南開大學卓越工程師學院成立
2026-01-05 18:37 4,215次浏览合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉，中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」，成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關，並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證，該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中，精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子，原子是「點」，化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力，但對「邊」無能為力，就像拼圖缺失關鍵模塊，始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構，融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式，首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理，大幅提升了對分子行為的預測精度，顯著提升藥物發現效率。目前，基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』，那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹，該技術不僅能看清原子位置，更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用，顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如，HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%，阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示，量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證，標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
北京8月8日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-氣候變化》最新發表一篇中國團隊完成的研究論文指出，包括銦、銀、錫等10多種關鍵礦物的短缺可能阻礙低碳技術的大規模部署，進而威脅全球氣候減緩目標的實現，因為這些礦物對能源系統脫碳，以及確保2100年全球升溫不超過工業革命前水平的1.5°C或2°C至關重要。 基於這項研究成果，研究團隊呼籲通過加強國際合作，實施多元化的能源技術組合，創新發展回收利用技術與替代材料等策略協同發力，以確保減排目標順利實現與礦物資源安全供應。 80種技術進步情景下2100年全球礦產短缺風險預測示意圖。研究團隊 供圖 該論文介紹，實現《巴黎協定》氣候目標需要可持續獲取關鍵礦產來支撐能源系統低碳轉型。例如，鋰和鈷是電動車和儲能技術的重要成分，碲和鎵則被廣泛用於太陽能電池板。因此，這些材料的潛在短缺可能會阻礙向可再生能源轉型的進程。 在本項研究中，論文第一作者兼通訊作者、北京理工大學教授魏一鳴和同事及合作者一起，量化了基於聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)各條減緩路徑下17種能源技術(包括太陽能、風能、生物質能發電)所使用的40種關鍵礦物的全球和區域需求及潛在短缺風險。 他們發現，從全球層面來看，若處於中等技術進步情景，到2100年，所評估的557條減緩路徑都將面臨關鍵礦物的短缺風險，部分路徑的短缺礦物可能高達12種(包括銦、銥、錫、鋰和銀)。區域差異會進一步加劇礦產短缺的挑戰，中東、非洲和南亞地區可能面臨多達24種礦物的短缺，這種短缺會影響太陽能、風能、核能以及儲能電池等多種技術開發應用。 研究團隊指出，這些短缺可通過採用替代技術來緩解，例如用磷酸鐵鋰電池等替代方案來替代當前的含鈷電池系統。不過，這一方法也可能加重其他礦物的短缺。因此，他們建議全球國家間開展更密切的貿易合作，提升回收效率，積極開發替代材料，並推動相較於風、光發電更為多元的低碳技術組合，以緩解潛在的礦物短缺。(完)
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