Algorithmiq совершил прорыв в области квантовых вычислений в открытии лекарств на саммите IBM
Коротко
Algorithmiq продемонстрировал новаторские результаты по уменьшению ошибок в результате крупномасштабного эксперимента, проведенного на квантовом оборудовании IBM.
Алгоритмический недавно представил впечатляющие результаты по уменьшению ошибок в ходе крупномасштабного эксперимента, проведенного на квант IBM аппаратное обеспечение на саммите IBM. Компания, занимающаяся масштабированием квантовых алгоритмов, концентрируется на решении сложных задач в области наук о жизни и продемонстрировала свой опыт в достижении практической квантовой полезности.
Квантовая полезность — это когда квантовый компьютер выполняет надежные вычисления, превосходящие возможности классических вычислений методом грубой силы, для точного решения проблем. Традиционно классические методы аппроксимации часто были адаптированы для конкретных задач, и единственной целью было решение конкретной задачи.
Использующий квантовая полезностьУченые-компьютерщики и другие исследователи также могут использовать квантовые компьютеры для решения крупномасштабных проблем реального мира.
В эксперименте использовались запатентованные алгоритмы устранения ошибок Algorithmiq на IBM Nazca, в частности 127-кубитный процессор Eagle, включающий 50 активных кубитов и 98 слоев CNOTS, всего 2402 вентиля CNOTS.
Это сотрудничество с IBM был начат в 2022 году и призван проложить путь к первому практическому квантовому преимуществу в химии. Квантовые компьютеры, несмотря на свой потенциал, сталкиваются с высоким уровнем ошибок, что затрудняет крупномасштабные вычисления.
Собственные методы устранения ошибок в тензорной сети (TEM) компании Algorithmiq, использованные в сотрудничестве с Ивано Тавернелли из IBM Zurich и Джоном Гулдом из Тринити-колледжа Дублина, позволили достичь революционных результатов. Эти методы эффективно подавляли шум даже при увеличенной глубине схемы, превосходя традиционные методы уменьшения ошибок.
«Сегодняшние квантовые компьютеры склонны к ошибкам. Это означает, что при моделировании молекулы свойства, которые мы могли бы вывести, будут необъективными. Уменьшение ошибок направлено на исправление этих предубеждений. TEM обеспечивает наилучшие результаты с точки зрения времени использования контроля качества, поскольку устранение ошибок происходит при постобработке», — рассказала профессор Сабрина Манискалько, соучредитель и генеральный директор Algorithmiq. Metaverse Post. «На практике это означает, что мы можем исправить ошибки за долю времени, которое потребовалось бы для других надежных методов».
Более того, подход TEM продемонстрировал способность восстанавливать квантовые сигналы в сложных режимах, что существенно снизило затраты на измерения. Эта эффективность приводит к значительному ускорению вычислений, сокращая временные рамки с нескольких лет до нескольких часов.
В июне 2023 года Algorithmiq привлек 13.7 млн евро в раунде серии A, возглавляемом скандинавским венчурным фондом Inventure VC. Средства были использованы для продолжения работы по проверке концепции с фармацевтическими компаниями по всему миру с целью сократить время и стоимость открытия и разработки лекарств.
Недавние эксперименты компании заложили основу для масштабируемых квантовых вычислений, ознаменовав решающий шаг на пути к эпохе отказоустойчивости для компьютеров. лекарств.
«Благодаря экспериментам по квантовой химии на квантовом компьютере, которые впервые идут рука об руку с клиническими лабораторными исследованиями на месте, это открывает возможность разрабатывать точные химические модификации светоактивируемых лекарственных соединений, которые повышают их эффективность. минимизируя (нежелательные) побочные эффекты, в конечном итоге максимизируя показатели успешного лечения пациентов», — объяснил Манискалько.
Использование квантовых вычислений для химических приложений
Достижения Algorithmiq не ограничиваются устранением ошибок: генеральный директор Сабрина Манискалько представила ключевые результаты сотрудничества с AstraZeneca, IBM и Центр Хартри.
Команда исследовала новый подход к изучению реакций переноса протона, используя аппаратно адаптированное отображение и компиляцию фермионов в кубиты. алгоритмы. Этот подход значительно снизил требования к квантовому оборудованию, обеспечив сокращение количества шумных операций до 54%.
«Хотя сообщество стремится увеличить размер схем, выполняемых на аппаратном обеспечении (имеется в виду количество CNOT), важно быть максимально эффективным при построении схем, потому что чем меньше операций требуется для решения проблемы, тем легче он будет управлять ими», — сказал Манискалько из Algorithmiq. Metaverse Post. «Таким образом, в Algorithmiq одно из основных направлений исследований посвящено максимальному упрощению схемы моделирования Q-химии».
Более того, Algorithmiq стала новым владельцем кода Qiskit Nature, тщательно курируемого квантового сообщества IBM для химия.
Эта разработка согласуется с более широкими изменениями IBM в экосистеме Qiskit, поощряя внешних партнеров брать на себя обязанности по обслуживанию. Algorithmiq стремится разработать программное обеспечение, которое позволит исследователям и компаниям решать проблемы квантового моделирования в естественных науках.
«Мы очень сосредоточены на моделировании квантовой химии (а позже и на открытии лекарств). Моделирование квантовых систем изначально было основной мотивацией для квантовых вычислений, поэтому это очень разумный вариант использования устройств даже в ближайшем будущем», — сказал Манискалько из Algorithmiq. «Хотя многие отрасли могут получить выгоду от расширения вычислительных возможностей Q-химии, нашей основной целевой отраслью является разработка лекарств».
Инновационный подход к измерениям Algorithmiq и передовые химические методы также недавно обеспечили инвестиции в размере 4.25 миллиона долларов от Wellcome Leap. Финансирование будет направлено на разработку новых взаимодействий фотонов и лекарств. профилактика рака и лечение в сотрудничестве с партнерами IBM и Cleveland Clinic.
«Эксперимент IBM Summit был лишь первым шагом к доказательству того, что TEM работает для сложных схем. Теперь мы с нетерпением думаем о том, что мы можем сделать в будущем, особенно с учетом новостей об ожидаемых улучшениях в устройствах IBM», — сказал Манискалько из Algorithmiq. Metaverse Post.
IBM недавно представила новый чип и машину квантовых вычислений с целью заложить основу для гораздо более крупных систем к 2033 году. Новая Quantum System Two компании включает в себя три чипа «Heron», обеспечивающие более 1,000 кубитов.
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Виктор — управляющий технический редактор/писатель в Metaverse Post и охватывает искусственный интеллект, криптографию, науку о данных, метавселенную и кибербезопасность в корпоративной сфере. Он может похвастаться полувековым опытом работы в сфере СМИ и искусственного интеллекта в таких известных средствах массовой информации, как VentureBeat, DatatechVibe и Analytics India Magazine. Будучи медиа-ментором в престижных университетах, включая Оксфорд и Университет Южной Калифорнии, а также обладая степенью магистра в области науки о данных и аналитики, Виктор стремится оставаться в курсе новых тенденций. Он предлагает читателям самые последние и самые содержательные рассказы из области технологий и технологий. Web3 пейзаж.
Другие статьи
Виктор — управляющий технический редактор/писатель в Metaverse Post и охватывает искусственный интеллект, криптографию, науку о данных, метавселенную и кибербезопасность в корпоративной сфере. Он может похвастаться полувековым опытом работы в сфере СМИ и искусственного интеллекта в таких известных средствах массовой информации, как VentureBeat, DatatechVibe и Analytics India Magazine. Будучи медиа-ментором в престижных университетах, включая Оксфорд и Университет Южной Калифорнии, а также обладая степенью магистра в области науки о данных и аналитики, Виктор стремится оставаться в курсе новых тенденций. Он предлагает читателям самые последние и самые содержательные рассказы из области технологий и технологий. Web3 пейзаж.
