科学的研究者は、惑星の周りで働くのに苦労しており、新しいコロナウイルスのワクチンを見つける際に迅速なブレークスルーを期待して、世界で最も強力なスーパーコンピューターを使用してデータを熱狂的に計算しています。
で研究者ペンシルベニア州立大学彼らは、量子機械学習として知られる研究の革新的なハイブリッドブランチを採用して、Covid-19治療を発見するプロセスを大幅に加速できるソリューションに衝突したと考えてください。
aに関してはコンピューターサイエンス主導のアプローチ治療法を特定するために、ほとんどの方法論は、ウイルスの主なプロテアーゼ、またはタンパク質と結合する可能性があるかどうかを確認するために、さまざまな化合物を1つずつスクリーニングするために機械学習を活用します。
最も強力なコンピューターはあったにもかかわらず、このプロセスは困難で時間がかかります実際に凝縮年（おそらく数十年）薬物検査の2年未満の時間。 「病気を治すことができる新薬を発見することは、干し草の山で針を見つけるようなものです」と、ペンシルベニア州のジョセフ・Rとジャニス・M・モンコウスキーのキャリア開発助教授、ジャニス・M・モンコウスキーのキャリア開発助教授であると述べました。
また、信じられないほど高価です。 Ghoshは、新薬を発見するための現在のパイプラインは、コンセプト段階から市場にリリースされるまで5年から10年かかり、その過程で数十億ドルかかる可能性があると言います。
「などの高性能コンピューティングスーパーコンピューターそして人工知能（AI）関連する薬物候補を見つけるために数十億の化合物を迅速にスクリーニングすることにより、このプロセスを加速するのに役立ちます」と彼は詳しく説明しました。
「このアプローチは、パイプラインで十分な化合物が利用できる場合に機能しますが、残念ながらこれはCovid-19には当てはまりません。このプロジェクトでは、このプロジェクトでは、複雑な化合物を迅速に生成することにより、創薬の新しい機能のロックを解除するための量子機械学習を検討します。」
量子機械学習は、機械学習の要素と量子物理学を組み合わせた新興分野です。 Ghoshと彼の博士課程の学生は、過去に組み合わせ最適化問題として知られる特定の一連の問題を解決するためのツールセットを開発しました。量子コンピューティング。
薬物発見の計算は、組み合わせの最適化の問題と一致し、研究者は、より費用対効果の高い方法で、治療を発見するプロセスをスピードアップすることを期待して同じツールセットをタップすることができます。
「創薬のための人工知能は非常に新しい分野です」とGhosh氏は言います。 「最大の課題は、まだ進化しているテクノロジー、つまり量子コンピューティングと量子機械学習を使用して、問題に対する未知の解決策を見つけることです。私たちは、現在の重要な問題に対処し、この墓の課題を解決するために私たちのビットに貢献する際の量子コンピューティングの見通しに興奮しています。」