クリーブランド・クリニック、プロトン親和性予測のための量子古典ハイブリッドモデルを研究

クリーブランド・クリニックの研究者たちは、分子のプロトン親和性（PA）をより効率的かつ高い精度で予測するための、量子古典ハイブリッド機械学習モデルを開発しました。Journal of Chemical Theory and Computation誌に掲載されたこのモデルは、古典的な分子記述子を特徴量エンコーダーとして機能する量子回路と統合し、現在のノイズあり中間スケール量子（NISQ）ハードウェアと互換性のある実用的なアプローチを提供します。