PASQAL与合作者在商用中性原子量子计算机上利用算法改进药物发现
来自Pasqal、Qubit Pharmaceuticals和索邦大学的研究人员合作开发了一种量子增强方法,该方法利用了中性原子量子计算模拟能力来预测药物发现中的溶剂结构配置。这一研究利用了量子绝热演化和伊辛模型,并应用了中性原子QPU来解决与蛋白质空隙中水分子放置相关的组合优化问题,它可能导致获得更准确的分子模拟和改进的药物设计结果。相关研究已发表在最近的《物理评论研究》上。
来自Pasqal、Qubit Pharmaceuticals和索邦大学的研究人员合作开发了一种量子增强方法,该方法利用了中性原子量子计算模拟能力来预测药物发现中的溶剂结构配置。这一研究利用了量子绝热演化和伊辛模型,并应用了中性原子QPU来解决与蛋白质空隙中水分子放置相关的组合优化问题,它可能导致获得更准确的分子模拟和改进的药物设计结果。相关研究已发表在最近的《物理评论研究》上。