宾夕法尼亚州立大学：探索量子AI如何加速治愈癌症

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（图片来源：网络）

从发现患者到批准药物使用历时可达数十年，这一历程将耗费数十亿美元。近期，宾夕法尼亚州立大学获得了一项120万美元的国家科学基金会拨款，用于研究基于量子计算机的AI应用，看看量子计算机是否能更快地以更低成本研发有效的药物。

量子计算与经典计算机不同，因为量子设备使用量子比特而不是经典比特。量子比特依赖于叠加的量子力学原理，允许它们同时处于1和0状态。量子比特还可以纠缠在一起，这意味着它们的状态错综复杂又相互关联。从理论上讲，对于可以纠缠的每个量子比特，设备的计算潜力呈指数级增长。

根据电气工程和计算机科学副教授、该基金的首席研究员Swaroop Ghosh的说法，这些被科学证实过的奇特性质使量子计算机可以提供更高的处理能力，能够更好地处理某些复杂的问题。

Ghosh补充说，使用基于量子计算机设计的AI模型会是药物发现的理想选择，这是一个受到当前经典计算处理能力限制的领域。

Ghosh说：“与经典神经网络相比，量子AI模型将更具表现力。换句话说，与类似规模的经典AI模型相比，它们具有更强的能力来模拟所需的功能。量子计算机具有有效出色的采样能力，因此它们能比经典计算机更有效地模拟类似药物分子的有用分布。量子的演进可以进一步加速机器学习任务，因为训练数据可以直接在量子域中处理。

根据宾夕法尼亚州立医学院G. Thomas Passananti教授和该项目的联合首席研究员Nikolay V.