論文の概要: Quantum computing for genomics: conceptual challenges and practical perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04111v1
- Date: Sat, 05 Jul 2025 17:41:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.020563
- Title: Quantum computing for genomics: conceptual challenges and practical perspectives
- Title（参考訳）: ゲノミクスのための量子コンピューティング : 概念的課題と実践的視点
- Authors: Aurora Maurizio, Guglielmo Mazzola,
- Abstract要約: 我々は、量子コンピューティングの可能性を評価し、ゲノミクスにおける中心的なタスクの計算を高速化する。
本稿では,量子探索,最適化,機械学習アルゴリズムの最先端課題について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We assess the potential of quantum computing to accelerate computation of central tasks in genomics, focusing on often-neglected theoretical limitations. We discuss state-of-the-art challenges of quantum search, optimization, and machine learning algorithms. Examining database search with Grover's algorithm, we show that the expected speedup vanishes under realistic assumptions. For combinatorial optimization prevalent in genomics, we discuss the limitations of theoretical complexity in practice and suggest carefully identifying problems genuinely suited for quantum acceleration. Given the competition from excellent classical approximate solvers, quantum computing could offer a speedup in the near future only for a specific subset of hard enough tasks in assembly, gene selection, and inference. These tasks need to be characterized by core optimization problems that are particularly challenging for classical methods while requiring relatively limited variables. We emphasize rigorous empirical validation through runtime scaling analysis to avoid misleading claims of quantum advantage. Finally, we discuss the problem of trainability and data-loading in quantum machine learning. This work advocates for a balanced perspective on quantum computing in genomics, guiding future research toward targeted applications and robust validation.
- Abstract（参考訳）: ゲノミクスにおける中心的なタスクの計算を高速化する量子コンピューティングの可能性を評価し、しばしば無視される理論上の制約に焦点をあてる。
本稿では,量子探索,最適化,機械学習アルゴリズムの最先端課題について論じる。
また,Groverのアルゴリズムを用いてデータベース検索を行うと,現実的な仮定の下で予測されるスピードアップがなくなることを示す。
ゲノミクスで広く用いられている組合せ最適化について、理論的複雑性の限界について議論し、量子加速に本当に適した問題を慎重に同定することを提案する。
古典的な近似解法との競合を考えると、量子コンピューティングは近い将来、アセンブリ、遺伝子選択、推論において十分なタスクの特定のサブセットに対してのみ、スピードアップを提供する可能性がある。
これらのタスクは、古典的手法では特に困難なコア最適化問題によって特徴づけられる必要があるが、比較的限られた変数を必要とする。
我々は、量子優位性の誤った主張を避けるために、実行時スケーリング分析による厳密な経験的検証を強調した。
最後に、量子機械学習におけるトレーニング容易性とデータローディングの問題について議論する。
この研究は、ゲノミクスにおける量子コンピューティングのバランスのとれた視点を提唱し、将来の研究を目標とするアプリケーションと堅牢な検証へと導く。
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