Quantensichtmaschinenlernen in der Arzneimittelentdeckung: Anwendungen in der Wissenschaft und der pharmazeutischen Industrie

Der Nexus zwischen Quantencomputing und maschinellem Lernen ─ quantenbasiertes maschinelles Lernen ─ bietet das Potenzial für bedeutende Fortschritte in der Chemie. Diese Überprüfung untersucht speziell das Potenzial von quantenbasierten neuronalen Netzwerken auf gate-basierten Quantencomputern im Kontext der Arzneimittelentdeckung. Wir diskutieren die theoretischen Grundlagen des quantenbasierten maschinellen Lernens, einschließlich Datenkodierung, variationalen Quanten-Schaltkreisen und hybriden Quanten-klassischen Ansätzen. Anwendungen in der Arzneimittelentdeckung werden hervorgehoben, einschließlich der Vorhersage von molekularen Eigenschaften und der Molekulargenerierung. Wir bieten eine ausgewogene Perspektive, die sowohl die potenziellen Vorteile als auch die Herausforderungen betont, die angegangen werden müssen.