Pada akhirnya, ini dapat mengarah pada generasi terapi farmasi baru yang lebih efisien. Ulasan ini juga menekankan bahwa alat utama untuk mengeksplorasi metode ini adalah simulasi algoritma kuantum yang dipercepat GPU.
Studi ini berfokus pada bagaimana jaringan saraf kuantum masa depan dapat menggunakan komputasi kuantum untuk meningkatkan teknik AI yang ada. Diterapkan pada industri farmasi, kemajuan ini menawarkan para peneliti kemampuan untuk merampingkan tugas-tugas kompleks dalam penemuan obat.
Meneliti bagaimana jaringan saraf kuantum tersebut memengaruhi kasus penggunaan dunia nyata seperti penemuan obat memerlukan simulasi intensif dan skala besar dari unit pemrosesan kuantum tanpa suara (QPU) di masa depan.
Ini hanyalah salah satu contoh bagaimana, seiring dengan meningkatnya komputasi kuantum, semakin banyak tantangan yang hanya dapat didekati dengan superkomputasi yang dipercepat GPU.
Artikel ulasan mengeksplorasi bagaimana platform pengembangan kuantum CUDA-Q NVIDIA menyediakan alat unik untuk menjalankan simulasi beban kerja QML yang dipercepat multi-GPU seperti itu.
Studi ini juga menyoroti kemampuan CUDA-Q untuk mensimulasikan beberapa QPU secara paralel. Ini adalah kemampuan utama untuk mempelajari perangkat skala besar yang realistis, yang, dalam penelitian khusus ini, juga memungkinkan eksplorasi tugas pembelajaran mesin kuantum yang mengelompokkan data pelatihan.
Banyak teknik QML yang tercakup dalam tinjauan - seperti jaringan saraf konvolusi kuantum hibrida - juga membutuhkan kemampuan CUDA-Q untuk menulis program yang menjalin sumber daya klasik dan kuantum.
Peningkatan ketergantungan pada superkomputer GPU yang ditunjukkan dalam pekerjaan ini adalah contoh terbaru dari keterlibatan NVIDIA yang berkembang dalam mengembangkan komputer kuantum yang berguna.
NVIDIA berencana untuk lebih menyoroti perannya dalam masa depan komputasi kuantum pada konferensi SC24, 17-22 November di Atlanta.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
