دانشمندانی از Insilico Medicine نشان داده‌اند که ترکیب کامپیوترهای کوانتومی و هوش مصنوعی (AI) می‌تواند درک ما از فرایندهای بیولوژیکی، از جمله پیری و بیماری، را به یک انقلاب منجر کند. با ترکیب روش‌های AI، کامپیوترهای کوانتومی و فیزیک سیستم‌های پیچیده، پژوهشگران مسیر برای توسعه‌های شگرفی را در زمینه بهداشت انسانی را هموار می‌کنند.
اگرچه هوش مصنوعی توانائی خوبی در تجزیه و تحلیل داده‌های بیولوژیکی پیچیده و کشف مسیرهای جدید بیماری را اثبات کرده است، اما استفاده از آن در درک تعاملات پیچیده داخل بدن انسان چالش‌هایی را به دنبال دارد. برای به دست آوردن درک بیشتری از جانداران زنده، دانشمندان نیاز به روش‌های مدل‌سازی چند وجهی دارند که قادر به مدیریت پیچیدگی مقیاس، الگوریتم‌ها و مجموعه‌های داده هستند.
آلکس ژاوورونکوف، همکار Insilico Medicine، بر اهمیت بهره‌برداری از سرعتی که توسط راهکارهای کامپیوتری هیبریدی و hyperscalers فراهم می‌شود، وقتی که کامپیوترهای کوانتومی قابل دسترسی بیشتری می‌شوند تأکید می‌کند. این قدرت محاسباتی پیشرفته، به محققان امکان اجرای شبیه‌سازی‌های زیستی پیچیده و کشف درمان‌های سازمان‌یافته شده برای بیماری‌های مختلف و پروسه‌های مرتبط با سن را می‌دهد.
از طریق استفاده از مقادیر بیولوژیکی بسیار زیاد و تفسیر سیستم‌های زنده پیچیده به طور همزمان در مقیاس‌های چندگانه، کامپیوترهای کوانتومی پتانسیل بزرگی را ارائه می‌دهند. بیت‌های کوانتومی یا qubits که واحدهای بنیادی کامپیوترهای کوانتومی هستند، می‌توانند به طور همزمان مقادیر 0 و 1 را نشان دهند و به طور مقایسه‌ای سرعت و قابلیت‌های محاسباتی بسیار بهتری داشته باشند.
این تیم پیشرفت‌های مهمی که در حوزه کامپیوترهای کوانتومی همچون پردازنده کوانتومی در مقیاس خدماتی IBM و کامپیوتر کوانتومی مجزا به دست آمده است، را مورد توجه قرار می‌دهد و انتظار می‌رود که این پیشرفت‌ها امکانات جدیدی را برای تحقیقات علمی فراهم کنند.
با پذیرش یک رویکرد هوش مصنوعی مبتنی بر فیزیک، پژوهشگران به نیل به درک عمیق‌تری از زیست‌شناسی انسانی امیدوارند. این رشته نوظهور، مدل‌های مبتنی بر فیزیک را با شبکه‌های عصبی ترکیب می‌کند و امکان مشاهده تعاملات گروهی میان عناصر مقیاس کوچک در سطوح بزرگتر واقعیت را فراهم می‌کند.
ترکیب کامپیوترهای کوانتومی و هوش مصنوعی قدرتمندی را برای تحول درک ما از فرایندهای بیولوژیکی دارد. همانطور که کامپیوترهای کوانتومی رو به جلو پیشرفت می‌کنند، پتانسیل بزرگی برای کشف نکات نوینی از سیستم‌های بیولوژیکی پیچیده ایجاد می‌شود و در نهایت منجر به مداخلات شخصی سازی شده و بهبود سلامت انسان می‌شود.
پرسش‌های متداول درباره کامپیوترهای کوانتومی و هوش مصنوعی در فرآیندهای بیولوژیکی:
۱. اهمیت ترکیب کامپیوترهای کوانتومی و هوش مصنوعی در درک فرایندهای بیولوژیکی چیست؟
علم‌مداران معتقدند که ترکیب کامپیوترهای کوانتومی و هوش مصنوعی می‌تواند بهبودی عمده‌ای را در درک ما از فرایندهای بیولوژیکی، از جمله پیری و بیماری، ایجاد کند. این ترکیب، به نحوه به دست آوردن درک عمیق‌تری از جانداران زنده و کشف مداخلات سازمان‌یافته شده برای بیماری‌های مختلف و فرآیندهای مرتبط با سن کمک می‌کند.
۲. چالش‌هایی که هوش مصنوعی در درک تعاملات پیچیده داخل بدن انسان می‌تواند مواجه شود چیست؟
اگرچه هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌های بیولوژیکی پیچیده و کشف مسیرهای جدید بیماری موفق بوده است، اما درک تعاملات پیچیده داخل بدن انسان همچنان چالش برانگیز است. دانشمندان نیاز به روش‌های مدل‌سازی چند وجهی دارند که به مدیریت پیچیدگی مقیاس، الگوریتم و مجموعه‌های داده قابلیت پاسخگویی داشته باشند.
۳. نقش کامپیوترهای کوانتومی در تجزیه و تحلیل داده‌های بیولوژیکی و تفسیر سیستم‌های زنده چیست؟
کامپیوترهای کوانتومی پتانسیل بزرگی در تجزیه و تحلیل داده‌های بیولوژیکی به مقیاس بزرگ و تفسیر سیستم‌های زنده پیچیده را همزمان در چندین مقیاس ارائه می‌دهند. واحدهای بنیادی کامپیوترهای کوانتومی که به qubits معروف هستند، می‌توانند به طور همزمان مقادیر 0 و 1 را نشان دهند و سرعت و قابلیت محاسباتی برتری نسبت به بیت‌های کلاسیک را دارند.
۴. چه پیشرفت‌هایی در حوزه کامپیوترهای کوانتومی حاصل شده است؟
IBM پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه کامپیوترهای کوانتومی، از جمله توسعه پردازنده‌های کوانتومی مقیاس خدماتی و کامپیوترهای کوانتومی مجزا، کرده است. این پیشرفت‌ها از انتظار می‌رود امکانات جدیدی را برای تحقیقات علمی به ارمغان آورند.
۵. چگونگی ارتقاء درک ما از زیست‌شناسی انسان با استفاده از رویکرد هوش مصنوعی مبتنی بر فیزیک چیست؟
رویکرد هوش مصنوعی مبتنی بر فیزیک، مدل‌های مبتنی بر فیزیک را با شبکه‌های عصبی ترکیب می‌کند. این روش امکان مشاهده تعاملات گروهی بین عناصر مقیاس کوچک در سطوح بزرگتر واقعیت را فراهم
The source of the article is from the blog be3.sk