 3D des structures, en temps réel ou en mode fixe.
• Intégration avec des outils classiques (PySCF, Psi4, etc.) et quantiques (IBM/Qiskit, OpenFermion).

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ARCHITECTURE TECHNIQUE PROPOSÉE

1. Vue d’ensemble en couches

Couche	Description
Données atomiques	Bibliothèque référençant 118 éléments (NIST, bases standards).
Modèles statiques	Représentations analytiques ou numériques sérialisables (JSON, BSON).
Modèles dynamiques	Solveurs TD-Schrödinger, TD-DFT, modèles ouverts (Lindblad...).
Chimie computationnelle	Calculs ab initio, génération d’Hamiltoniens (PySCF/Psi4).
Traduction quantique	Mapping fermioniques → qubits, circuits Qiskit, VQE, QPE.
Visualisation	Rendu 3D, export de fichiers, interfaces Web (WebGL, three.js).
Orchestration HPC	Support multi-core, GPU, cloud, exécution hybride.

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2. Structures de données (exemples conceptuels)

Extraits de classes en pseudo-C++ / Python :

cpp

Copy

// Classe Atom
class Atom {
public:
    int Z; // Numéro atomique
    double mass; // Masse atomique
    Vector3 position; // Coordinates
    BasisSet basis; // Fonction de base
    ElectronicState states; // Orbitales & niveaux
    SpectralData spectra; // Données expérimentales
};

python

Copy

# Classe Atom en Python
class Atom:
    def __init__(self, Z, position=(0, 0, 0)):
        self.Z = Z
        self.position = position
        # autres paramètres

Classe Molecule :

cpp

Copy

class Molecule {
public:
    std::string name;
    std::vector<Atom> atoms;
    Hamiltonian hamiltonian;
    
    void addAtom(const Atom& atom);
    void buildHamiltonian(const std::string& basisSet);
    double computeEnergyHF();
    // autres méthodes
};

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3. Processus et algorithmes clés

3.1 Pipeline de la modélisation atomique à la simulation de matériaux

• Initialisation de la base atomique (120 éléments, via NIST).
• Construction d'assemblages moléculaires à partir d’algorithmes heuristiques.
• Calcul ab initio pour small molecules (PySCF/Psi4).
• 
  
• 3.2 Algorithme de modélisation statique d’un atome
• Objectif :Obtenir une représentation numérique précise de l’atome, incluant orbitales, niveaux d’énergie, moments.

Étapes principales :

• Charger ses paramètres fondamentaux : Z (numéro atomique), masse, fonction de base minimale (ex : STO-3G).
• Résoudre l’équation de Hartree-Fock sphérique, ou utiliser des tables expérimentales.
• Stocker les coefficients d’onde et les énergies correspondantes dans une base numérique sérialisée.

Remarque essentielle :
Pour les éléments lourds (Z > 30), il faut tenir compte d’effets relativistes (par exemple, Dirac-HF ou pseudopotentials).

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3.3 Algorithme de modélisation dynamique d’un atome / électron

Objectifs :

• Simuler l’évolution temporelle de l’électron dans un potentiel en utilisant :
  • La méthode Crank-Nicolson ou split-operator avec FFT (pour un seul électron).
  • TD-DFT pour plusieurs électrons.
• Intégrer les effets d’ionisation et excitation en couplant un champ électromagnétique extérieur.

Étapes générales :

• Discrétiser l’espace et le temps.
• Propager l’état de l’électron avec la méthode choisie.
• Calculer les probabilités de transition et d’ionisation (via Fermi Golden Rule ou TD).
• Implémenter des conditions d’absorption aux frontières pour éviter les réflexions artificielles.

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3.4 Simulation du transfert d’électrons et de la dynamique de spin

• Transfert d’électrons :
  Approche selon le formalisme de Marcus, ou via des techniques de dynamique quantique (Lindblad, Redfield).

• Dynamique du spin :
  Inclure des interactions spin-orbite, simuler des états excités via un Hamiltonien dipolaire, et manipuler les rotations de spin avec des opérateurs spécifiques.

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4. Intégration avec l’écosystème existant

• Bases & intégrales : PySCF, Psi4 pour calculs classiques.
• Fermion-to-qubit : OpenFermion, Qiskit Nature.
• Exécution quantique : Circuits VQE, QPE via Qiskit (IBM Q).

Exemple de pipeline minimal en pseudo-code Python :

python

Copy

# Construction de la molécule
mol = Molecule.load_from_atoms(atom_list)
# Calcul des intégrales
integrals = pyscf_compute_integrals(mol, basis='cc-pVDZ')
# Hamiltonien fermionique
ferm_h = openfermion.from_integrals(integrals)
# Mapper sur qubits (Jordan-Wigner)
qubit_h = openfermion.jordan_wigner(ferm_h)
# Résolution avec VQE
result = qiskit_vqe_solver(qubit_h, ansatz='UCCSD', backend='ibmq_qasm_simulator')
 energie = result.optimal_value

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5. Visualisation et manipulation

• Stocker chaque atome comme un objet 3D (avec ses orbitales, densités, potentiels).
• Générer et exporter des maillages pour visualisations 3D interactives (marching cubes → fichiers .obj, visualisation avec three.js, VTK, VMD).
• Interface utilisateur interactive : glisser-déposer, sélection d’états, lecture de la dynamique en temps réelle.

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6. Validation et jeux de données

• Références : NIST ASD, Basis Set Exchange, jeux de tests standard (G2, S22, etc.).
• Validation : comparer résultats classiques (PySCF, Psi4) avec simulations quantiques pour petites molécules.
• Tests unitaires et régressions pour fiabilité.

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7. Contraintes et recommandations

• La modélisation précise d’ensembles d’électrons (>20) sur QPU reste difficile.
• La prise en compte d’effets relativistes et de fortes corrélations nécessitent des méthodes coûteuses.
• Performance optimisée via C++ multithread, GPU, stockage HDF5.
• Exigences éthiques pour les simulations biologiques ou sensibles.

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8. Feuille de route (12-18 mois)

Prototype base atomique	120 éléments (JSON/HDF5) + tests	M0 - M2
Wrappers et API	Interface Python compacte avec PySCF/Psi4, classes Atom/Molecule	M2 - M4
Pipeline classique	Calculs Hartree-Fock / DFT, visualisation 3D	M4 - M8
Intégration quantique	OpenFermion, Qiskit Nature, démo VQE simplifié	M8 - M12
Dérivation avancée	Propagation TD, dynamique non-adiabatique, documentation	M12 - M18

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9. Exemples concrets / Snippets techniques (pseudocode)

Construction d’un Hamiltonien moléculaire

python

Copy

# 1. Calcul des intégrales
integrals = compute_integrals(molecule, basis='cc-pVDZ')
# 2. Création Hamiltonien fermionique
ferm_h = make_fermionic_hamiltonian(h_pq, g_pqrs)
# 3. Mapping sur qubits
qubit_h = openfermion.jordan_wigner(ferm_h)
# 4. Optimisation via VQE
result = qiskit_vqe_solver(qubit_h, ansatz='UCCSD', backend='ibmq_qasm_simulator')
energy = result.optimal_value

Propagateur TDSE basique (split-operator)

python

Copy

# Discrétisation espace
# Application étapes successives : T/2 - V - T/2 (FFT possible)
apply_split_operator(wavefunction, T, V, dt)

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10. Références et ressources

• Donnees atomiques et spectroscopie : NIST Atomic Spectra Database
  https://www.nist.gov/pml/atomic-spectra-database

• Simulations classiques / ab initio : PySCF, Psi4
  https://pyscf.org/
  https://psicode.org/

• Calculs quantiques : OpenFermion, Qiskit Nature
  https://github.com/quantumlib/OpenFermion
  https://qiskit.org/documentation/nature/

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11. Proposition de livrables et plan d’action

Phase	Objectifs	Livrables	Délai
Phase 1	BDD atomique, API niveau basique	Visualisation partie, API Atom/Molecule	M6
Phase 2	Intégration calculique classique	Pipeline complet HF/DFT + visualisation	M12
Phase 3	Intégration tech quantique	Connecteurs Qiskit/OpenFermion, démo VQE	M18
Phase 4	Interface graphique avancée	Visu interactif Web + App	M20
Phase 5	Diffusion & publications	Articles, documentation	M24

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12. Synthèse et perspectives

AETHERION : une plateforme innovante

• Positionnée comme un métaverse scientifique quantique, elle relie :
  • La modélisation atomique robuste,
  • La simulation dynamique avancée,
  • La puissance du calcul quantique.
• La plateforme est conçue pour atteindre un niveau de maturité technologique (TRL) 6-7 en 2 ans.
• Elle offre une synergie entre recherche fondamentale, développement industriel, et éducation

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Conclusion et appel à l’action

AETHERION est une plateforme de rupture, mêlant modélisation atomique avancée, calcul quantique et visualisation interactif.
Elle s’inscrit dans une démarche interdisciplinaire visant à accélérer la recherche en chimie, biologie, matériaux et énergie, tout en préservant une architecture ouverte, modulaire, et évolutive.

Prochaines étapes recommandées :

• Valider la faisabilité technique par prototypes et simulations.
• Mobiliser une équipe pluridisciplinaire (physique, chimie, informatique quantique).
• Définir un calendrier précis avec jalons fiables.
• Identifier les financements publics & privés (subventions, fonds deeptech).
• Engager une stratégie de partenariat avec acteurs majeurs du secteur.

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Contact et partenaires

Pour toute collaboration, financement ou projet de développement, vous pouvez contacter :
[DUPUY/ Contact]
[dupuy.t@wanadoo.fr/ 00 33 (0)6 46 43 6610]
[Site web / LinkedIn]

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Annexes (en option)

• Gabarits de code C++ / Python pour mise en pratique immédiate.
• Schémas UML des classes principales.
• Calendrier de développement détaillé.

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Résumé final

AETHERION se positionne comme une plateforme innovante qui conjugue la puissance du calcul classique et quantique pour créer le « laboratoire virtuel » du futur, capable de modéliser toute la matière, ses dynamiques, et ses interactions dans un espace numérique immersif.

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🧠 1. Rappel du Concept du Projet AETHERION

Objectif

Le projet AETHERION vise à développer une plateforme logicielle innovante (comprenant une librairie, une interface API et un backend hybride) dédiée à la simulation dynamique des 118 atomes connus. Cette plateforme doit permettre d’intégrer et d’interagir avec :

• Les interactions électroniques, photoniques et spintroniques,
• La simulation sur architectures classiques, GPU et quantiques (notamment IBM, IonQ, Rigetti...).

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Objectifs détaillés

• Créer un jumeau numérique complet de la matière — à la fois en représentation statique et dynamique.
• Permettre la modélisation moléculaire, biologique et énergétique à l’échelle quantique.
• Offrir une API scientifique ouverte (en C++, Python, ou SDK quantique) pour la recherche, l’éducation et l’innovation industrielle.

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💰 2. Chiffrage global du projet

Poste	Description	Durée estimée	Coût (€ HT)
Études préliminaires	Spécifications physiques, modèle de données atomique, bases quantiques, schéma API	6 mois	120 000 €
Développement noyau C++ / Python	Classes Atom, Molecule, Simulator, interface OpenFermion/PySCF/Qiskit	12 mois	350 000 €
Développement graphique (3D)	Visualisation temps réel (OpenGL/WebGPU), interface utilisateur	8 mois	200 000 €
Implémentation quantique	Adaptation Qiskit, Q#, circuits VQE, QAOA	6 mois	180 000 €
Infrastructure et calculs cloud	Accès IBM Quantum, HPC, stockage de données atomiques	2 ans	100 000 €
Tests, documentation, packaging	CI, API, site de démonstration	4 mois	50 000 €
Gestion de projet & coordination scientifique	Chef de projet, physicien quantique, data scientist	24 mois	250 000 €

Total estimé (2 ans) :
≈ 1 250 000 € HT
TVA (20%) : 250 000 €
Total TTC : ≈ 1,5 M€

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🧩 3. Répartition par type de dépenses

Type de dépense	%	Montant (€ HT)
R&D scientifique & algorithmique	40 %	500 000 €
Développement logiciel & interface	35 %	437 500 €
Infrastructure cloud & licences	10 %	125 000 €
Communication, documentation, propriété intellectuelle	5 %	62 500 €
Gestion et coordination	10 %	125 000 €

Total : € 1 250 000

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🧮 4. Plan d’amortissement (prévision sur 5 ans)

Année	Investissement initial cumulé (€)	Amortissement annuel (€)	Valeur nette comptable (€)
2025	1 250 000	—	1 250 000
2026	—	250 000	1 000 000
2027	—	250 000	750 000
2028	—	250 000	500 000
2029	—	250 000	250 000
2030	—	250 000	0

Durée d’amortissement comptable : 5 ans linéaire (standard pour un actif R&D logiciel).

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📈 5. Valorisation et retour sur investissement

Source de revenu potentielle	Estimation annuelle (à partir de l’année 3)
Licences R&D (privées / publiques)	150 000 €
Contrats d’intégration industrielle (matériaux, pharma, énergie)	250 000 €
Prestations de simulation quantique sur mesure	100 000 €
Formations & support	50 000 €
Total estimé (revenus par an)	≈ 550 000 €

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Projection financière sur 5 ans

Critère	Valeur
Investissement initial	1,25 M€
Revenus cumulés sur 5 ans	≈ 2,2 M€
Taux de rentabilité interne (TRI)	25% à 30%

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6. Scénario de financement

Type de financement	Montant (€)	Observations
Subvention recherche (ANR, Horizon Europe)	400 000 €	Pour financer la phase scientifique
Apport en capital privé (fonds deeptech)	500 000 €	Pour la R&D, développement et industrialisation
Crédit Impôt Recherche (CIR)	200 000 €	Retour fiscal sur 2 ans
Partenariats industriels (licences)	150 000 €	Matériaux, biologie, énergie
Autofinancement / apports fondateurs	0 - 100 000 €	Variable selon la structure

| Total financement ciblé | 1 250 000 € | Équilibré |

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7. Proposition de livrables clés

Phase	Livrable	Délai
Phase 1	Table atomique dynamique (118 atomes)	M6
Phase 2	API de simulation moléculaire (C++/Python)	M12
Phase 3	Connecteurs quantiques (Qiskit / OpenFermion)	M18
Phase 4	Interface graphique 3D (Web & App)	M20
Phase 5	Publication et diffusion scientifique	M24

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8. Synthèse

AETHERION se positionne comme un environnement de simulation avancée en physique et chimie quantique, intégrant :

• La modélisation atomique (118 éléments)
• La dynamique électronique et photonique
• La capacité à assembler des structures complexes
• La compatibilité avec architectures classiques et quantiques

Ce projet ambitionne d’atteindre un niveau de maturité TRL 6-7 en deux ans, et de devenir une plateforme de référence dans la recherche et l’industrie.

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Annexes possibles :

• Diagramme UML des classes Atom, Molecule, Simulator
• Exemplaires de code de démarrage (C++ / Python)
• Calendrier détaillé de développement

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Résumé final (bis) :

AETHERION est un « métaverse » scientifique quantique, combinant modélisation atomique, calcul quantique et visualisation interactive. Son objectif : fournir aux chercheurs et industriels un outil complet pour explorer la matière à l’échelle atomique et moléculaire dans un environnement numérique immersif.