Kvantový počítač řeší problém struktury proteinů

Kvantové žíhání a tunelování, hledání minimálního energetického stavu. Podivné algoritmy by mohly pomoci vysvětlit třeba Alzheimerovu nemoc.

Kvantový počítač řeší problém struktury proteinů


Kanadská firma D-Wave loni v létě prodala první počítač do komerčního sektoru. V minulosti vědci konkrétně o systémech D-Wave vyjadřovali pochybnosti: nejprve o tom, zda systém vůbec využívá principy kvantového počítání, posléze pak, zda může výpočetní silou překonat současné počítače klasické (americká společnost Lockheed Martin loni zakoupila systém s pouhými 8 kvantovými bity – qubity).
Pochybnosti se ale posléze rozplývají. Výkonný ředitel D-Wave Geordie Rose a další výzkumníci z firmy se na následujícím projektu spojili s vědci z Harvardu (Alán Aspuru-Guzik a Alejandro Perdomo-Ortiz). Ve své společné práci ukázali, že systém D-Wave One dokáže efektivně vyřešit tzv.  folding problém.
Oč jde? Proteiny jsou složené z aminokyselin. To, že známe jejich lineární pořadí, ale ještě neznamená, že dokážeme předpovědět tvar výsledné bílkoviny – jak se „smotá“. Půjde o stav s nejnižší energií, ovšem vypočítat ho je velmi složité. Jde o optimalizační problém podobný třeba úloze obchodního cestujícího. Tuto otázku mj. řeší i distribuovaný projekt Folding and home, kdy potřebný výpočetní výkon dodávají dobrovolníci.
V časopisu Nature Scientific Reports se nyní objevil článek, podle nějž právě tohle dokáže efektivně řešit kvantový počítač, a to metodou zvanou kvantové žíhání - samozřejmě nejde o žíhání v plameni, ale o algoritmický postup využívaný např. v genetickém programování. Klasické simulované žíhání zjednodušeně řečeno znamená, že algoritmus začne náhodnou konfigurací, pak provede podle určitých pravidel změny a spočítá, zda jsou výhodnější (tj. v tomto případě, zda příslušná nová konfigurace má nižší energii). Pokud ano, nahradí původní stav touto modifikací a postup se opakuje.

Kvantová podoba žíhání prý zahrnuje i „tunelování“. Algoritmus jakoby vidí více stavů současně, tj. dokáže překonat bariéru – provést tedy např. dvě změny, z nichž prví energii zvýší, ale druhá povede na nižší stupeň, než byl původní stav. Klasický algoritmus by tuto cestu neviděl a „narazil do zdi“, respektive problém se různě obchází, což ale běh programu zpomaluje. Kvantový algoritmus je v tomto případě výhodnější, i když se systém má stále tendenci „rozpadat“ - dokončil prý jen 13 z 10 000 výpočtů. Navíc se jednalo o řešení úlohy s relativně malým množstvím aminokyselin, kterou by stále zvládl i klasický počítač. Jako začátek je to ale každopádně nadějné.

Celá záležitost nemá jen teoretický význam, protože nesprávně poskládané bílkoviny způsobují např. prionová onemocnění i další neurodegenerativní poruchy (Alzheimerova, Huntingtonova a Parkinsonova choroba). Problém s hledáním nejnižší energetické konfigurace lze kromě proteinů použít i pro předpovídání struktury celé řady dalších látek, v článku se konkrétně zmiňují tzv. spinová skla (viz např.: Spinová skla - Fyzikální hříčka, nebo princip nové generace počítačů?).

Zdroj: Phys.org a další

Úvodní foto: © Andrea Danti - Fotolia.com










Komentáře