量子计算机如何将我们从冠状病毒中拯救出来

宾夕法尼亚州立大学(Penn State University)的一组研究人员最近开始探索药物发现的高性能解决方案，希望能找到治愈COVID-19的方法。其他数百个研究团队，包括那些得到大型科技公司和大型制药公司支持的团队，也在研究同样的问题。但这项研究不同。宾夕法尼亚州立大学的团队将量子人工智能引入这场战斗。

传统上，药物的发现是一个艰苦的过程，包括反复试验。我们谈论的是显微镜上的眼球，笔和纸上的图形，以及成千上万的肯定的否定和可能的肯定。深度学习的出现加快了学习的速度。

就像人工智能的托马斯·麦考利(Thomas Macaulay)最近在他们的文章中指出的那样，“药物发现可能是人工智能应对大流行的最佳方式”，利用算法筛选近乎无限的化学组合是一种改变游戏规则的方式。一家名为entai的初创公司认为，他们的系统甚至可能发现了一种治疗COVID-19的潜在方法(目前处于试验阶段)。

但如果这种治疗不成功呢?机器要多久才能找到下一个可能的治疗方法?我们需要的是一种方法，通过这种方法，我们可以更快地发现可以作为治疗手段的化学组合。

由工程师斯瓦鲁普·高希(Swaroop Ghosh)领导的宾夕法尼亚州立大学(Penn State)研究小组进入了这一领域。

Ghosh的团队希望通过经典的药物发现算法解决缺乏数据的根本问题，从而显著加快COVID-19的治愈或治疗过程。高希告诉宾夕法尼亚州立大学的萨拉·斯莫尔:

像超级计算机和人工智能这样的高性能计算可以通过快速筛选数十亿种化合物来帮助加速这一过程，从而找到相关的候选药物。当有足够的化合物可供选择时，这种方法是有效的，但不幸的是，COVID-19不是这样。该项目将探索量子机器学习，通过快速生成复杂的化合物来开启药物发现的新功能。

Ghosh与数位电气工程和计算机科学专业的学生合作，致力于优化量子AI系统。这项工作是探索性的，这意味着无法保证任何有用的东西都会从中得出。但是，尽管量子计算还处于起步阶段，但还是有希望的。

这种发现是量子机器学习算法最常提及的用例之一。量子计算机擅长解决这些问题，因为它们不受经典二进制计算限制的约束。借助量子计算机，研究人员可以在更短的时间内使用更少的数据找到更多的发现途径。

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