量子コンピューティングとNVIDIA、ファイザーが創薬研究開発向け生成量子AI（GenQAI）フレームワークを検証

量子コンピューティング企業Quantinuum、NVIDIA、そして製薬大手ファイザー社の研究者たちが、創薬研究および電子構造モデリングにおける量子回路合成の自動化と高速化を目指す生成量子AI（GenQAI）フレームワークを検証しました。彼らの論文「Transformerモデルを用いた分子基底状態準備学習」では、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、生成型トランスフォーマーモデル、そして量子プロセッシングユニット（QPU）を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャにより、複雑な医薬品有効成分（API）の基底状態準備回路を計算します。

この複数機関によるチームは、GPUアクセラレーションされた古典的なスーパーコンピューティングによって生成された量子化学データセットでトレーニングされた生成AIモデル「ADAPT-GQE」を発表しました。このモデルは、業界のベンチマークとして強制分解および貯蔵寿命安定性研究に使用される三環系抗うつ薬であるイミプラミンの完全な基底状態量子回路を予測し、その結果生成された回路をQuantinuumの98量子ビットのHelios-1イオントラップハードウェア上で実行しました。