A través de un reciente trabajo de investigación conjunto de NVIDIA, Moderna y Yale, se revisa cómo las técnicas del aprendizaje automático cuántico (QML) podrían mejorar los métodos de descubrimiento de fármacos al predecir mejor las propiedades moleculares. Esto podría llevar a la generación más eficiente de nuevas terapias farmacéuticas.
Simulaciones aceleradas por GPU
El artículo destaca que la herramienta clave para explorar estos métodos es la simulación de algoritmos cuánticos acelerada por GPU. El estudio se centró en cómo las futuras redes neuronales cuánticas podrían utilizar la computación cuántica para mejorar las técnicas de IA existentes. Aplicados a la industria farmacéutica, estos avances ofrecen a los investigadores la posibilidad de agilizar tareas complejas en el descubrimiento de fármacos.
Impacto en el descubrimiento de fármacos
Investigar cómo estas redes neuronales cuánticas impactarían casos de uso del mundo real, como el descubrimiento de fármacos, requería simulaciones masivas y complejas de unidades de procesamiento cuántico (QPUs) sin ruido. Este ejemplo ilustra cómo, a medida que la computación cuántica avanza, un número creciente de desafíos solo es abordable mediante supercomputación acelerada por GPU.
Plataforma de desarrollo CUDA-Q
El artículo revisa cómo la plataforma de desarrollo cuántico CUDA-Q de NVIDIA ofrece una herramienta única para ejecutar simulaciones de cargas de trabajo de QML aceleradas por múltiples GPU. Además, se destaca la capacidad de CUDA-Q para simular múltiples QPUs en paralelo, lo cual es esencial para estudiar dispositivos a gran escala y permitió explorar tareas de aprendizaje automático cuántico que agrupan datos de entrenamiento.
Desarrollo de computadoras cuánticas útiles
Muchas de las técnicas de QML tratadas en la revisión, como las redes neuronales convolucionales cuánticas híbridas, también requieren la capacidad de CUDA-Q para escribir programas que entrelazan recursos clásicos y cuánticos. La creciente dependencia de la supercomputación con GPU demostrada en este trabajo es un ejemplo más del creciente compromiso de NVIDIA en desarrollar computadoras cuánticas útiles.
NVIDIA planeaba resaltar aún más su papel en el futuro de la computación cuántica en la conferencia SC24.
