Квантово-усиленный ИИ революционизирует открытие противораковых препаратов: Квантовый скачок с промышленным генеративным ИИ

В беспрецедентном прогрессе в открытии препаратов, Zapata Computing, Inc., вместе с Insilico Medicine, Университетом Торонто и Детской исследовательской больницей Святого Иуды, продемонстрировали замечательный потенциал квантово-усиленного генеративного ИИ. Это сотрудничество привело к первому случаю, когда генеративная модель, работающая на квантовом оборудовании, превосходит традиционные классические модели в генерации жизнеспособных кандидатов на противораковые препараты.

Это знаковое исследование было сосредоточено на разработке новых ингибиторов KRAS, которые являются известной трудной целью в терапии рака. Используя передовые генеративные модели ИИ на классическом и квантовом оборудовании, включая 16-кубитовый прибор IBM, команда успешно сгенерировала один миллион кандидатов на препараты. После тщательного процесса алгоритмической и ручной фильтрации квантово-усиленная генеративная модель дала два различных молекула с лучшей связывающей способностью, чем те, которые были получены классическими моделями. Этот прорыв не только подчеркивает эффективность квантовых вычислений в открытии препаратов, но также иллюстрирует трансформирующую роль промышленного генеративного ИИ в решении сложных, специфических для отрасли задач.

Промышленный генеративный ИИ, специализированная подкатегория генеративного ИИ, особенно хорошо подходит для решения таких сложных проблем. В отличие от общего ИИ, таких как ChatGPT и DALL-E от OpenAI, промышленный генеративный ИИ предназначен для решения конкретных задач в рамках предприятий или отраслей. Он преодолевает такие проблемы, как неупорядоченность данных, большие пространства решений, непредсказуемость, чувствительность к времени, ограничения вычислительных ресурсов и требования к точности, надежности и безопасности. В его основе лежат генеративные модели, такие как большие языковые модели (LLM), которые учатся на обучающих данных, чтобы генерировать новые, реалистичные выходные данные. Этот подход позволил команде Zapata AI стать пионерами в области открытия препаратов, используя ИИ для создания прорывных решений.

Юдонг Цао, технический директор и сооснователь Zapata AI, подчеркнул синергию квантовых и классических вычислений в предоставлении комплексных решений в этом прорывном проекте. Исследование, в настоящее время ожидает рецензирования и доступно на ArXiv, основано на ранее проведенных исследованиях, демонстрирующих потенциал квантового генеративного ИИ в открытии препаратов.

Александр Жаворонков, доктор философии, основатель и со-главный исполнительный директор Insilico Medicine, признал интеграцию генеративного двига Insilico, Chemistry42, с квантово-усиленными моделями, что открывает новые терапевтические пути для сложных целей рака. Этот шаг имеет решающее значение для продвижения будущего открытия препаратов.

С недавним стратегическим партнерством с D-Wave Quantum Inc (QBTS ). Zapata AI готова еще больше расширить горизонты квантовых генеративных моделей ИИ в открытии новых молекул для различных коммерческих применений. Кристофер Савой, главный исполнительный директор и сооснователь Zapata AI, выразил свое волнение по этому поводу и потенциал для более широкого применения в различных отраслях.

Алан Аспуру-Гузик, профессор Университета Торонто и сооснователь и научный советник Zapata AI, поделился своим оптимизмом относительно интеграции квантовых вычислений в процесс открытия препаратов. Это исследование является пионерским, устанавливающим прецедент для будущих квантовых компьютеров, чтобы продемонстрировать их уникальные возможности.

Исследование использовало пакет QML Suite Python от Zapata AI, доступный на платформе Orquestra, подчеркивая практическое применение квантовых вычислений в решении реальных научных задач. Эта интеграция промышленного генеративного ИИ в процесс открытия препаратов представляет собой значительный шаг в использовании ИИ для инновационных, отраслевых решений, стимулирующих рост и эффективность в постоянно развивающемся технологическом ландшафте.