海外からのアクセス：www.kdjingpai.com

Ctrl + D このサイトをブックマークする

現在の場所図頭 " AIアンサー

医薬品研究においてQLLMが直面するデータ不足を克服するには？

2025-09-10

1.5 K

問題分析

創薬はデータが乏しく実験コストが高いという特徴があるが、QLLMは量子の利点を生かすために十分なデータを必要とする。

解決策

伝達学習事前訓練された生体QLLMによる微調整
データ強化量子生成逆数ネットワーク(QGAN)の分子構造データ合成への応用
マルチモーダル学習タンパク質構造予測モデルAlphaFoldなどの外部知識ソースの統合
アクティブ・ラーニング効率的なデータ収集のための量子ベイズ最適化による実験デザインの指針

実施経路

1）分子特性解析のための量子埋め込み空間を構築する、2）化合物スクリーニングの指針として量子類似性指標を用いる、3）モデルを段階的に反復最適化する。

この答えは記事から得たものである。世界初の量子AIモデル！SECQAIがQLLMをベータテスト公開！について

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 医薬品研究においてQLLMが直面するデータ不足を克服するには？

おすすめ