論文の概要: Quantum Biotechnology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02021v1
- Date: Wed, 3 Nov 2021 05:09:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 06:57:40.160004
- Title: Quantum Biotechnology
- Title(参考訳): 量子バイオテクノロジー
- Authors: Nicolas P. Mauranyapin, Alex Terrason and Warwick P. Bowen
- Abstract要約: 量子技術は量子物理学の法則を利用して性能上の優位性を実現する。
生物科学に様々な応用が提案されている。
本稿では,この量子バイオテクノロジーの新たな分野について概観する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum technologies leverage the laws of quantum physics to achieve
performance advantages in applications ranging from computing to communications
and sensing. They have been proposed to have a range of applications in
biological science. This includes better microscopes and biosensors, improved
simulations of molecular processes, and new capabilities to control the
behaviour of biomolecules and chemical reactions. Quantum effects are also
predicted, with much debate, to have functional benefits in biology, for
instance, allowing more efficient energy transport and improving the rate of
enzyme catalysis. Conversely, the robustness of biological systems to disorder
from their environment has led to proposals to use them as components within
quantum technologies, for instance as light sources for quantum communication
systems. Together, this breadth of prospective applications at the interface of
quantum and biological science suggests that quantum physics will play an
important role in stimulating future biotechnological advances. This review
aims to provide an overview of this emerging field of quantum biotechnology,
introducing current capabilities, future prospects, and potential areas of
impact. The review is written to be accessible to the non-expert and focuses on
the four key areas of quantum-enabled sensing, quantum-enabled imaging, quantum
biomolecular control, and quantum effects in biology.
- Abstract(参考訳): 量子技術は量子物理学の法則を活用し、コンピューティングから通信、センシングまで幅広い応用において性能上の利点を享受する。
生物科学における様々な応用が提案されている。
これには、より良い顕微鏡とバイオセンサー、分子プロセスのシミュレーションの改善、生体分子と化学反応の挙動を制御する新しい機能が含まれる。
量子効果についても多くの議論があり、例えば、より効率的なエネルギー輸送と酵素触媒の速度の向上を可能にし、生物学において機能的な利益をもたらすと予測されている。
逆に、生物学的システムの環境からの障害に対する堅牢性は、量子技術内のコンポーネント、例えば量子通信システムの光源として使用するという提案につながっている。
量子・生物科学のインターフェイスにおけるこの幅広い応用は、量子物理学が将来のバイオテクノロジーの発展を刺激する上で重要な役割を果たすことを示唆している。
このレビューは、量子バイオテクノロジーの新しい分野を概観し、現在の能力、将来の展望、潜在的な影響領域を紹介することを目的としている。
このレビューは、非専門家に公開され、量子可能なセンシング、量子可能なイメージング、量子生体分子制御、生物学における量子効果の4つの重要な領域に焦点を当てている。
関連論文リスト
- Atomic Quantum Technologies for Quantum Matter and Fundamental Physics Applications [0.0]
物理学は科学の様々な分野において、前例のない異種交配の時代を生きている。
我々は,超低温原子量子技術が基礎科学や応用科学において持つ多様体の影響について論じる。
我々は、原子技術を用いたテーブルトップ実験のエンジニアリングがどのように応用を図っているかを説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-10T16:52:20Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T18:00:01Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T23:37:45Z) - Quantum Computing for Molecular Biology [2.1839191255085995]
量子計算が分子生物学の量子基礎の実用性をいかに前進させるかについて論じる。
生体分子の電子構造における典型的な量子力学的問題について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-23T09:23:04Z) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T07:32:57Z) - Biology and medicine in the landscape of quantum advantages [0.0]
量子コンピューティングは生物学や医学の応用に大きな可能性を秘めている。
量子優位の概念を単純な枠組みに融合させ、研究者に役立てることを願っている。
我々は,現実的な量子的優位性につながる可能性のある生物学と医学の応用を幅広く調査することを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-01T19:00:04Z) - Standard Model Physics and the Digital Quantum Revolution: Thoughts
about the Interface [68.8204255655161]
量子システムの分離・制御・絡み合いの進歩は、かつての量子力学の興味深い特徴を、破壊的な科学的・技術的進歩のための乗り物へと変えつつある。
本稿では,3つの領域科学理論家の視点から,絡み合い,複雑性,量子シミュレーションのインターフェースについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-10T06:12:06Z) - Simulating Quantum Materials with Digital Quantum Computers [55.41644538483948]
デジタル量子コンピュータ(DQC)は、古典的コンピュータでは引き起こせない量子シミュレーションを効率的に行うことができる。
このレビューの目的は、物理量子優位性を達成するために行われた進歩の要約を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-21T20:10:38Z) - Quantum walk processes in quantum devices [55.41644538483948]
グラフ上の量子ウォークを量子回路として表現する方法を研究する。
提案手法は,量子ウォークアルゴリズムを量子コンピュータ上で効率的に実装する方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T18:04:16Z) - Quantum machine learning and quantum biomimetics: A perspective [0.0]
量子機械学習は、量子技術の中でエキサイティングで有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,これらのトピックについて概観し,科学コミュニティが実施した関連研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-25T07:45:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。