NVIDIA, Moderna e Yale lançaram um artigo de pesquisa conjunto mostrando que a computação acelerada, por meio da plataforma CUDA-Q da NVIDIA, pode melhorar as técnicas de aprendizado de máquina quântica (QML) para melhorar os processos de descoberta de medicamentos. Esta colaboração destaca o potencial das redes neurais quânticas na melhoria das previsões de propriedades moleculares, o que pode levar ao desenvolvimento bem-sucedido de novas terapêuticas.
O estudo enfatiza a importância da simulação acelerada por GPU de algoritmos quânticos, especialmente para dimensionar redes neurais quânticas para lidar com tarefas complexas orientadas por IA na descoberta de medicamentos. Os pesquisadores estudaram como o CUDA-Q foi capaz de simular múltiplas unidades de processamento quântico (QPUs) em paralelo. Eles também exploraram técnicas avançadas de QML, como redes neurais convolucionais quânticas híbridas, que são importantes para gerenciar a grande carga de trabalho de descoberta de medicamentos.
Esta pesquisa marca um passo importante no sentido do uso da computação quântica em aplicações práticas, com a plataforma CUDA-Q da NVIDIA desempenhando um papel fundamental para permitir esse desenvolvimento. À medida que a computação quântica continua a evoluir, os supercomputadores quânticos serão essenciais para enfrentar os desafios em áreas como a farmacêutica.
Para obter mais informações, visite a postagem do blog da NVIDIA aqui. e você pode acessar o artigo técnico que descreve esta pesquisa aqui.
9 de outubro de 2024
Mohamed Abdel Kareem2024-10-09T21:05:52-07:00
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