論文の概要: Quantum Deep Learning for Mutant COVID-19 Strain Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03556v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 08:33:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 12:01:56.736467
• Title: Quantum Deep Learning for Mutant COVID-19 Strain Prediction
• Title（参考訳）: 変異型covid-19株予測のための量子ディープラーニング
• Authors: Yu-Xin Jin, Jun-Jie Hu, Qi Li, Zhi-Cheng Luo, Fang-Yan Zhang, Hao Tang, Kun Qian, Xian-Min Jin
• Abstract要約: 新型コロナウイルス感染の可能性のある変異(特にスパイクタンパク質)の早期予測は、早期の予防と治療につながる可能性がある。 本稿では,DeepQuantumという開発ツールを提案し,このソフトウェアを用いてスパイクタンパク質の変動構造を予測する。 さらに、このハイブリッド量子古典モデルは、量子にインスパイアされたぼやけた畳み込みを初めて達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.182326473943004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: New COVID-19 epidemic strains like Delta and Omicron with increased transmissibility and pathogenicity emerge and spread across the whole world rapidly while causing high mortality during the pandemic period. Early prediction of possible variants (especially spike protein) of COVID-19 epidemic strains based on available mutated SARS-CoV-2 RNA sequences may lead to early prevention and treatment. Here, combining the advantage of quantum and quantum-inspired algorithms with the wide application of deep learning, we propose a development tool named DeepQuantum, and use this software to realize the goal of predicting spike protein variation structure of COVID-19 epidemic strains. In addition, this hybrid quantum-classical model for the first time achieves quantum-inspired blur convolution similar to classical depthwise convolution and also successfully applies quantum progressive training with quantum circuits, both of which guarantee that our model is the quantum counterpart of the famous style-based GAN. The results state that the fidelities of random generating spike protein variation structure are always beyond 96% for Delta, 94% for Omicron. The training loss curve is more stable and converges better with multiple loss functions compared with the corresponding classical algorithm. At last, evidences that quantum-inspired algorithms promote the classical deep learning and hybrid models effectively predict the mutant strains are strong.
• Abstract（参考訳）: デルタやオミクロンなどの感染拡大で感染率や病原性が高まり、世界中に急速に広がり、パンデミック期には高い死亡率を生み出している。 sars-cov-2rna配列の変異に基づくcovid-19感染株の早期変異(特にスパイクタンパク質)の予測は、早期の予防と治療につながる可能性がある。 本稿では、量子と量子に触発されたアルゴリズムの利点とディープラーニングの幅広い応用を組み合わせ、DeepQuantumという開発ツールを提案し、このソフトウェアを用いて、COVID-19感染菌のスパイクタンパク質の変動構造を予測する。 さらに、このハイブリッド量子古典モデルは、古典的奥行き方向畳み込みに類似した量子インスパイアされたぼけ畳み込みを初めて達成し、量子プログレッシブトレーニングを量子回路に適用することに成功した。 その結果、ランダム生成スパイクタンパク質の変異構造はデルタでは96%以上、オミクロンでは94%であることがわかった。 トレーニング損失曲線はより安定であり、対応する古典アルゴリズムと比較して複数の損失関数に収束する。 量子インスパイアされたアルゴリズムが古典的ディープラーニングを促進し、ハイブリッドモデルがミュータント株を効果的に予測する証拠は、最終的に強力である。

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