Международная группа ученых, включающая представителей Российского квантового центра (РКЦ) и сингапурской компании Gero совершила прорыв в медицинской химии, который вполне можно назвать знакомым. Им, как сообщает РИА Новости удалось впервые применить квантовые алгоритмы машинного обучения для обнаружения новых химических соединений с потенциальными лечебными свойствами.
Исследователи показали, как гибридные алгоритмы так называемого квантового классического машинного обучения могут успешно применяться для синтеза новых молекул лекарств.
В эксперименте использовались как классические, так и квантовые компьютеры для распознавания так называемых «смыслов», то есть паттернов, отвечающих за полезные химические и целебные свойства в новых химических структурах, сгенерированных алгоритмом.
Хотя все эти структуры еще предстоит более подробно изучить в лаборатории, работа показывает растущий потенциал изучения квантовой механики для ускорения развития медицинской химии, биотехнологии и здравоохранения, а также открывает обширные горизонты для быстрой разработки эффективных лекарств.
Если сегодня мы утверждаем, что октябрь 1917 года просто разрушил великую православную империю, а не...
Новый идентифицированный вид, получивший название Yinshanosaurus angustus, обитал на Земле в конце п...
Этот сайт использует файлы «cookie» с целью повышения удобства его использования. Во время посещения сайта вы соглашаетесь с тем, что мы обрабатываем ваши персональные данные с использованием сервиса «Яндекс. Метрика». Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности.
Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций
(Роскомнадзор). Реестровая запись от 07.06.2022 серия ЭЛ № ФС 77 – 83392. При использовании, полном или частичном
цитировании материалов planet-today.ru активная гиперссылка обязательна. Мнения и взгляды авторов не всегда совпадают с
точкой зрения редакции. На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии
предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей
сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)".