宾夕法尼亚州立大学的莎拉·斯莫尔 用量子现象发现药物分子的表现
荣誉:宾夕法尼亚州立大学李俊德 据宾夕法尼亚州立大学的研究人员称，量子机器学习是一个结合了机器学习和量子物理的新兴领域，是发现新冠肺炎可能治疗方法的研究重点
珍妮丝·米
电气工程和计算机科学与工程助理教授
研究人员认为，这种方法可能比目前用于药物发现的方法更快、更经济
宾夕法尼亚州立大学哈克生命科学研究所的种子基金支持这项工作，这是该校针对新冠肺炎的快速反应种子基金的一部分
“发现任何能治愈疾病的新药就像大海捞针一样，”戈什说
根据戈什的说法，利用现有的药物研发渠道从最初的想法到市场批准可能需要5到10年的时间，并且需要花费数十亿美元
“高性能计算，如超级计算机和人工智能，可以帮助加速这一过程，快速筛选数十亿种化学化合物，找到相关的候选药物，”他说
“当管道中有足够多的化合物可用时，这种方法是有效的，但不幸的是，新冠肺炎的情况并非如此
该项目将探索量子机器学习，通过快速生成复杂化合物来释放药物发现的新能力
" 戈什和电气工程博士生马哈布布尔·阿拉姆(Mahabubul Alam)和阿卜杜拉·阿什·萨基(Abdullah Ash Saki)以及计算机科学和工程博士生李俊德(Junde Li)和林秋(Ling Qiu)此前曾致力于开发一套工具，利用量子计算解决被称为组合优化问题的特定类型的问题
药物发现与他们之前研究的问题属于同一类型，这使得研究人员有可能在使用他们已经开发的相同工具集的同时转向寻找新冠肺炎疗法
“人工智能用于药物发现是一个非常新的领域，”戈什说
“最大的挑战是通过使用仍在发展的技术——也就是量子计算和量子机器学习——来找到这个问题的未知解决方案
我们对量子计算在解决当前一个关键问题上的前景感到兴奋，并为解决这一严峻挑战尽了自己的一份力量
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