サンパウロのアルベルト・アインシュタイン・ユダヤ系ブラジル病院は、製薬開発、ゲノミクス、診断イノベーションを支援する量子コンピューティング研究プログラムを開始しました。このプロジェクトはUNESP教授のフェリペ・ファンチーニが主導し、物理学、工学、データサイエンスの分野を横断する協力を通じて、生物医学の問題に量子的手法で取り組むため、病院の研究センター内に専門の量子グループを設立することを目指しています。
この取り組みには、ファンチーニが共同設立したスタートアップQuaTIとのパートナーシップが含まれており、極端な気象条件をモデル化するために量子古典ハイブリッド機械学習と最適化アルゴリズムを適用しています。地域の洪水などの影響の大きい気象イベントを予測するシステムの一部として、ブラジルのサンカルロスに降雨データステーションのプロトタイプが設置されました。このアルゴリズムは、ノイズのある中規模量子（NISQ）ハードウェアでの実行用に設計され、エラーを軽減し有用な信号を抽出するための古典的な前処理を統合しています。
医療分野特有の課題とハイブリッド量子パイプラインを組み合わせることで、この取り組みは実世界の問題における量子古典統合の成長モデルを示しています。このプロジェクトはまた、量子研究におけるラテンアメリカの参加の増加と、地域のインフラストラクチャーと科学的独立性におけるギャップを埋める可能性を示しています。
背景
量子古典ハイブリッド機械学習は、従来のコンピュータ（古典）と量子コンピュータを組み合わせる手法です。量子コンピュータは特定の計算を高速に行えますが、まだ不安定な側面があります。そのため、両者の長所を活かし、問題を分担して処理することで、より高精度な予測や解析を目指します。
ノイズのある中規模量子（NISQ）ハードウェアは、現在実用化されている量子コンピュータの一種です。完全な誤り訂正機能が備わっていないため、計算過程でエラー（ノイズ）が生じやすい状態です。このプロジェクトでは、エラーを軽減し、有用な情報を抽出するために、古典的な前処理を統合しています。
ゲノミクスは、生物の遺伝子（ゲノム）の構造や機能、そして遺伝子間の相互作用を研究する分野です。この取り組みでは、製薬開発や診断のイノベーションを支援するために、量子的手法を用いてゲノムデータを解析することを目指しています。
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2024年4月4日
