Kako nas kvantni računari mogu spasiti od koronavirusa
Tim istraživača sa Penn State University nedavno je počeo da istražuje rešenja za otkrivanje lekova u nadi da će naići na lek za COVID-19. Stotine drugih istraživačkih timova, uključujući one podržane od strane velikih tehnoloških i velikih farmaceutskih kompanija, rade na istom problemu. Međutim ova studija je drugačija. Tim Penn State-a uvodi kvantni AI u borbu.
Tradicionalno otkrivanje lekova bio je mukotrpan proces koji uključuje princip pokušaja i greške. Radi se o satima provedenim za mikroskopima, grafikonima iscrtanim olovkom na papiru i mnogi drugi. Pojava deep learning-a malo je ubrzala stvari.
Kao što je nedavno Neural-ov vlasnik Thomas Macaulay istakao u svom članku, „Otkriće lekova je možda najbolja upotreba AI-ja za borbu protiv pandemije“, upotreba algoritama za analizu gotovo beskonačnih hemijskih kombinacija je nešto što menja stvari iz korena. Jedan startap, BenevolentAI, veruje da je njegov sistem čak otkrio potencijalni tretman za COVID-19 (trenutno se nalazi na ispitivanjima).
Međutim, šta ako taj tretman ne uspe? Koliko vremena će proći pre nego što mašine pronađu sledeći potencijalni lek? Potrebna je metoda kojom se mogu brže otkriti hemijske kombinacije koje bi mogle da deluju kao tretmani.
Kvantno računarstvo za brže pronalaženje lekova
Tim inženjera Swaroop Ghosh-a sa Penn State univerziteta se nada da će značajno ubrzati proces pronalaženja leka ili tretmana za lečenje COVID-19 rešavanjem korena problema, nedostatak podataka, klasičnim algoritmima za otkrivanje lekova. Ghosh je rekao:
„Računari visokih performansi kao što su super-računari i veštačka inteligencija mogu pomoći ubrzavanju ovog procesa tako što će se brzo pregledati milijarde hemijskih jedinjenja da bi se pronašli relevantni kandidati za lekove. Ovaj pristup deluje kada je na raspolaganju dovoljno hemijskih jedinjenja, ali nažalost to nije slučaj sa COVID-19. Ovaj projekat će istražiti kvantno mašinsko učenje kako bi se otključale nove mogućnosti u otkrivanju lekova brzim stvaranjem složenih jedinjenja.“
Ghosh sarađuje sa nekoliko studenata elektrotehnike i računarskih nauka na optimizaciji kvantnog AI sistema. Ovaj rad je istraživački, što znači da nema garancije da će se iz njega izroditi išta korisno. Međutim uprkos činjenici da je kvantno računarstvo u povojima, postoji nada.
Jedan od najčešće spominjanih slučajeva upotrebe algoritama za kvantno mašinsko učenje je ova vrsta otkrića. Kvantni računari odlično rešavaju ovakve probleme jer ih ne ograničavaju okviri klasičnog binarnog računarstva. Pomoću kvantnih računara, istraživači mogu da pronađu više načina za otkrivanje u kraćem vremenskom periodu koristeći manje podataka.
Izvor: TNW
