Группа ученых из Российского квантового центра и компании Gero выжали прорыв в науке, разработав гибридные алгоритмы, позволяющие использовать квантово-классическое машинное обучение для поиска новых лекарственных молекул. Сообщает РИА Новости.
Химические соединения обычно создаются методом проб и ошибок, что является трудоемким и длительным процессом. Однако группа ученых предложила инновационный подход, который использует генерацию новых молекул с помощью квантовых алгоритмов, что позволяет рационально оптимизировать поиск благоприятных химических свойств.
Успех этого эксперимента выглядит более значимым в контексте пандемии COVID-19, когда временные и финансовые ограничения создают большие препятствия при поиске новых лекарственных препаратов и приводят к сокращению фармацевтической отрасли.
В большинстве случаев химические соединения настолько сложны, что их химический синтез не имеет практического применения. Однако благодаря квантовому машинному обучению, ученые могут окончательно выделить наиболее предпочтительные соединения, которые следует использовать далее.
Такое революционное открытие может помочь научным работникам в борьбе с различными инфекциями и заболеваниями, что является мощным пошаговым форвардом в развитии медицинской науки, фармацевтической промышленности и здравоохранения, и наверняка приведет к созданию более эффективных лекарственных препаратов в ближайшем будущем.
