論文の概要: The prospects of Monte Carlo antibody loop modelling on a fault-tolerant quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09690v2
• Date: Thu, 14 Jul 2022 07:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 07:16:32.356573
• Title: The prospects of Monte Carlo antibody loop modelling on a fault-tolerant quantum computer
• Title（参考訳）: フォールトトレラント量子コンピュータにおけるモンテカルロ抗体ループモデリングの展望
• Authors: Jonathan Allcock, Anna Vangone, Agnes Meyder, Stanislaw Adaszewski, Martin Strahm, Chang-Yu Hsieh and Shengyu Zhang
• Abstract要約: 量子マルコフ連鎖モンテカルロは、幅広い計算問題を加速する手法として提案されている。 本研究は, 抗体構造をモデル化する問題に適用することで, 量子優位性の可能性について検討する。 産業規模と関連性の問題を解決するのに必要な資源について、初めて詳細な分析を行い、このような方法で量子コンピュータを使用するための時間的・空間的要求は大きいが、継続的な技術的改善は、将来必要資源を到達させる可能性があることを確かめる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.967739810163833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing for the biological sciences is an area of rapidly growing interest, but specific industrial applications remain elusive. Quantum Markov chain Monte Carlo has been proposed as a method for accelerating a broad class of computational problems, including problems of pharmaceutical interest. Here we investigate the prospects of quantum advantage via this approach, by applying it to the problem of modelling antibody structure, a crucial task in drug development. To minimize the resources required while maintaining pharmaceutical-level accuracy, we propose a specific encoding of molecular dihedral angles into registers of qubits and a method for implementing, in quantum superposition, a Markov chain Monte Carlo update step based on a classical all-atom force field. We give the first detailed analysis of the resources required to solve a problem of industrial size and relevance and find that, though the time and space requirements of using a quantum computer in this way are considerable, continued technological improvements could bring the required resources within reach in the future.
• Abstract（参考訳）: 生物科学における量子コンピューティングは急速に関心が高まりつつある分野であるが、特定の産業応用はいまだ解明されていない。 量子マルコフ連鎖モンテカルロは、薬学的な問題を含む幅広い種類の計算問題を加速する手法として提案されている。 本稿では, 薬物開発における重要な課題である抗体構造のモデル化問題に適用し, このアプローチによる量子優位の展望について検討する。 医薬レベルの精度を維持しつつ必要な資源を最小限に抑えるために,量子ビットのレジスタへの分子二面角の特定のエンコーディングと,古典的全原子力場に基づくマルコフ連鎖モンテカルロ更新ステップを実装する方法を提案する。 産業規模と関連性の問題を解決するために必要な資源の詳細な分析を行い、量子コンピュータをこのような方法で使用するための時間と空間の要求は相当なものであるが、技術的に継続的な改善は、将来に必要な資源を到達できる可能性があることを見出した。

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