Квантовые компьютеры и генеративные модели IBM помогут в создании прорывных мРНК-вакцин
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
Успехи вакцин от коронавируса подстегнули фармацевтические компании заняться разработкой препаратов на основе матричной РНК, защищающих от других тяжелых заболеваний: рака, герпеса, туберкулеза, аллергий. Moderna, специалист в этой области биотехнологий, собирается идти в ногу с прогрессом информационных технологий в создании медикаментов нового поколения. Для это она договорилась с IBM о партнерстве в использовании квантовых вычислений и искусственного интеллекта для создания совершенного нового класса мРНК-вакцин.
В начале пандемии COVID-19 состязание в разработке эффективной вакцины на Западе выиграла новая технология мРНК, которую использовали, в частности, Moderna и ее конкурент Pfizer. В попытке как можно быстрее выпустить средства и от других заболеваний и состояний, американская биотехнологическая компания Moderna заключила, как сообщает Venture Beat, партнерское соглашение с IBM о совместном исследовании потенциала квантовых вычислений и генеративного ИИ в области медицины.
Этот новый подход включает использование генеративной модели, разработанной IBM, которая должна помочь Moderna в создании нового класса мРНК-вакцин, которые не обладают ограничениями современных вакцин. Одновременно биотех-компания хочет понять, как можно было бы применить преимущества квантовых машин для решения проблем, которые не под силу классическим компьютерам.
IBM разработает вместе с Moderna семейство базовых моделей, так называемых MoLFormer. Они обучаются на широкомасштабных молекулярных наборах данных. Эти модели можно адаптировать под различные задачи и приложения, а работают они не так, как модели глубокого обучения, которым обычно требуется большой объем маркированных данных. Модели MoLFormer обучаются на более чем миллиарде химических веществ и не нуждаются в доступе к маркированным данным, когда пытаются изучить что-то новое. Они уже понимают, с каким химическим составом и с какими химическими процессами им предстоит иметь дело. Кроме того, такой подход помогает избавиться от когнитивных предубеждений и ограничений экспериментальных моделей.
Базовые модели будут обучены на данных Moderna, но не только: в базе MoLFomer уже находится свыше 1 млрд химических веществ. Параллельно Moderna работает с IBM над применением квантовых вычислений в узкоспециализированных аспектах биологии. Квантовые вычисления способны точнее моделировать поведение и атрибуты молекул, которые сами подчиняются законам квантовой механики, а квантовые алгоритмы при помощи квантовой запутанности лучше описывают поведение молекулярных систем.
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев