来源：黑谷量子 资料来源：（RAMON SZMUK）
作者：776
冠状病毒证明，在流行病流行之前，我们必须更快地识别和缓解流行病，因为在当今的全球世界中，病毒的传播比以往任何时候都更快，更远，更频繁。
全球科学家忙于寻找冠状病毒疫苗
在过去的几十年中，我们在提高快速检测能力方面取得了长足的进步。使用新技术仅用了12天就绘制了COVID-19病毒的外部“尖峰”蛋白。在1980年代，对艾滋病病毒的类似结构分析花费了四年时间。
世卫组织警告，除非研制出高效疫苗，否则Covid-19“病毒永远不会消失”，病毒学家称，Covid-19疫苗有望在2021年前实现
但是，开发治疗方法或疫苗仍然需要很长时间，而且成本高昂，以至于大型制药公司并不总是有尝试的动力。
Shaker教授强调了我们当前药物发现过程的主要问题之一：药物的开发具有高度的经验性。分子先被制造然后进行测试，却无法事先准确地预测性能。
测试过程本身是漫长，乏味，繁琐的，并且可能无法预测仅在大规模部署分子时才会出现的未来并发症，从而进一步削弱了该领域的成本/收益比。
尽管已经开发并实施了AI / ML工具来优化某些流程，但在流程中的关键任务上它们的效率受到限制。
理想情况下，减少时间和成本的一种好方法是将发现和测试从我们今天使用的昂贵且时间效率低的实验室过程（体外）转移到计算机模拟（计算机上）。
分子数据库现已向我们提供。如果我们拥有无限的计算能力，我们可以简单地扫描这些数据库并计算每个分子是否可以作为COVID-19病毒的治愈或疫苗。我们只需将因素输入模拟中并筛选化学空间即可解决问题。
原则上，这是可能的。毕竟，可以测量化学结构，并且控制化学的物理定律也是众所周知的。
然而，正如英国伟大的物理学家保罗·狄拉克（Paul Dirac）指出的那样：“因此，对于物理学的很大一部分和整个化学的数学理论所必需的基本物理定律是完全已知的，而困难仅在于这些定律的确切应用导致方程太复杂而无法解决。”
换句话说，我们根本没有计算方程的能力，而如果我们坚持使用经典计算机，我们将永远不会。
这有点简化，但是化学的基本问题是弄清楚电子在分子内部的位置，并计算出这种构型的总能量。有了这些数据，就可以计算出分子的性质并预测其行为。
对这些特性的准确计算将允许筛选具有特定功能的化合物的分子数据库，例如能够附着并冠状病毒“尖峰”并对其进行攻击的药物分子。
本质上，如果我们可以使用计算机准确地计算分子的特性并预测给定情况下的行为，则它将加快识别治愈的过程并提高其效率。
为什么在模拟分子方面量子计算机比传统计算机好得多？
电子以高度相关的方式散布在分子上，每个电子的特性很大程度上取决于其相邻电子的特性。这些量子相关性（或纠缠）是量子理论的核心，使用经典计算机模拟电子非常棘手。
例如，通常必须将COVID-19病毒的电子视为具有多个自由度的单个实体的一部分，并且对该集合的描述不能分为其各个可区分的电子的总和。
电子由于其强大的相关性而失去了个性，必须作为一个整体来对待。因此，要求解方程式，您需要同时考虑所有电子。尽管经典计算机原则上可以模拟此类分子，但每种多电子配置都必须单独存储在内存中。
假设您有一个只有10个电子的分子（现在暂时不留原子的其余部分），每个电子可以位于分子内的两个不同位置。本质上，您具有2 ^ 10 = 1024个不同的配置以仅跟踪10个电子，而如果电子是单个的，可区分的实体，情况就是如此。
您需要1024个经典位来存储该分子的状态。另一方面，量子计算机具有量子位（qubit），可以使它们以与分子内的电子相同的方式彼此高度相关。因此，原则上，您只需要大约10个这样的量子位来表示此模型系统中的强相关电子。
分子中电子构型的指数大参数空间恰好是自然占据的量子位空间。因此，量子位更适合于量子现象的模拟。经典计算和量子计算之间的比例差异很快变得非常大。例如，模拟青霉素，一个具有41个原子（和更多电子）的分子将需要10 ^ 86经典位，或者比宇宙中原子数更多的位。
使用量子计算机，您只需要约286量子比特。这仍然比我们今天拥有更多的量子比特，但是肯定是一个更合理和可实现的数字。
相比之下，COVID-19病毒的外部“尖峰”蛋白包含成千上万个原子，因此对于经典计算而言是完全难以处理的。蛋白质的大小使它们即使在当今功能最强大的超级计算机上，也难以以任何精确度进行经典模拟。
化学家和制药公司确实使用超级计算机（尽管不如蛋白质大）对分子进行模拟，但他们必须诉诸于建立非常粗糙的分子模型，而这些模型无法捕获完整模拟所能提供的细节，从而导致估计误差很大。
可能需要很长的时间，才能出现足够大的能够模拟与蛋白质一样大的分子的量子计算机。但是，一旦有了这样的计算机，就意味着制药和化学工业的运作方式将发生彻底的革命。
量子计算机的持续发展，如果成功的话，将允许端到端的计算机内药物发现和制造药物程序的发现。从现在开始的几十年里，有了正确的技术，我们就可以将整个过程转移到计算机仿真中，从而使我们以惊人的速度获得结果。
计算机模拟可以消除目前使用体外方法花费的时间的一小部分，从而消除了99.9％的错误线索。随着新流行病的出现，科学家可以在几天之内识别并开发出潜在的疫苗/药物。
然后，药物开发的瓶颈将从药物发现转移到人体测试阶段，包括毒性和其他安全性测试。最终，即使是这些最后阶段的测试，也可以借助大规模量子计算机来加速，但是这将需要比此处所述更高水平的量子计算。
在此级别的测试将需要具有足够功能的量子计算机来包含对人体（或其部分）的模拟，该模拟将筛选候选化合物并模拟其对人体的影响。
要实现所有这些梦想，就需要不断投资发展量子计算技术。正如Shohini Ghose教授在其2018年的Ted Talk中所说：“您不能通过制造越来越好的蜡烛来制造灯泡。
灯泡是一种基于更深入科学理解的不同技术。” 当今的计算机是现代技术的奇迹，并且随着我们的前进，它将继续改进。但是，我们将无法使用功能更强大的经典计算机来解决此任务。
黑谷量子
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