論文の概要: A Novel P-bit-based Probabilistic Computing Approach for Solving the 3-D Protein Folding Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20050v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 12:46:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:54:06.184435
• Title: A Novel P-bit-based Probabilistic Computing Approach for Solving the 3-D Protein Folding Problem
• Title（参考訳）: P-bit-based Probabilistic Computing Approach for Solving the 3-D Protein Folding Problem (特集:情報ネットワーク)
• Authors: Chao Fang, Yihan He, Xiao Gong, Gengchiau Liang,
• Abstract要約: この研究は、タンパク質の折り畳みに取り組むために確率論的計算を適用する最初の試みである。 本稿では,イジングモデルに問題をマッピングするための,多体インタラクションに基づく新しい符号化手法を提案する。 本手法は6アミノ酸の短いペプチド配列のエネルギー景観を著しく単純化することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.410469529030158
• License:
• Abstract: In the post-Moore era, the need for efficient solutions to non-deterministic polynomial-time (NP) problems is becoming more pressing. In this context, the Ising model implemented by the probabilistic computing systems with probabilistic bits (p-bits) has attracted attention due to the widespread availability of p-bits and support for large-scale simulations. This study marks the first work to apply probabilistic computing to tackle protein folding, a significant NP-complete problem challenge in biology. We represent proteins as sequences of hydrophobic (H) and polar (P) beads within a three-dimensional (3-D) grid and introduce a novel many-body interaction-based encoding method to map the problem onto an Ising model. Our simulations show that this approach significantly simplifies the energy landscape for short peptide sequences of six amino acids, halving the number of energy levels. Furthermore, the proposed mapping method achieves approximately 100 times acceleration for sequences consisting of ten amino acids in identifying the correct folding configuration. We predicted the optimal folding configuration for a peptide sequence of 36 amino acids by identifying the ground state. These findings highlight the unique potential of the proposed encoding method for solving protein folding and, importantly, provide new tools for solving similar NP-complete problems in biology by probabilistic computing approach.
• Abstract（参考訳）: ムーア時代以降、非決定論的多項式時間(NP)問題に対する効率的な解の必要性が高まっている。 この文脈では、確率ビット(pビット)を持つ確率計算システムによって実装されたIsingモデルが、pビットの普及と大規模シミュレーションのサポートにより注目されている。 この研究は、タンパク質の折り畳みに確率論的計算を適用する最初の試みであり、生物学において重要なNP完全問題である。 タンパク質を3次元3次元グリッド内の疎水性 (H) および極性 (P) ビーズの配列として表現し, 問題をイジングモデルにマッピングするための新しい多体相互作用に基づく符号化法を導入する。 本手法は6アミノ酸の短いペプチド配列のエネルギー景観を著しく単純化し,エネルギー準位の半減を図った。 さらに,提案手法は10個のアミノ酸からなる配列に対して,正しい折り畳み構造を特定するために約100倍の高速化を実現する。 基底状態の同定により,36アミノ酸のペプチド配列の最適折り畳み構成を予測した。 これらの知見は、タンパク質の折り畳みを解くための符号化手法の独特な可能性を強調し、また、確率論的計算手法により、生物学における類似のNP完全問題を解くための新しいツールを提供する。

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