Problemanalyse
Die Entdeckung von Arzneimitteln ist durch Datenknappheit und hohe experimentelle Kosten gekennzeichnet, während QLLM genügend Daten benötigt, um die Vorteile der Quantenphysik nutzen zu können.
Lösungsstrategie
- Transfer-LernenFeinabstimmung mit vortrainierten biomedizinischen QLLMs
- DatenerweiterungAnwendung von Quantum Generative Adversarial Networks (QGAN) zur Synthese von Molekularstrukturdaten
- multimodales LernenIntegration von externen Wissensquellen wie dem Proteinstrukturvorhersagemodell AlphaFold
- Aktives LernenAnleitung zur Versuchsplanung durch quantenbayesianische Optimierung für eine effiziente Datenerfassung
Umsetzungspfad
Es wird ein "Small-Data-driven"-Ansatz vorgeschlagen: 1) Aufbau eines Quanteneinbettungsraums für die molekulare Charakterisierung; 2) Verwendung von Quantenähnlichkeitsmetriken, um das Screening von Verbindungen zu leiten; und 3) iterative Optimierung des Modells Schritt für Schritt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDas erste Quanten-KI-Modell der Welt: SECQAI gibt QLLM für Beta-Tests frei!Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Datendefizit der QLLM in der pharmazeutischen Forschung überwinden?
