科技日报记者 吴长锋 洪敬谱
8月8日，记者从安徽省量子计算工程研究中心获悉，本源量子计算科技（合肥）股份有限公司联合中国科学技术大学、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院成功实现全球首个基于量子边编码技术的药物分子性质预测应用，并在我国自主超导量子计算机“本源悟空”上完成真机验证。相关研究成果发表在化学信息学领域期刊《化学信息与建模》。
在药物研发中，精准预测分子性质是快速筛选候选药物的关键。图神经网络就像是用画图的办法来研究药物分子：把分子里的原子当成一个个“小点”，连接原子的化学键当成“线条”。现有的量子算法，能让处理这些“小点”（原子）的能力变强，但却没有思考过如何处理那些“线条”（化学键）——这就好比拼一幅拼图，少了关键的几块，怎么都没法完整展现出分子真正的样子和特性。
此次研究团队创新设计的量子嵌入图神经网络架构，融入全球首创量子边编码技术和量子节点嵌入模式，首次在量子层面实现原子与化学键的同步处理，大幅提升了对分子行为的预测精度，显著提升药物发现效率。目前，基于该项技术的药物毒性预测真机应用已上线“本源量子计算云平台”。
“如果说传统图神经网络方法是‘望远镜’，那么融入全球首创量子边编码技术的量子嵌入图神经网络架构就是‘显微镜’——不仅能看清原子位置，更能清晰捕捉到化学键的相互作用，让药物研发迈向‘精准设计’。”“本源悟空”软件研制团队负责人窦猛汉介绍，“这一技术显著提升了关键药物性质预测准确率：HIV抗病毒药物筛选准确率从73%跃升至97%，阿尔茨海默病药物预测准确率从64%提升至70%。”
安徽省量子计算工程研究中心主任郭国平表示，作为量子图神经网络领域首篇关于量子边编码的研究论文，该成果获得了国际学术界的广泛认可，为量子技术的产业化应用奠定坚实基础。
