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如何克服 QLLM 在制药研究中面临的数据不足问题？

2025-09-10
AIアンサー
1.4 K

問題分析

药物研发存在数据稀缺、实验成本高的特点，而 QLLM 需要充分数据才能发挥量子优势。

解決策

  • 伝達学習：利用预训练的生物医学 QLLM 进行微调
  • データ強化：应用量子生成对抗网络(QGAN)合成分子结构数据
  • マルチモーダル学習：整合蛋白质结构预测模型AlphaFold等外部知识源
  • アクティブ・ラーニング：通过量子贝叶斯优化指导实验设计，提高数据收集效率

実施経路

建议采用”小数据驱动”方法：1) 建立分子表征的量子嵌入空间；2) 用量子相似性度量指导化合物筛选；3) 逐步迭代优化模型。

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

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