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DTU의 연구원들은 양자-고전 하이브리드 시스템이 단백질 예측을 위한 생성형 AI 모델을 개선하며, 특히 백신 및 신약 발견과 관련된 데이터 부족 시나리오에서 효과적임을 성공적으로 입증했다.

INmune Bio와 Quantum Computing Inc.는 양자 최적화와 AI를 적용하여 임상 시험 중인 치료제 XPro의 새로운 치료 응용 분야를 발굴하기 위해 협력하고 있으며, 신약 개발을 위해 양자 알고리즘을 활용합니다.

INmune Bio와 QCi가 Dirac-3S 양자 최적화 머신을 사용하여 임상 데이터셋을 분석하고, XPro에 대한 새로운 질병 적응증을 식별하며, 바이오마커 분석을 통해 희귀질환 임상시험을 가속화하기 위해 협력합니다.

INmune Bio와 Quantum Computing Inc.는 Dirac-3S 양자 최적화 도구를 사용하여 알츠하이머 치료제 XPro의 새로운 치료 적응증과 바이오마커를 찾기 위해 협력하고 있습니다.

QSimulate의 QUELO 플랫폼은 양자 물리학 우선 계산을 사용하여 기존 시뮬레이션보다 1,000배 빠른 속도를 입증합니다. 실제 고객들은 이제 신약 발견 워크플로우를 수개월 대신 몇 시간 내에 완료할 수 있으며, 최소한의 컴퓨팅 오버헤드로 운영됩니다.

제약 및 화학 산업은 정확한 분자 모델링과 신약 발견 가속화를 위해 양자 컴퓨팅을 우선시하고 있으며, 순수 큐빗 수에서 게이트 충실도, 오류 수정, 그리고 기존 HPC 시스템에 통합된 하이브리드 양자-고전 워크플로우로 초점을 전환하고 있습니다.