A IA quântica aprimorada revoluciona a descoberta de medicamentos contra o câncer: um salto em frente com a IA generativa industrial
Em um progressão sem precedentes na invenção de medicamentos, a Zapata Computing, Inc., juntamente com a Insilico Medicine, a Universidade de Toronto e o St. Jude Children's Research Hospital, demonstraram o notável potencial da IA generativa aprimorada por quantum. Esta colaboração levou ao primeiro caso em que um protótipo generativo operando em hardware quântico supera os modelos clássicos tradicionais na geração de candidatos viáveis a medicamentos contra o cancro.
Nascente estudo marcante concentrou-se no desenvolvimento de novos inibidores do KRAS, um níveo notoriamente difícil na terapia do cancro. Utilizando modelos avançados de IA generativa em hardware clássico e quântico, incluindo um dispositivo IBM de 16 qubit, a equipe gerou com sucesso um milhão de candidatos a medicamentos. Seguindo um processo pormenorizado de filtragem algorítmica e humana, o protótipo generativo civilizado quântica produziu duas moléculas distintas com afinidade de relação superior às produzidas pelos modelos clássicos. Nascente progressão não só sublinha a eficiência da computação quântica na invenção de medicamentos, mas também ilustra o papel transformador da IA generativa industrial na abordagem de desafios complexos e específicos de domínio em vários setores.
A IA generativa industrial, uma subcategoria especializada da IA generativa, é particularmente adequada para mourejar com problemas tão complexos. Ao contrário das ferramentas de IA de uso universal, porquê ChatGPT e DALL-E da OpenAI, a IA generativa industrial é personalizada para resolver problemas específicos em empresas ou setores. Ele navega por desafios porquê desordem de dados, grandes espaços de soluções, imprevisibilidade, sensibilidade ao tempo, restrições de computação e demandas por precisão, confiabilidade e segurança. Em sua núcleo estão modelos generativos, porquê Large Language Models (LLMs), que aprendem com dados de treinamento para gerar resultados novos e realistas. Esta abordagem foi o que permitiu à equipe da Zapata AI ser pioneira no campo da invenção de medicamentos, aproveitando a IA para fabricar soluções inovadoras.
Yudong Cao, CTO e cofundador da Zapata AI, destacou a sinergia da computação quântica e clássica no fornecimento de soluções abrangentes neste projeto inovador. A pesquisa, atualmente aguardando revisão por pares e disponível no ArXiv, baseia-se em estudos anteriores que demonstram o potencial da IA generativa quântica na invenção de medicamentos.
Alex Zhavoronkov, PhD, fundador e co-CEO da Insilico Medicine, reconheceu a integração do mecanismo generativo de IA da Insilico, Chemistry42, com modelos quânticos aumentados, anunciando novos caminhos terapêuticos para desafiar alvos de cancro. Esta lanço é sátira para progredir no porvir da invenção de medicamentos.
Com uma recente parceria estratégica com a D-Wave Quantum Inc., a Zapata AI está preparada para expandir ainda mais os horizontes dos modelos quânticos de IA generativa na invenção de novas moléculas para uma gama de aplicações comerciais. Christopher Savoie, CEO e cofundador da Zapata AI, expressou excitação com levante desenvolvimento e o potencial para uma emprego mais ampla em vários setores.
Alán Aspuru-Guzik, professor da Universidade de Toronto e cofundador e mentor científico da Zapata AI, compartilhou seu otimismo sobre a integração da computação quântica no pipeline de invenção de medicamentos. Esta pesquisa é pioneira, estabelecendo um precedente para futuros computadores quânticos mostrarem suas capacidades únicas.
A pesquisa empregou o pacote QML Suite Python da Zapata AI, disponível em sua plataforma Orquestra®, enfatizando a emprego prática da computação quântica na solução de desafios científicos do mundo real. Esta integração da IA generativa industrial no processo de invenção de medicamentos marca um progressão significativo no aproveitamento da IA para soluções inovadoras e específicas do setor, impulsionando o incremento e a eficiência no cenário tecnológico em estável evolução.
