論文の概要: Leveraging Analog Quantum Computing with Neutral Atoms for Solvent
Configuration Prediction in Drug Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12129v2
- Date: Fri, 22 Sep 2023 17:59:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 11:37:47.720084
- Title: Leveraging Analog Quantum Computing with Neutral Atoms for Solvent
Configuration Prediction in Drug Discovery
- Title（参考訳）: 薬物発見における溶媒構成予測のための中性原子を用いたアナログ量子コンピューティング
- Authors: Mauro D'Arcangelo, Daniele Loco, Fresnel team, Nicola\"i Gouraud,
Stanislas Angebault, Jules Sueiro, Pierre Monmarch\'e, J\'er\^ome For\^et,
Louis-Paul Henry, Lo\"ic Henriet, Jean-Philip Piquemal
- Abstract要約: タンパク質中の平衡溶媒分子構成をサンプリングできる量子アルゴリズムを導入する。
連続溶媒分布を予測可能な3次元参照相互作用サイトモデル(3D-RISM)に量子配置戦略を組み合わせる。
これらのアルゴリズムは、分子モデリングと薬物設計におけるアナログ量子コンピューティングの応用への新たな道を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce quantum algorithms able to sample equilibrium water solvent
molecules configurations within proteins thanks to analog quantum computing. To
do so, we combine a quantum placement strategy to the 3D Reference Interaction
Site Model (3D-RISM), an approach capable of predicting continuous solvent
distributions. The intrinsic quantum nature of such coupling guarantees
molecules not to be placed too close to each other, a constraint usually
imposed by hand in classical approaches. We present first a full quantum
adiabatic evolution model that uses a local Rydberg Hamiltonian to cast the
general problem into an anti-ferromagnetic Ising model. Its solution, an
NP-hard problem in classical computing, is embodied into a Rydberg atom array
Quantum Processing Unit (QPU). Following a classical emulator implementation, a
QPU portage allows to experimentally validate the algorithm performances on an
actual quantum computer. As a perspective of use on next generation devices, we
emulate a second hybrid quantum-classical version of the algorithm. Such a
variational quantum approach (VQA) uses a classical Bayesian minimization
routine to find the optimal laser parameters. Overall, these Quantum-3D-RISM
(Q-3D-RISM) algorithms open a new route towards the application of analog
quantum computing in molecular modelling and drug design.
- Abstract（参考訳）: アナログ量子コンピューティングにより,タンパク質中の平衡水溶剤分子構成をサンプリングできる量子アルゴリズムを導入する。
そこで我々は, 連続溶媒分布を予測可能な3次元参照相互作用サイトモデル(3D-RISM)に量子配置戦略を組み合わせる。
このようなカップリングの本質的な量子性は、分子同士が互いに親しすぎないように保証するものであり、古典的アプローチでは手によって課される制約である。
まず, 局所リドバーグハミルトニアンを用いて, 一般問題を反強磁性イジングモデルにキャストする, 完全な量子断熱進化モデルを提案する。
その解法は古典計算におけるNPハード問題であり、Rydberg atom array Quantum Processing Unit (QPU) に具体化されている。
古典的なエミュレータの実装に続いて、QPUポーテージは実際の量子コンピュータ上でのアルゴリズム性能を実験的に検証することができる。
次世代デバイスでの利用の観点からは、アルゴリズムの2つ目のハイブリッド量子古典版をエミュレートする。
このような変分量子アプローチ(VQA)は、古典的ベイズ最小化ルーチンを使用して最適なレーザーパラメータを求める。
全体として、これらのQuantum-3D-RISM (Q-3D-RISM) アルゴリズムは、分子モデリングと薬物設計におけるアナログ量子コンピューティングの応用への新たな道を開く。
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