Algorithmiq uppnår genombrott för kvantdatorer inom drogupptäckt vid IBM Summit
I korthet
Algorithmiq visade upp banbrytande felreducerande resultat från ett storskaligt experiment utfört på IBMs kvanthårdvara.
Algoritmiq presenterade nyligen imponerande felreducerande resultat under ett storskaligt experiment som genomfördes på IBM quantum hårdvara vid IBM Summit. Företaget, som är en uppskalning av kvantalgoritmer, koncentrerar sig på att ta itu med komplicerade utmaningar inom biovetenskap och visade sin expertis i att uppnå praktisk kvantnytta.
Quantum utility är när en kvantdator uppnår pålitliga beräkningar som överträffar brute force-kapaciteten hos klassisk datoranvändning, för exakt problemlösning. Traditionellt var klassiska approximationsmetoder ofta skräddarsydda för specifika problem, där den enda var att ta itu med den specifika utmaningen.
Använda kvantnytta, kan beräkningsforskare och andra forskare använda kvantdatorer för att också ta itu med verkliga storskaliga problem.
Experimentet använde Algorithmiqs egenutvecklade felreducerande algoritmer på IBM Nazca, närmare bestämt 127 qubit Eagle-processorn, som inkorporerade 50 aktiva qubits och 98 lager av CNOTS, totalt 2402 CNOTS-grindar.
Detta samarbete med IBM initierades 2022 och syftar till att bana väg för den första praktiska kvantfördelen inom kemi. Kvantdatorer trots sin potential brottas med höga felfrekvenser, vilket hindrar storskaliga beräkningar.
Algorithmiqs egenutvecklade Tensor Network Error Mitigation (TEM)-tekniker, som används i samarbete med IBM Zürichs Ivano Tavernelli och Trinity College Dublins John Goold, uppnådde banbrytande resultat. Dessa tekniker dämpade effektivt brus även med ökat kretsdjup och överträffade traditionella felreduceringsmetoder.
”Dagens kvantdatorer är benägna att göra fel. Detta innebär att när en simulering körs för en molekyl, skulle egenskaperna vi skulle sluta oss till vara partiska. Felbegränsning syftar till att korrigera för dessa fördomar. TEM ger den bästa prestandan när det gäller QC-användningstid eftersom felreduceringen sker i efterbearbetning, säger professor Sabrina Maniscalco, medgrundare och VD för Algorithmiq, till Metaverse Post. "I praktiken betyder det att vi kan korrigera för felen på en bråkdel av den tid som andra pålitliga metoder skulle kräva."
Dessutom visade TEM-metoden en förmåga att återställa kvantsignaler i utmanande regimer, vilket presenterade avsevärda förbättringar i mätningsoverhead. Denna effektivitet leder till betydligt snabbare beräkningar, vilket minskar tidsskalorna från år till bara timmar.
I juni 2023 samlade Algorithmiq in 13.7 miljoner euro i serie A-omgången leds av Inventure VC, en nordisk riskfond. Medlen användes för att fortsätta sitt proof-of-concept-arbete med läkemedelsföretag globalt, i syfte att minska tiden och kostnaderna för läkemedelsupptäckt och utveckling.
Företagets senaste experiment har nu lagt grunden för skalbar kvantberäkning, vilket markerar ett avgörande steg mot feltoleranstiden för läkemedelsforskning.
"Med hjälp av kvantkemiexperiment på en kvantdator som för första gången går hand i hand med kliniska laboratoriestudier på plats, öppnar detta upp möjligheten att konstruera exakta kemiska modifieringar av ljusaktiverade läkemedelsföreningar som förbättrar deras effektivitet samtidigt som man minimerar (oönskade) biverkningar och i slutändan maximerar framgångsfrekvensen för patientbehandling”, förklarade Maniscalco.
Utnyttja kvantberäkningar för kemitillämpningar
Algorithmiqs prestationer sträckte sig bortom felreducering, med VD Sabrina Maniscalco som presenterade nyckelresultat från ett samarbete med AstraZeneca, IBM och Hartree Centre.
Teamet utforskade en ny metod för att studera protonöverföringsreaktioner, med hjälp av hårdvaruanpassad fermion-till-qubit-mappning och kompilering algoritmer. Detta tillvägagångssätt reducerade avsevärt kvantumhårdvarukraven, vilket ger upp till 54 % minskning av antalet bullriga operationer.
"Medan gemenskapen syftar till att förbättra storleken på kretsen som körs på hårdvara (vilket betyder antal på CNOTs) är det viktigt att vara så effektiv som möjligt i konstruktionen av kretsen eftersom ju färre operationer man behöver för att lösa problemet desto lättare det får köra dem”, berättade Algorithmiqs Maniscalco Metaverse Post. "På Algorithmiq är alltså en av huvudforskningslinjerna ägnade åt att förenkla kretsen för Q-kemisimulering så mycket som möjligt."
Dessutom har Algorithmiq blivit den nya ägaren av Qiskit Nature code, IBM:s högt kurerade kvantgemenskap för kemi.
Utvecklingen är i linje med IBM:s bredare förändringar av Qiskit Ecosystem, vilket uppmuntrar externa partners att ta på sig underhållsansvar. Algorithmiq syftar till att utveckla mjukvara som gör det möjligt för forskare och företag att hantera kvantsimuleringsutmaningar inom naturvetenskapen.
"Vi är mycket fokuserade på simulering av kvantkemi (och senare för läkemedelsupptäckt). Simulering av kvantsystem var den främsta motivationen för kvantberäkning i första hand, så det är ett mycket vettigt användningsfall för enheterna även på kort sikt, säger Algorithmiqs Maniscalco. "Medan många industrier kan dra nytta av förbättrad Q-kemiberäkningskapacitet, är vår främsta målindustri läkemedelsupptäckt."
Algorithmiqs innovativa mätmetoder och avancerade kemimetoder säkrade också nyligen en investering på 4.25 miljoner dollar från Wellcome Leap. Finansieringen kommer att stödja utformningen av nya foton-läkemedelsinteraktioner för cancerförebyggande och behandling i samarbete med partners IBM och Cleveland Clinic.
"IBM Summit-experimentet var bara det första steget för att bevisa att TEM fungerar för komplexa kretsar. Nu är vi glada över att tänka på vad vi kan göra framåt, särskilt med nyheterna om den förväntade förbättringen av IBM-enheter, säger Algorithmiqs Maniscalco till Metaverse Post.
IBM presenterade nyligen ett nytt kvantberäkningschip och -maskin med målet att lägga grunden för mycket större system till 2033. Företagets nya Quantum System Two, innehåller tre "Heron"-chips – som ger mer än 1,000 XNUMX qubits.
Villkor
I linje med den Riktlinjer för Trust Project, vänligen notera att informationen på den här sidan inte är avsedd att vara och inte ska tolkas som juridisk, skattemässig, investerings-, finansiell eller någon annan form av rådgivning. Det är viktigt att bara investera det du har råd att förlora och att söka oberoende finansiell rådgivning om du har några tvivel. För ytterligare information föreslår vi att du hänvisar till villkoren samt hjälp- och supportsidorna som tillhandahålls av utfärdaren eller annonsören. MetaversePost är engagerad i korrekt, opartisk rapportering, men marknadsförhållandena kan ändras utan föregående meddelande.
Om författaren
Victor är Managing Tech Editor/Writer på Metaverse Post och täcker artificiell intelligens, krypto, datavetenskap, metaverse och cybersäkerhet inom företagssfären. Han har ett halvt decennium av media- och AI-erfarenhet av att arbeta på välkända medier som VentureBeat, DatatechVibe och Analytics India Magazine. Som mediamentor vid prestigefyllda universitet inklusive Oxford och USC och med en magisterexamen i datavetenskap och analys, är Victor djupt engagerad i att hålla sig à jour med nya trender. Han erbjuder läsarna de senaste och mest insiktsfulla berättelserna från Tech och Web3 landskap.
fler artiklar
Victor är Managing Tech Editor/Writer på Metaverse Post och täcker artificiell intelligens, krypto, datavetenskap, metaverse och cybersäkerhet inom företagssfären. Han har ett halvt decennium av media- och AI-erfarenhet av att arbeta på välkända medier som VentureBeat, DatatechVibe och Analytics India Magazine. Som mediamentor vid prestigefyllda universitet inklusive Oxford och USC och med en magisterexamen i datavetenskap och analys, är Victor djupt engagerad i att hålla sig à jour med nya trender. Han erbjuder läsarna de senaste och mest insiktsfulla berättelserna från Tech och Web3 landskap.
