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2024-01-29 16:24:16
AIを活用した創薬企業Insilico Medicineの新たな研究によると、量子コンピューティングは生物の生物学的プロセスに新たな洞察をもたらし、老化や病気に関する新たな洞察をもたらす可能性があるという。
この研究は、AI、量子コンピューティング、複雑なシステムの物理学の手法を組み合わせることで、研究者が人間の健康を新しい方法で理解するのにどのように役立つかを示しています。
これは、Insilico が物理誘導 AI と呼ぶものを、同社が昨年発表した、生成化学における敵対的量子生成ネットワークの潜在的な利点に関する研究に追加します。 Insilico は、トロント大学のアクセラレーション コンソーシアムおよび Foxconn Research Institute と提携してこの研究を実施しました。
研究者は AI を使用して大規模で複雑なデータセットを処理し、新しい病気の経路を発見し、老化と病気を細胞レベルで結び付けます。 しかし、古典的なコンピューター上で実行される AI は、体内のより複雑な相互作用を研究する能力の限界に達しつつあります。
この種の理解には、規模の複雑さ、アルゴリズムの複雑さ、データセットの複雑さの増大を管理できるマルチモーダル モデリング手法が必要です。 報告書は、AI、量子コンピューティング、複雑なシステムの物理学を組み合わせることで、この問題に対処できる可能性があると推測しています。
これらを組み合わせると、細胞、生物、さらには社会内の小規模な要素の集合的な相互作用が、科学者がより大きなスケールで観察する特性をどのように生成するかを科学者が理解するのに役立つ可能性があります。
「当社は量子企業ではありませんが、新しいハイブリッド コンピューティング ソリューションとハイパースケーラーによってもたらされる速度を活用する機能を活用することが重要です」と、Insilico の創設者兼共同 CEO の Alex Zhavoronkov 氏は述べています。
「このように [quantum] コンピューティングが主流になれば、非常に複雑な生物学的シミュレーションを実行し、幅広い疾患や加齢に伴うプロセスに対して望ましい特性を備えた個別化された介入を発見できる可能性があります。」
この物理学に基づいた AI アプローチは、人間の生物学をより深く理解し、ニューラル ネットワーク モデルの新興分野を強化する可能性があります。
#量子コンピューティングを活用した老化と病気の洞察