热门留学专业推荐：医药研究在未来的主攻方向（量子计算助推药物）

如果说过去十年标志着深度学习的成功，那么下一个十年有望得到量子计算商业化的支持。在量子计算技术中，当前计算机的基本信息单位-比特，取0或1作为其值。相比之下，量子位可以同时呈现0和1的取值——这种状态称为“叠加”。此外，两个量子位可以通过“量子纠缠”连接在一起，即在没有任何物理连接的情况下，一个的变化立即导致另一个发生变化。 

量子力学的这两个有点神秘和反直觉的特征为新的计算方法铺平了道路。使用量子计算，可以同时处理两个值，从而赋予“并行处理”新的含义。随着你将更多量子位连接在一起，计算能力将呈指数级增长。两个量子位可以同时处理四个值，三个则可以处理八个值。只需40个量子位，你就可以同时操纵超过一万亿个值，比已知宇宙中的分子数量还多。 

专家表示，由于其复杂性或过长的处理时间而使当今超级计算机难以解决的问题将在几秒钟内由量子计算机解决。事实上，一些倡导者声称量子计算机将能够在几分钟内执行一系列操作，而这些操作需要超级计算机数千年才能完成。量子计算机可以大规模地模拟分子水平上的化学反应，并迅速将可能的药物和疫苗候选物从10,000种化合物缩小到几十种。 

去年，对生命科学组织的一项调查发现，31%的组织计划在2020年开始进行量子计算技术的评估，另外39%的组织计划在2021年对其进行评估或将量子计算纳入他们的计划表。预计首批成功的量子计算应用将在未来五年内的某个时间点出现，企业有可能在这个十年结束之前的某个时间点开始真正利用起这种庞大的计算能力。

如今，所有大型云计算供应商都为其客户提供模拟量子计算功能所需的资源，并试验起适用于商业目标的量子算法的开发。 

机器学习和量子计算的结合解决了准确性和速度问题，这是药物发现过程中的两个潜在成功因素。以一定的准确度预测每个候选药物的特性至关重要，这意味着，可以正确地理解候选药物在人体中的表现。

另一个关键因素是筛选和选择候选药物的速度。量子计算机提供了一种方法，可以使用极其准确的量子力学计算来模拟候选药物及其对人体预期效果的相互作用。在研究人员评估一些候选药物的特性，然后训练模型来预测所有剩余候选药物的特性之后，机器学习提供了高速筛选大量候选药物的方法。 

在不久的将来，机器学习和量子计算的结合将成为一个挑战，需要多学科的科学家和工程师团队共同努力，将这两种技术结合起来。 

比较棘手的问题是如何将这些广泛的技术应用于发现药物特定特征的过程，包括分析相对少量的相关数据和开发专门的量子算法。 

然而，最终结果将有望彻底改变药物的发现过程。