꿈의 신약 개발을 위한 양자 컴퓨팅의 도약: 새로운 하이브리드 모델의 등장

Andrew Smith와 Erhan Guven 박사 연구팀은 다목적 베이지안 최적화를 이용하여 양자-고전 하이브리드 GAN 모델(BO-QGAN)을 개발하여 기존 모델 대비 2배 이상의 성능 향상을 달성했습니다. 이 연구는 얕고 작은 양자 회로의 다층 구조가 효과적인 양자-고전 하이브리드 모델 구축에 중요함을 시사하며, 신약 개발 분야에 혁신적인 가능성을 제시합니다.

최근, Andrew Smith와 Erhan Guven 박사가 이끄는 연구팀이 양자 컴퓨팅과 고전 컴퓨팅의 장점을 결합한 혁신적인 하이브리드 모델을 개발하여 신약 개발 분야에 새로운 가능성을 제시했습니다. 그들의 연구 논문 "양자 및 고전 컴퓨팅을 신약 설계에 연결: 향상된 분자 생성을 위한 아키텍처 원칙" 에서는, 소음이 있는 중간 규모 양자(NISQ) 장치를 활용한 약물 발견을 위한 양자-고전 하이브리드 머신러닝의 잠재력을 탐구합니다.

기존의 양자-고전 하이브리드 모델의 한계를 극복하기 위해, 연구팀은 다목적 베이지안 최적화 기법을 사용하여 생성적 적대 신경망(GAN) 의 양자-고전 연결 구조를 체계적으로 최적화했습니다. 그 결과, BO-QGAN이라 명명된 새로운 모델은 기존 양자-고전 하이브리드 벤치마크보다 2.27배 높은 약물 후보 점수(DCS)를 달성했으며, 고전적인 기준 모델보다도 2.21배 높은 성능을 보였습니다. 특히, 60% 이상의 파라미터 감소를 달성하여 효율성까지 높였습니다.

더욱 놀라운 것은, 연구팀이 최적의 양자-고전 하이브리드 아키텍처에 대한 중요한 통찰력을 얻었다는 점입니다. 연구 결과에 따르면, 얕고 작은(4-8 큐비트) 양자 회로를 3~4개 층으로 순차적으로 배치하는 것이 성능 향상에 가장 효과적이었습니다. 반면 고전 아키텍처는 최소 용량 이상에서는 민감도가 낮게 나타났습니다.

이 연구는 현재 양자 컴퓨터를 제약 연구 파이프라인에 효과적으로 통합하는 데 필요한 최초의 실증적인 아키텍처 지침을 제공합니다. 이는 단순히 양자 컴퓨팅 기술의 발전을 넘어, 실제 응용 분야에서의 혁신적인 성과를 보여주는 중요한 사례입니다. 앞으로 BO-QGAN과 같은 하이브리드 모델의 발전은 신약 개발 속도를 가속화하고, 보다 효과적이고 안전한 신약 개발 시대를 열 것으로 기대됩니다. 이는 인류의 건강과 삶의 질 향상에 크게 기여할 것입니다.🎉