AETHERION (Version originale d'accès difficile)

L’HISTOIRE du PROJET AETHERION composé en quelques minutes à partir de la requête formulée ci-dessous à Chat GPT le dimanche 26 octobre 2025 :

« Proposes une solution algorythmique fonctionnelle à cet énoncé; l'objectif est de reconstituer de la matière virtuelle inerte ou biologique à partir de cette base d'atomes, un peu à la façon d'un jumeau numérique ou d'un jeu de construction ;118 ATOMES NUMERISES Nature du projet : De la représentation au traitement numérique quantique des atomes et des principes de physique dynamique des phénomènes électroniques à l’échelle atomique et subatomique. Question : Existe-t-il aujourd’hui une représentation dynamique numérique des 118 atomes de la table des éléments (de l'atome N° 1 HYDROGÈNE à l'atome N° 118 OGANESSON) dans une bibliothèque informatique, type C++ ou autre, disponible afin d’être utilisée en programmation pour être facilement assemblés en molécules ou en ensemble de molécules, afin, par exemple, de simuler des expériences biologiques au moyen d’algorithmes sur des architectures informatiques quantiques mises à disposition par IBM ? La représentation statique de chaque atome permettrait de disposer d’une table de représentation globale des atomes connus qui représente la totalité de notre univers connu. La dimension électronique dynamique de chaque atome est essentielle afin de faire varier les structures, passages des états stables aux états agités, transfert d’électrons d’un atome à un autre, variation simulée des spins par introduction de chocs photoniques virtuels, etc. Vous trouverez un tableau de ces 118 éléments plus bas dans le site d’ArobasiX. Ce tableau est inspiré de la table de MENDELEÏEV. En cliquant dessus, vous aurez une surprise ! Dimension pratique et réalisation : Pour les programmeurs ayant des bases en physique atomique, ce plan de travail très simple pourrait constituer un fil directeur. Programmation des 118 algorithmes de modélisation statique des atomes. Programmation des 118 algorithmes de modélisation dynamique des atomes. Programmation des algorithmes de modélisation statique d’un électron. Programmation des algorithmes de modélisation dynamique d’un électron. Programmation des algorithmes de modélisation statique d’un neutron. Programmation des algorithmes de modélisation dynamique d’un neutron. Programmation des algorithmes de modélisation statique d’un proton. Programmation des algorithmes de modélisation dynamique d’un proton. Programmation des algorithmes d’assemblage statique des atomes. Programmation des algorithmes d’assemblage dynamique des atomes. Programmation des algorithmes de simulation statique d’ionisation des atomes. Programmation des algorithmes de simulation dynamique d’ionisation des atomes. Programmation des algorithmes de simulation d’excitation des atomes. Programmation des algorithmes de modélisation graphique tridimensionnelle statique des assemblages de grands nombres d’atomes. Programmation des algorithmes de modélisation graphique tridimensionnelle dynamique des assemblages de grands nombres d’atomes. » T. DUPUY 2020

ChatGPT a dit :

Réflexion durant 19s

Solution algorithmique fonctionnelle — plan et design (français)

Excellent projet — ambitieux, interdisciplinaire et utile pour la recherche, l’enseignement et la simulation. Ci-dessous je propose une architecture logicielle, des structures de données, des algorithmes clés (statique & dynamique), une stratégie d’intégration avec des outils classiques et quantiques (IBM/Qiskit, OpenFermion, PySCF/Psi4), plus un feuille de route et des limitations réalistes. J’indique aussi des sources et bibliothèques existantes que vous pouvez réutiliser ou interfacer. Les points essentiels sont sourcés. psicode.org+4NIST+4IBM+4

1. Vision globale — architecture en couches

Couche données (Atomic DB)

Bibliothèque des 118 éléments : constantes (Z, masse, rayon covalent/ionique estimé), niveaux d’énergie connus, états électroniques critiques, spectres (NIST), bases atomiques usuelles (STO-nG, Gaussian, cc-pVDZ, etc.). Source primaire : NIST. NIST+1

Couche modèles statiques

Représentations analytiques/numériques d’un atome (nucléus + distribution électronique moyenne, orbitales de base, potential), stockage sérialisable (JSON/BSON/protobuf).

Couche modèles dynamiques

Solveurs TD-Schrödinger (1-particule), TD-DFT (temps-dépendant), modèles non-adiabatiques (surface hopping), modèles ouverts (Lindblad) et approximations (tight-binding, Hubbard).

Couche assemblage / chimie computationnelle

Optimisation géométrique, détection de liaisons, génération d’Hamiltonien moléculaire (intégrales 1e/2e), calculs de base par PySCF/Psi4. pyscf.org+1

Couche quantique / compilation

Traduction Hamiltonien → opérateurs fermioniques → mapping qubit (Jordan-Wigner, Bravyi-Kitaev) → circuits (OpenFermion, Qiskit Nature). Algorithmes: VQE, QPE, quench dynamics. Google Quantum AI+1

Couche visualisation & I/O

Visualisation 3D (WebGL/three.js pour navigateur, ou VTK/ParaView), export PDF/obj/pdb, interface REST/CLI.

Couche orchestration / HPC

Support CPU multicoeur (C++), GPU (CUDA), et exécution hybride cloud/quantum (IBM Q). Qiskit pour exécution sur matériel IBM. IBM

2. Structures de données et API (C++ core + Python bindings recommandés)

Principaux types / classes (pseudo-C++ / Python)

// conceptuel

class Atom {

int Z; // numéro atomique

double mass; // masse atomique

Vector3 position; // position dans l'espace (si utilisé pour assemblage)

BasisSet basis; // jeu de fonctions (STO, Gaussian...)

ElectronicState statics; // niveaux, orbitales de référence (coefficients)

SpectralData spectra; // liens vers NIST / données expérimentales

}

class Electron {

double spin; // +1/2 ou -1/2 (ou representation quantum)

Orbital *orbital;

// méthodes pour évolution temporelle (TDSE propagator)

}

class Molecule {

vector<Atom> atoms;

Geometry geometry;

Hamiltonian hamiltonian; // 1e and 2e integrals

// methods: optimize_geometry(), compute_integrals()

}

class Simulator {

// plugable backends: ClassicalSolver (HF, DFT, CC), QuantumBackend (Qiskit, OpenFermion)

run_static(Molecule M, Params p);

run_dynamic(Molecule M, TDParams p);

}

Sérialisation : JSON pour métadonnées, HDF5 pour matrices lourdes (intégrales), protobuf pour communication réseau.

3. Algorithmes clés — implémentation / pipeline fonctionnel

3.1 Pipeline « de l’atome au matériau virtuel »

Initialisation de la DB Atomique

Remplir table 118 éléments depuis NIST + jeux de bases standards. (format: AtomRecord). NIST

Composer molécules / assemblages

Positionnement atomes → heuristique de liaison (distance < seuil * (r_cov)).
Générer topologie & valences.

Calculs ab initio / semi-empiriques

Pour petites molécules: PySCF / Psi4 pour calculer intégrales 1-électron et 2-électrons, orbitales de base, énergie de Hartree-Fock/DFT. (PySCF/Psi4 interfaçables en Python/C++). pyscf.org+1

Transformer en Hamiltonien fermionique

Générer opérateurs fermioniques (a†_p a_q) avec intégrales ; exporter vers OpenFermion / Qiskit-Nature. Google Quantum AI+1

Mapper sur qubits et exécuter

Mapping JW / BK → circuit. Algorithme: VQE (ansatz UCCSD pour chimie), ou QPE pour énergie précise. Exécution sur simulateur classique (statevector) ou sur IBM quantum hardware via Qiskit. IBM+1

Propagation / dynamique

TD-DFT ou propagation par split-operator / Crank-Nicolson (pour cas 1-électron ou réduits), ou algorithmes de dynamique quantique hybride (Trotterisation sur QPU pour petites tailles).

3.2 Algorithme « statique d’un atome »

But : produire une représentation canonique de l’atome (orbitales de base, énergies, moments).
Méthode (approche practicable) :

charger paramètres de base (Z, masse, jeu de base minimal e.g. STO-3G) depuis DB,
résoudre l’équation de Hartree-Fock atomique sphérique (ou utiliser tables expérimentales pour orbitales),
stocker coefficients d’onde (expansion dans la base) et niveaux d’énergie.

Remarque : pour éléments lourds (Z>30) il faut inclure effets relativistes (Dirac-HF ou approximations ECP/pseudopotentials).

3.3 Algorithme « dynamique d’un atome / électron »

TDSE (1 électron) : propagation par Crank-Nicolson ou split-operator FFT.
Multi-électron (approx.) : TD-DFT (Kohn-Sham time propagation), méthode de Runge-Kutta, ou réduction à modèles effectifs (Hubbard, tight-binding) pour grands ensembles.
Ionisation & excitation : coupler champ électromagnétique externe (time-dependent potential), calculer probabilité de transition (Fermi golden rule / TD propagation), implémenter absorption boundary conditions (CAP) pour ionisation numérique.

3.4 Electron transfer & spin dynamics

Electron transfer : implémenter formalisme de Marcus pour transfert de charge sur grande échelle; pour dynamique quantique utiliser partitionnement Redfield/Lindblad ou non-adiabatic couplage (surface hopping) pour transitions.
Spin : inclure interactions de spin-orbit (essentiel Z élevé); simuler excitations photoniques via Hamiltonien dipolaire et appliquer opérateurs spin rotations.

4. Intégration avec l’écosystème existant (pratique)

Bases & intégrales : PySCF / Psi4 pour générer intégrales 1e/2e et fonctions de base (C/Python). pyscf.org+1
Passerelle fermion→qubits : OpenFermion pour construire les opérateurs fermioniques et mapper en qubits ; Qiskit-Nature fournit pipelines similaires et exécution sur IBM Q. Google Quantum AI+1
Exécution quantique : Qiskit (IBM) pour circuits, transpilation, soumission job. Utiliser VQE ou QPE selon objectif d’exactitude. IBM

Exemple de pipeline minimal (Python pseudo-code) :

# 1. build molecule geometry

mol = Molecule.load_from_atoms(atom_list)

# 2. compute integrals with PySCF

integrals = pyscf_compute_integrals(mol, basis='cc-pVDZ')

# 3. construct fermionic hamiltonian (OpenFermion)

ferm_h = openfermion.from_integrals(integrals)

# 4. map to qubits (Jordan-Wigner)

qubit_h = openfermion.jordan_wigner(ferm_h)

# 5. solve with VQE via Qiskit

result = qiskit_vqe_solver(qubit_h, ansatz='UCCSD', backend='ibmq_qasm_simulator')

energy = result.optimal_value

5. Représentation & manipulation visuelle

Stocker les atomes comme objets 3D (positions + champs scalaires : densité électronique, potentiel).
Rendu : exporter mesh pour densité électronique iso-surface (marching cubes → .obj), afficher via three.js / NGL / VMD.
Interface interactive : glisser-déposer atomes, sélection d’états électroniques, playback de la dynamique temporelle.

6. Validation & datasets

Données de référence : NIST ASD pour niveaux et transitions ; bases atomiques (Basis Set Exchange) ; jeux de tests standard (G2, S22, etc.) pour validation énergétique. NIST+1
Tests unitaires : comparer HF/DFT classiques (PySCF/Psi4) et résultats quantiques simulés pour petites molécules (H₂, LiH, BeH₂).

7. Contraintes pratiques, limitations et recommandations

Échelle : simulation exacte d’ensembles atomiques au-delà de ~20 électrons sur QPU actuel est impraticable ; on utilise approximations (model Hamiltonians, embedding, active spaces).
Relativité & corrélation : éléments lourds nécessitent corrections relativistes ; corrélations fortes exigent méthodes coûteuses (CCSD(T)).
Performances : noyau C++ + multi-threading + GPU pour DFT, stockage HDF5 pour intégrales.
Sécurité & éthique : simulations biologiques doivent respecter règles éthiques et réglementations (pas d’assistance à réalisation physique dangereuse).

8. Feuille de route pratique (12–18 mois, équipe 2–4 devs + 1 physicien)

M0–M2 : prototype DB 118 éléments (JSON/HDF5) + loader NIST + tests.
M2–M4 : wrapper minimale PySCF/Psi4 pour calcul d’intégrales ; API Atom/Molecule. pyscf.org+1
M4–M8 : assembler pipeline classical: HF/DFT local + visualisation 3D.
M8–M12 : intégration OpenFermion / Qiskit Nature ; simple VQE demo pour H₂, LiH. Google Quantum AI+1
M12–M18 : ajouter TD propagation, non-adiabatic dynamics, documentation et API C++ stable + bindings Python.
Validation & publication : benchmarks, tests de régression, jeux de données.

9. Exemples concrets / snippets (pseudocode de composants importants)

Construction d’un Hamiltonien moléculaire (processus)

compute_integrals(molecule, basis) → retourne (h_pq, g_pqrs) (1-et 2-électron integrals).
ferm_h = make_fermionic_hamiltonian(h_pq, g_pqrs)
qubit_h = map_to_qubits(ferm_h, mapping='jordan_wigner')
algorithm = VQE(ansatz=UCCSD, optimizer='ADAM')
result = run_on_backend(qubit_h, algorithm, backend='ibmq_simulator_or_device')

Propagateur TDSE (split-operator, 1D/1e)

Implémentation classique : discretiser espace → appliquer exp(-iT dt/2), exp(-iV dt), exp(-iT dt/2) (FFT si grille uniforme).

10. Références et outils cités (lecture & intégration)

NIST Atomic Spectra Database — données atomiques & transitions. NIST+1
Qiskit / Qiskit Nature — IBM, outil pour chimie quantique & exécution sur IBM Q. IBM+1
OpenFermion — compilation & outils fermion→qubits. Google Quantum AI
PySCF — intégrales & méthodes classiques en Python (interop C/C++). pyscf.org
Psi4 — suite open-source pour calculs ab-initio. psicode.org

Conclusion — proposition immédiate (pratique)

Si vous le souhaitez, je peux immédiatement (je ne travaille pas en arrière-plan) :

générer un schéma d’API détaillé (fichiers d’en-tête C++ & signatures Python) pour les classes Atom, Molecule, Simulator ; ou
fournir un prototype Python (notebook) qui : charge un atome (ex. O, Fe), lance un calcul Hartree-Fock via PySCF, construit le Hamiltonien OpenFermion et exécute un petit VQE simulé avec Qiskit (simulator).
Dites simplement quelle option vous préférez et je vous fournis le code / le schéma complet immédiatement.

Vous avez dit :

Trouves un nom original à cette application/projet et génères un schéma d'API détaillé (fichiers d’en-tête C++ & signatures Python) pour les classes Atom, Molecule, Simulator, avec une rapide présentation/synthèse du projet.

ChatGPT a dit :

Excellent — voici une synthèse complète et professionnelle de votre projet, avec un nom original, un résumé de concept, et un schéma d’API détaillé (C++ + Python) parfaitement cohérent pour un développement modulaire ou collaboratif.

🧬 NOM PROPOSÉ : AETHERION

Étymologie : du grec aithēr (éther) + suffixe -ion (particule chargée).
Sens : “l’entité numérique qui relie l’énergie et la matière”.

AETHERION est une plateforme logicielle destinée à modéliser, assembler et animer virtuellement les 118 atomes connus, de l’échelle atomique à l’échelle moléculaire, en intégrant les lois de la physique quantique et subatomique.

Elle vise à reconstituer de la matière virtuelle (inerte ou biologique) dans un environnement numérique interactif et calculatoire, compatible avec des architectures classiques, GPU et quantiques (IBM Q, Qiskit Nature).

🧩 SYNTHÈSE CONCEPTUELLE DU PROJET

🎯 Objectif

Créer un moteur universel de simulation atomique et moléculaire capable :

de représenter numériquement les 118 éléments de la table de Mendeleïev (base atomique complète) ;
de simuler leurs dynamiques électroniques et photoniques (transferts d’électrons, spin, ionisation, excitation) ;
d’assembler ces atomes en molécules, puis en structures biologiques ou matérielles complexes ;
et de permettre une exécution hybride classique / quantique via des connecteurs comme OpenFermion et Qiskit Nature.

🧱 ARCHITECTURE LOGICIELLE (APERÇU)

┌──────────────────────────────────────────────────┐

│ AETHERION │

├──────────────────────────────────────────────────┤

│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌──────────┐ │

│ │ AtomDB │→ │ Molecule │→ │ Simulator │ │

│ └────────────┘ └────────────┘ └──────────┘ │

│ ↑ ↓ ↓ │

│ [NIST / BSE] [Assemblage] [CPU/GPU/Quantum] │

├──────────────────────────────────────────────────┤

│ API C++ / Python bindings (pybind11) │

└──────────────────────────────────────────────────┘

⚙️ SCHÉMA D’API — C++ (fichiers d’en-tête)

📄 Atom.hpp

#pragma once

#include <string>

#include <vector>

#include "Vector3.hpp"

#include "Orbital.hpp"

namespace aetherion {

class Atom {

public:

// --- Attributs fondamentaux ---

int atomicNumber; // Numéro atomique (Z)

std::string symbol; // Symbole chimique (ex: "H", "O")

double mass; // Masse atomique (u)

Vector3 position; // Coordonnées 3D (si dans une molécule)

double charge; // Charge effective

// --- Propriétés électroniques ---

std::vector<Orbital> orbitals; // Ensemble d’orbitales (s, p, d, f)

double ionizationEnergy; // Énergie d’ionisation (eV)

double electronAffinity; // Affinité électronique (eV)

// --- Constructeurs ---

Atom();

Atom(int Z, const Vector3& pos = {0,0,0});

// --- Méthodes principales ---

void loadFromDatabase(); // Charge les données de la DB atomique

void excite(double photonEnergy); // Simule excitation électronique

void ionize(double energy); // Simule ionisation si énergie suffisante

void relax(); // Retour à l’état fondamental

// --- Visualisation ---

std::string toString() const;

};

} // namespace aetherion

📄 Molecule.hpp

#pragma once

#include <vector>

#include "Atom.hpp"

#include "Hamiltonian.hpp"

namespace aetherion {

class Molecule {

public:

std::string name;

std::vector<Atom> atoms;

Hamiltonian hamiltonian;

// --- Constructeurs ---

Molecule() = default;

Molecule(const std::string& name);

// --- Gestion des atomes ---

void addAtom(const Atom& atom);

void removeAtom(size_t index);

void translate(double dx, double dy, double dz);

void rotate(double angle, const Vector3& axis);

// --- Calculs ---

void buildHamiltonian(const std::string& basisSet = "STO-3G");

double computeEnergyHF(); // Hartree-Fock

double computeEnergyDFT(); // DFT (via PySCF/Psi4)

double computeBondLength(int i, int j);

// --- Exportation ---

void exportGeometry(const std::string& filename, const std::string& format = "xyz") const;

};

} // namespace aetherion

📄 Simulator.hpp

#pragma once

#include "Molecule.hpp"

#include "QuantumBackend.hpp"

#include "TimePropagation.hpp"

namespace aetherion {

enum class BackendType { CLASSICAL, GPU, QUANTUM };

class Simulator {

public:

BackendType backend;

double timestep_fs; // pas de temps en femtosecondes

double totalTime_fs; // durée totale

Simulator(BackendType backendType = BackendType::CLASSICAL);

// --- Simulation statique ---

double computeGroundStateEnergy(Molecule& mol);

// --- Simulation dynamique ---

void propagate(Molecule& mol); // Évolution temporelle TDSE/TDDFT

void excitePhoton(Molecule& mol, double photonEnergy);

void transferElectron(Molecule& mol, int fromAtom, int toAtom);

// --- Exécution quantique (Qiskit / OpenFermion) ---

void buildQuantumCircuit(Molecule& mol);

void runQuantumSimulation(Molecule& mol);

// --- Visualisation / journalisation ---

void exportResults(const std::string& path);

};

} // namespace aetherion

🐍 API PYTHON (signatures équivalentes)

from aetherion import Atom, Molecule, Simulator, BackendType

# --- Créer un atome ---

H = Atom(Z=1)

O = Atom(Z=8)

O.excite(photonEnergy=10.2) # excitation électronique virtuelle

# --- Créer une molécule d’eau ---

H2O = Molecule("Water")

H2O.addAtom(O)

H2O.addAtom(H)

H2O.buildHamiltonian(basisSet="cc-pVDZ")

energy = H2O.computeEnergyHF()

# --- Lancer une simulation quantique ---

sim = Simulator(backend=BackendType.QUANTUM)

sim.buildQuantumCircuit(H2O)

sim.runQuantumSimulation(H2O)

# --- Sauvegarde ---

sim.exportResults("results/h2o_vqe.json")

🔬 Synthèse du fonctionnement

Module	Fonction	Outils associés
AtomDB	Base des 118 éléments (valeurs NIST)	JSON/HDF5
Atom	Représentation numérique et dynamique d’un atome	C++ classes
Molecule	Assemblage et calculs statiques (HF, DFT)	PySCF / Psi4
Simulator	Propagation, excitation, intégration quantique	Qiskit Nature, OpenFermion
Visualisation	Rendu 3D (densités, liaisons, états électroniques)	WebGL / VTK
Export	Données physiques et graphiques	JSON / .xyz / .obj

🚀 Extensions futures (feuille de route)

v1.0 : Représentation statique complète des 118 atomes + assemblage moléculaire.
v1.2 : Module de dynamique électronique TD-DFT + export 3D.
v1.5 : Connecteurs quantiques (OpenFermion + Qiskit).
v2.0 : Moteur de simulation biologique (structures protéiques virtuelles).
v3.0 : Interface 3D interactive — “construction de matière numérique”.

Souhaitez-vous que je génère maintenant :

📘 le diagramme UML complet (Atom, Molecule, Simulator) ; ou
💻 le squelette de code C++ fonctionnel prêt à compiler (avec namespace aetherion et fichiers .hpp/.cpp) ;
ou les deux dans un document PDF explicatif (titre + diagramme + code) ?

Vous avez dit :

Genial, merci 1 million de fois, génères les deux dans un document PDF explicatif (titre + diagramme + code)

ChatGPT a dit :

Voici le document PDF complet contenant la présentation du projet AETHERION, son schéma conceptuel et les structures de code C++/Python correspondantes :

📘 Télécharger le PDF « AETHERION_Specifications_Techniques »

AETHERION

Plateforme de Simulation Atomique et Moléculaire Hybride

AETHERION est un moteur de simulation universel visant à modéliser les 118 atomes de la table

périodique, à les assembler en molécules et à simuler leurs dynamiques quantiques et

photoniques. Ce document présente la structure conceptuelle, le diagramme UML des classes

principales et les en-têtes C++ correspondants, ainsi que leurs signatures Python.

Diagramme UML simplifié :

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■ AETHERION ■

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■ ■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■■ ■

■ ■ Atom ■→ ■ Molecule ■→ ■ Simulator ■ ■

■ ■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■■ ■

■ ↑ ↓ ↓ ■

■ [NIST / BSE] [Assemblage] [CPU/GPU/Quantum] ■

■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■

Fichier C++ : Atom.hpp

#pragma once

#include <string>

#include <vector>

#include "Vector3.hpp"

#include "Orbital.hpp"

namespace aetherion {

class Atom {

public:

int atomicNumber;

std::string symbol;

double mass;

Vector3 position;

double charge;

std::vector<Orbital> orbitals;

double ionizationEnergy;

double electronAffinity;

Atom();

Atom(int Z, const Vector3& pos = {0,0,0});

void loadFromDatabase();

void excite(double photonEnergy);

void ionize(double energy);

void relax();

std::string toString() const;

};

} // namespace aetherion

Fichier C++ : Molecule.hpp#pragma once

#include <vector>

#include "Atom.hpp"

#include "Hamiltonian.hpp"

namespace aetherion {

class Molecule {

public:

std::string name;

std::vector<Atom> atoms;

Hamiltonian hamiltonian;

Molecule() = default;

Molecule(const std::string& name);

void addAtom(const Atom& atom);

void removeAtom(size_t index);

void translate(double dx, double dy, double dz);

void rotate(double angle, const Vector3& axis);

void buildHamiltonian(const std::string& basisSet = "STO-3G");

double computeEnergyHF();

double computeEnergyDFT();

double computeBondLength(int i, int j);

void exportGeometry(const std::string& filename, const std::string& format = "xyz") const;

};

} // namespace aetherion

Fichier C++ : Simulator.hpp

#pragma once

#include "Molecule.hpp"

#include "QuantumBackend.hpp"

#include "TimePropagation.hpp"

namespace aetherion {

enum class BackendType { CLASSICAL, GPU, QUANTUM };

class Simulator {

public:

BackendType backend;

double timestep_fs;

double totalTime_fs;

Simulator(BackendType backendType = BackendType::CLASSICAL);

double computeGroundStateEnergy(Molecule& mol);

void propagate(Molecule& mol);

void excitePhoton(Molecule& mol, double photonEnergy);

void transferElectron(Molecule& mol, int fromAtom, int toAtom);

void buildQuantumCircuit(Molecule& mol);

void runQuantumSimulation(Molecule& mol);

void exportResults(const std::string& path);

};

} // namespace aetherion

API Python équivalente :

from aetherion import Atom, Molecule, Simulator, BackendType

H = Atom(Z=1)

O = Atom(Z=8)

H2O = Molecule("Water")H2O.addAtom(O); H2O.addAtom(H); H2O.addAtom(H)

H2O.buildHamiltonian(basisSet="cc-pVDZ")

energy = H2O.computeEnergyHF()

sim = Simulator(backend=BackendType.QUANTUM)

sim.buildQuantumCircuit(H2O)

sim.runQuantumSimulation(H2O)

sim.exportResults("results/h2o_vqe.json")

TRESORERIE DU PROJET AETHERION

Chiffrer le projet AETHERION et proposer un plan d'amortissement

Très bonne idée — c’est une étape essentielle pour évaluer la faisabilité économique du projet AETHERION, qui se situe à la frontière entre simulation atomique, IA scientifique et calcul quantique.

Voici une analyse complète du chiffrage et du plan d’amortissement, structurée comme un dossier synthétique technico-financier.

🧠 1. Rappel du concept du projet AETHERION

Objet :
Développement d’une plateforme logicielle (librairie + interface API + backend hybride) pour la simulation dynamique des 118 atomes connus, incluant les interactions électroniques, photoniques et spintroniques, avec exécution possible sur architectures quantiques (IBM, IonQ, Rigetti…).

Objectifs :

Créer un jumeau numérique complet de la matière (statique + dynamique).
Permettre la simulation moléculaire, biologique et énergétique à l’échelle quantique.
Offrir une API scientifique (C++ / Python / Quantum SDK) open source ou semi-propriétaire.

💰 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) et interface utilisateur scientifique	8 mois	200 000 €
Implémentation quantique	Adaptation Qiskit, Q# ou circuits VQE, QAOA	6 mois	180 000 €
Infrastructure et calculs cloud	Accès IBM Quantum / HPC / stockage données atomiques	2 ans	100 000 €
Tests, documentation, packaging	Intégration continue, manuel 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€

🧩 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, IP	5 %	62 500 €
Gestion et coordination	10 %	125 000 €
Total	100 %	1 250 000 €

🧮 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 logiciel de R&D).

📈 5. Valorisation & retour sur investissement

Source de revenu potentielle	Estimation annuelle (à partir de l’an 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/an)	≈ 550 000 €

ROI sur 5 ans :

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

⚙️ 6. Scénario de financement

Type de financement	Montant (€)	Observations
Subvention recherche (ANR / Horizon Europe)	400 000	pour la phase scientifique
Apport en capital privé (fonds deeptech)	500 000	pour 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 cible	1 250 000 €	équilibré

🧭 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

📘 8. Synthèse

AETHERION se positionne comme un métaverse scientifique quantique,
c’est-à-dire une interface universelle entre la physique atomique, la simulation numérique classique, et le calcul quantique appliqué.

La faisabilité technique est solide (bibliothèques existantes : PySCF, OpenFermion, Qiskit).
Le projet peut atteindre un TRL 6–7 (prototype validé) en deux ans.

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