論文の概要: Efficient molecular conformation generation with quantum-inspired algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14101v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 11:40:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 14:06:38.303501
- Title: Efficient molecular conformation generation with quantum-inspired algorithm
- Title（参考訳）: 量子インスピレーションアルゴリズムによる効率的な分子配座生成
- Authors: Yunting Li, Xiaopeng Cui, Zhaoping Xiong, Zuoheng Zou, Bowen Liu, Bi-Ying Wang, Runqiu Shu, Huangjun Zhu, Nan Qiao, Man-Hong Yung,
- Abstract要約: 本稿では,分子展開(MU)問題の解法として量子インスパイアされたアルゴリズムを提案する。
我々のアプローチによって決定されたコンフォメーションと密度汎関数理論(DFT)の根平均二乗偏差は無視できる。
その結果,量子ハードウェアが成熟する以前にも,現実的な問題を解決するために量子インスパイアされたアルゴリズムを適用できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.625636280559916
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conformation generation, also known as molecular unfolding (MU), is a crucial step in structure-based drug design, remaining a challenging combinatorial optimization problem. Quantum annealing (QA) has shown great potential for solving certain combinatorial optimization problems over traditional classical methods such as simulated annealing (SA). However, a recent study showed that a 2000-qubit QA hardware was still unable to outperform SA for the MU problem. Here, we propose the use of quantum-inspired algorithm to solve the MU problem, in order to go beyond traditional SA. We introduce a highly-compact phase encoding method which can exponentially reduce the representation space, compared with the previous one-hot encoding method. For benchmarking, we tested this new approach on the public QM9 dataset generated by density functional theory (DFT). The root-mean-square deviation between the conformation determined by our approach and DFT is negligible (less than about 0.5 Angstrom), which underpins the validity of our approach. Furthermore, the median time-to-target metric can be reduced by a factor of five compared to SA. Additionally, we demonstrate a simulation experiment by MindQuantum using quantum approximate optimization algorithm (QAOA) to reach optimal results. These results indicate that quantum-inspired algorithms can be applied to solve practical problems even before quantum hardware become mature.
- Abstract（参考訳）: コンフォーメーション生成(コンフォーメーションジェネレーション、英: Conformation generation)または分子展開(英: molecular openfolding、MU)は、構造に基づく薬物設計において重要なステップであり、組合せ最適化の問題が残る。
量子アニール (QA) は、シミュレーションアニール (SA) のような従来の手法よりも、ある種の組合せ最適化問題を解く大きな可能性を示している。
しかし、最近の研究では、2000量子ビットのQAハードウェアは、MU問題でSAを上回りきれないことが示されている。
本稿では、従来のSAを超えるために、MU問題を解決するために量子インスパイアされたアルゴリズムを提案する。
本稿では,従来の1ホット符号化法と比較して指数関数的に表現空間を削減できる高コンパクト位相符号化法を提案する。
ベンチマークでは、密度汎関数理論(DFT)によって生成された公開QM9データセットに対して、この新しいアプローチを検証した。
我々のアプローチによって決定されたコンフォメーションとDFTの間のルート平均二乗差は(約0.5アングストロームを除いて)無視可能であり、我々のアプローチの有効性を裏付けるものである。
さらに、SAと比較して中央値の時間-目標距離を5倍に減らすことができる。
さらに、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて、MindQuantumによるシミュレーション実験を行い、最適な結果を得た。
これらの結果は,量子ハードウェアが成熟する以前にも,現実的な問題を解決するために量子インスパイアされたアルゴリズムが適用可能であることを示唆している。
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