來源：黑谷量子? ? ? ? ?資料來源：（RAMON SZMUK）
作者：776
冠狀病毒證明昔汉，在流行病流行之前，我們必須更快地識別和緩解流行病靶病，因為在當今的全球世界中，病毒的傳播比以往任何時候都更快涕侈，更遠煤辨，更頻繁木张。
全球科學家忙于尋找冠狀病毒疫苗
在過去的幾十年中端三，我們在提高快速檢測能力方面取得了長足的進步舷礼。使用新技術(shù)僅用了12天就繪制了COVID-19病毒的外部“尖峰”蛋白郊闯。在1980年代，對艾滋病病毒的類似結(jié)構(gòu)分析花費了四年時間旋奢。
世衛(wèi)組織警告然痊，除非研制出高效疫苗，否則Covid-19“病毒永遠不會消失”剧浸，病毒學家稱，Covid-19疫苗有望在2021年前實現(xiàn)
但是嫌变，開發(fā)治療方法或疫苗仍然需要很長時間躬它，而且成本高昂，以至于大型制藥公司并不總是有嘗試的動力冯吓。
Shaker教授強調(diào)了我們當前藥物發(fā)現(xiàn)過程的主要問題之一：藥物的開發(fā)具有高度的經(jīng)驗性。分子先被制造然后進行測試凸舵，卻無法事先準確地預(yù)測性能失尖。
測試過程本身是漫長，乏味掀潮，繁瑣的，并且可能無法預(yù)測僅在大規(guī)模部署分子時才會出現(xiàn)的未來并發(fā)癥胧辽，從而進一步削弱了該領(lǐng)域的成本/收益比公黑。
盡管已經(jīng)開發(fā)并實施了AI / ML工具來優(yōu)化某些流程，但在流程中的關(guān)鍵任務(wù)上它們的效率受到限制人断。
理想情況下恶迈，減少時間和成本的一種好方法是將發(fā)現(xiàn)和測試從我們今天使用的昂貴且時間效率低的實驗室過程（體外）轉(zhuǎn)移到計算機模擬（計算機上）。
分子數(shù)據(jù)庫現(xiàn)已向我們提供暇仲。如果我們擁有無限的計算能力，我們可以簡單地掃描這些數(shù)據(jù)庫并計算每個分子是否可以作為COVID-19病毒的治愈或疫苗全度。我們只需將因素輸入模擬中并篩選化學空間即可解決問題斥滤。
原則上，這是可能的佑颇。畢竟，可以測量化學結(jié)構(gòu)痒筒，并且控制化學的物理定律也是眾所周知的茬贵。
然而凸克，正如英國偉大的物理學家保羅·狄拉克（Paul Dirac）指出的那樣：“因此闷沥，對于物理學的很大一部分和整個化學的數(shù)學理論所必需的基本物理定律是完全已知的，而困難僅在于這些定律的確切應(yīng)用導致方程太復(fù)雜而無法解決蚂维÷肥ǎ”
換句話說，我們根本沒有計算方程的能力奄妨，而如果我們堅持使用經(jīng)典計算機，我們將永遠不會评雌。
這有點簡化，但是化學的基本問題是弄清楚電子在分子內(nèi)部的位置景东，并計算出這種構(gòu)型的總能量。有了這些數(shù)據(jù)搔涝，就可以計算出分子的性質(zhì)并預(yù)測其行為和措。
對這些特性的準確計算將允許篩選具有特定功能的化合物的分子數(shù)據(jù)庫，例如能夠附著并冠狀病毒“尖峰”并對其進行攻擊的藥物分子派阱。
本質(zhì)上，如果我們可以使用計算機準確地計算分子的特性并預(yù)測給定情況下的行為故响，則它將加快識別治愈的過程并提高其效率颁独。
為什么在模擬分子方面量子計算機比傳統(tǒng)計算機好得多？
電子以高度相關(guān)的方式散布在分子上樟蠕，每個電子的特性很大程度上取決于其相鄰電子的特性靠柑。這些量子相關(guān)性（或糾纏）是量子理論的核心寨辩，使用經(jīng)典計算機模擬電子非常棘手歼冰。
例如，通常必須將COVID-19病毒的電子視為具有多個自由度的單個實體的一部分甸怕，并且對該集合的描述不能分為其各個可區(qū)分的電子的總和腮恩。
電子由于其強大的相關(guān)性而失去了個性，必須作為一個整體來對待秸滴。因此，要求解方程式咒唆，您需要同時考慮所有電子。盡管經(jīng)典計算機原則上可以模擬此類分子钧排，但每種多電子配置都必須單獨存儲在內(nèi)存中均澳。
假設(shè)您有一個只有10個電子的分子（現(xiàn)在暫時不留原子的其余部分），每個電子可以位于分子內(nèi)的兩個不同位置糟袁。本質(zhì)上躺盛，您具有2 ^ 10 = 1024個不同的配置以僅跟蹤10個電子，而如果電子是單個的槽惫，可區(qū)分的實體，情況就是如此仿耽。
您需要1024個經(jīng)典位來存儲該分子的狀態(tài)各薇。另一方面，量子計算機具有量子位（qubit）峭判，可以使它們以與分子內(nèi)的電子相同的方式彼此高度相關(guān)。因此奕删，原則上疗认，您只需要大約10個這樣的量子位來表示此模型系統(tǒng)中的強相關(guān)電子。
分子中電子構(gòu)型的指數(shù)大參數(shù)空間恰好是自然占據(jù)的量子位空間侮邀。因此，量子位更適合于量子現(xiàn)象的模擬铝宵。經(jīng)典計算和量子計算之間的比例差異很快變得非常大。例如鹏秋，模擬青霉素，一個具有41個原子（和更多電子）的分子將需要10 ^ 86經(jīng)典位横朋，或者比宇宙中原子數(shù)更多的位百拓。
使用量子計算機琴锭，您只需要約286量子比特衙传。這仍然比我們今天擁有更多的量子比特，但是肯定是一個更合理和可實現(xiàn)的數(shù)字地回。
相比之下俊鱼，COVID-19病毒的外部“尖峰”蛋白包含成千上萬個原子，因此對于經(jīng)典計算而言是完全難以處理的细睡。蛋白質(zhì)的大小使它們即使在當今功能最強大的超級計算機上焙蚓，也難以以任何精確度進行經(jīng)典模擬。
化學家和制藥公司確實使用超級計算機（盡管不如蛋白質(zhì)大）對分子進行模擬购公，但他們必須訴諸于建立非常粗糙的分子模型，而這些模型無法捕獲完整模擬所能提供的細節(jié)知残，從而導致估計誤差很大比庄。
可能需要很長的時間，才能出現(xiàn)足夠大的能夠模擬與蛋白質(zhì)一樣大的分子的量子計算機佳窑。但是，一旦有了這樣的計算機净神，就意味著制藥和化學工業(yè)的運作方式將發(fā)生徹底的革命。
量子計算機的持續(xù)發(fā)展鹃唯，如果成功的話，將允許端到端的計算機內(nèi)藥物發(fā)現(xiàn)和制造藥物程序的發(fā)現(xiàn)黔酥。從現(xiàn)在開始的幾十年里洪橘，有了正確的技術(shù)，我們就可以將整個過程轉(zhuǎn)移到計算機仿真中梨树，從而使我們以驚人的速度獲得結(jié)果岖寞。
計算機模擬可以消除目前使用體外方法花費的時間的一小部分，從而消除了99.9％的錯誤線索指巡。隨著新流行病的出現(xiàn)隶垮，科學家可以在幾天之內(nèi)識別并開發(fā)出潛在的疫苗/藥物。
然后狸吞，藥物開發(fā)的瓶頸將從藥物發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)移到人體測試階段，包括毒性和其他安全性測試便斥。最終威始，即使是這些最后階段的測試，也可以借助大規(guī)模量子計算機來加速黎棠，但是這將需要比此處所述更高水平的量子計算。
在此級別的測試將需要具有足夠功能的量子計算機來包含對人體（或其部分）的模擬木西，該模擬將篩選候選化合物并模擬其對人體的影響。
要實現(xiàn)所有這些夢想八千，就需要不斷投資發(fā)展量子計算技術(shù)。正如Shohini Ghose教授在其2018年的Ted Talk中所說：“您不能通過制造越來越好的蠟燭來制造燈泡关翎。
燈泡是一種基于更深入科學理解的不同技術(shù)鸠信。”?當今的計算機是現(xiàn)代技術(shù)的奇跡星立，并且隨著我們的前進，它將繼續(xù)改進室奏。但是劲装，我們將無法使用功能更強大的經(jīng)典計算機來解決此任務(wù)。
黑谷量子
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