近年来,量子计算与人工智能的融合成为科技领域的研究热点。量子人工智能(Quantum AI)通过利用量子计算的强大并行处理能力,有望解决传统计算难以克服的复杂问题。韩国量子计算公司诺玛(Norma)近期宣布,其自主研发的量子AI算法在NVIDIA CUDA-Q平台上实现了高达73倍的加速表现,尤其在新药研发领域展现出巨大潜力。诺玛的这项成果不仅推动了量子AI技术进入实际应用阶段,也为未来多个行业的创新升级树立了范例。诺玛利用NVIDIA的先进硬件资源,包括H200 GPU和GH200 Grace Hopper超级芯片,进行了量子AI算法的深入测试。NVIDIA CUDA-Q平台的出现大大简化了量子处理单元(QPU)与图形处理单元(GPU)的集成,支持量子经典混合运算,使得复杂量子算法的开发与执行变得更为高效和便捷。
诺玛在该平台上运行的量子AI算法主要包括量子长短期记忆网络(QLSTM)、量子生成对抗网络(QGAN)及量子变分贝叶斯模型(QCBM)等,这些算法设计用于处理海量的化学数据,挖掘潜在药物分子候选,提高新药研发的效率和准确性。与传统基于CPU的计算方式相比,诺玛的量子AI算法在CUDA-Q环境中完成18量子比特(qubit)量子电路的正向传播(forward propagation)时,速度提升达到60倍至73倍以上,负向传播(backward propagation)优化过程中速度提升也高达约34倍至42倍。相比H200 GPU,GH200超级芯片在执行正向传播时进一步缩短了22%的运算时间,负向传播则减少了约24%。这一显著的性能提升不仅极大缩短了研发周期,还减少了实验成本,突破了传统药物设计过程中面临的计算瓶颈。诺玛此次验证项目是在与京畿大学江东医院的联合研究框架下开展,该合作聚焦于发现创新药物分子,旨在应对传统AI技术因化学搜索空间庞大而产生的计算限制。通过量子AI算法,能够在庞大的化学空间中高效筛选和优化分子结构,显著提升了药物候选筛选的深度与广度。
诺玛CEO郑贤哲表示,此次项目展示了本土量子技术企业与国际领军技术平台及医疗机构间的紧密合作,证实了量子计算技术在实际医疗健康领域的实用价值。未来,公司将继续与NVIDIA展开技术协作,推动量子AI算法在生物技术、国防金融及其他多个重要行业的性能验证和应用扩展。诺玛的实践案例充分体现出量子人工智能技术正由理论探索逐步走向实际应用阶段,具备替代甚至超越经典人工智能算法的潜力。尤其在药物研发领域,技术的应用有望加速新药的发现与上市,惠及亿万患者。NVIDIA CUDA-Q平台的强大支持为量子算法的快速迭代和验证提供了有力保障,使得开发人员能够在量子硬件可用之前进行高效仿真和优化,有效降低开发风险和成本。此外,量子经典混合运算的支持为未来复杂的量子计算任务铺平了道路,实现了硬件与软件的协同进步。
量子长短期记忆网络(QLSTM)作为一种结合量子计算与序列数据处理能力的创新算法,帮助解决了传统长短期记忆网络在处理动态时间序列数据时的计算瓶颈。其在药物分子序列的分析与预测中发挥了重要作用。量子生成对抗网络(QGAN)则通过量子态叠加和纠缠的特征,实现了更丰富的数据生成能力,为新分子设计提供了多样化的虚拟候选。量子变分贝叶斯模型(QCBM)带来了概率模型的量子优化版本,极大提高了分子结构优化效率,有助于药物靶点的精准定位。整个项目充分体现了量子AI技术跨学科融合的特点,结合计算机科学、量子物理、人工智能和生命科学的优势,推进了下一代智能计算平台的建立。全球范围内,量子计算正处于快速发展阶段,各大科技巨头纷纷布局。
诺玛与NVIDIA之间的合作不仅彰显了产业链上下游的协同创新,也标志着AI技术与量子技术结合进入实战应用的新高度。量子AI领域的技术突破,不仅将影响传统信息技术行业的格局,同时也为医疗健康、金融风险控制、国防安全等领域带来革命性变革。对于广大科研机构和企业而言,借助CUDA-Q平台开展算法验证和优化,将大大提升创新效率和竞争力。未来,量子硬件的持续改进以及量子算法的创新,将共同推动量子AI走向成熟,完成从实验室走向市场的跨越。诺玛正在通过持续的性能测试和应用拓展,积极引领量子AI技术的产业化进程,帮助更多行业实现智能升级和效率飞跃。而NVIDIA凭借其领先的量子经典混合计算平台,为全球量子AI开发者提供了坚实的技术基础。
总结来看,诺玛在NVIDIA CUDA-Q平台上的成功验证,证明了量子人工智能算法在实际应用中的强大潜力。尤其是在药物开发这一高度依赖计算的领域,量子AI极大提升了计算速度和准确性,缩短了研发周期,降低了成本。随着合作的深化与技术的不断进步,量子人工智能势必在未来的科技发展和产业创新中扮演更加重要的角色,推动人类迈入智能计算的新纪元。 。
