BlueMeme Inc. und die Universität Kyoto forschen gemeinsam an der Genomanalyse mit Quantencomputern
BlueMeme zielt auf die Genomanalyse im Bereich der Biowissenschaften ab, die darauf abzielt, Probleme im Zusammenhang mit Krankheiten, Lebensmitteln und der Umwelt zu lösen. Das menschliche Genom besteht aus einer Sequenz von ca. 3 Milliarden Basenpaaren und ist aufgrund seiner datenähnlichen Beschaffenheit für die computergestützte Analyse geeignet. Seit der Revolution bei den Sequenziergeräten in den 2000er Jahren sind die genomischen Daten mit einer Geschwindigkeit gewachsen, die das Mooresche Gesetz übertrifft. Man geht daher davon aus, dass zusätzlich zu den klassischen Großrechnern neue Technologien wie Quantencomputer benötigt werden, um diese Herausforderungen zu lösen. Es wurden jedoch nur wenige Testimplementierungen mit Quantencomputern durchgeführt, was zum Teil daran liegt, dass sich die Quantencomputerplattformen noch in einem frühen Entwicklungsstadium befinden. Es wird erwartet, dass sich die Analyseleistung von Quantencomputern in naher Zukunft erheblich verbessern wird. Dies wird die Gewinnung innovativer wissenschaftlicher Erkenntnisse in der Forschung und die Bereitstellung personalisierter medizinischer Versorgung in der klinischen Praxis ermöglichen. Mit Blick auf eine solche zukünftige Gesellschaft wird BlueMeme aktiv bestehende Rechenaufgaben in Algorithmen zur Genomanalyse ersetzen, bei denen der Einsatz von Quantencomputern erwartet wird, und deren Leistung überprüfen. BlueMeme und Professor Masao Nagasaki arbeiten zusammen, um zu erforschen, wie Quantencomputer in der Genomanalyse eingesetzt werden können. Dabei werden spezifische Probleme der Genomanalyse in zwei Rechenaufgaben (Quanten-KI und kombinatorische Optimierungsberechnungen) angegangen, bei denen Quantencomputer besonders effektiv sein sollen. KI-Technologien, einschließlich des maschinellen Lernens und des Deep Learning, ermöglichen es Computern, automatisch Muster aus großen Datenmengen zu extrahieren, z. B. aus Bildern und Zeichensequenzen. Quanten-KI bezieht sich auf die auf Quantencomputern entwickelten KI-Modelle, die zuvor auf klassischen Computern entwickelt wurden, und gewinnt als Spitzenforschungsgebiet an Aufmerksamkeit. Von der Quanten-KI wird erwartet, dass sie die Vorhersageleistung von Modellen bei Klassifizierungsaufgaben verbessert. Kombinatorische Optimierung ist eine Berechnung, bei der "aus einer großen Anzahl von Kombinationen eine optimale Lösung gefunden wird, die die Bedingungen erfüllt". Beim "Problem des Handlungsreisenden" geht es beispielsweise darum, die kürzeste Route für einen Lastwagen zu finden, der nach dem Besuch von Lieferorten zu seinem Ausgangspunkt zurückkehrt. Während es für klassische Computer schwierig ist, eine große Anzahl von kombinatorischen Problemen zu lösen, wird erwartet, dass die "Quantenüberlagerung" von Quantencomputern eine effiziente Lösung solcher Berechnungen ermöglicht.
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