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AI和量子计算对抗冠状病毒

AI和量子计算对抗冠状病毒
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新兴技术辅助人类的创造力能否超越Covid-19？使用正确的模型进行分析可以更快地处理更多 ， 更相关的数据 ， 从而获得更好的见解 ， 从而减轻未来流行病的传播 ， 设计有效的治疗方法并开发成功的疫苗？最近几周宣布了许多有希望的举措 ， 旨在争取数据 ， 人工智能算法 ， 超级计算机和人类专业知识来应对我们的全球困境 。 由C3.ai ， 微软 ， 多家领先大学以及伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）的国家超级计算应用中心成立的新研究联盟数字转换研究所（DigitalTransformationInstitute）宣布了首次征集建议“缓解大流行的AI技术 。 ”除了获得总计580万美元的现金奖励外 ， 微软和C3.ai将为获奖者提供大量的云计算 ， 超级计算 ， 数据访问以及AI软件资源和技术支持 。 C3.ai的创始人兼首席执行官托马斯·西贝尔（ThomasM.Siebel）对《纽约时报》表示：“我无法想象AI的更重要用途 。 ”
IBM正在共享超级计算资源 ， 基于云的数据存储库和AI驱动的搜索工具 。 在艾伦研究所AI与领先的研究小组合作 ， 已经准备和分发Covid-19开放研究数据集（CORD-19） ， 51,000余学术文章的免费资源 。 Google的Kaggle发起了一系列数据科学竞赛 ， 以回答由美国国家科学 ， 工程与医学研究院（NASEM）和世界卫生组织（WHO）提出的Covid-19问题 。 Covid-19高性能计算（HPC）联盟为广泛的访问提供了超过30种超级计算系统的信息 ， 这些超级系统代表“超过402petaflops ， 105,334个节点 ， 3,539,044个CPU内核 ， 41,286个GPU以及计数” 。
这些只是最近将数据的力量与计算机的力量相结合来理解和应对冠状病毒的努力的几个例子 ， 超快计算机或处理大量数据的超级计算机是这些计划的核心 。 将来 ， 量子计算机（比今天的超级计算机快得多的计算机）可能会有助于确定和部署对流行病的反应速度 。
量子计算初创公司D-WaveSystems最近宣布可立即免费使用其云计算服务 ， “旨在将经典资源和量子资源一起使用 ， 以多达10,000个完全连接的变量快速准确地解决高度复杂的问题 。 ”D-Wave的许多合作伙伴和客户都加入了该计划 ， 其中包括德国跨学科研究中心ForschungszentrumJülich 。 据Jülich超级计算中心的KristelMichielsen教授说 ， 该计划“有望通过混合工作流程加快解决药理学和流行病学中复杂问题的解决方案 ， 例如在史无前例的COVID-19危机中出现的问题为了有效利用D-Wave的优化和AI功能 ， 我们正在将系统集成到模块化HPC环境中 。 ”
尽管量子计算刚刚成为一种可行的技术 ， 但它却在许多科学家的实践中脱颖而出 ， 这些科学家已经用高性能计算（HPC）解决了多年的复杂问题 。 IDC基础架构系统 ， 平台和技术小组的研究总监PeterRutten指出：“您可以在使用云中的HPC攻击Covid-19问题与使用现有的量子计算功能之间建立一个相当直接的界限 。 云来攻击Covid-19问题 。 ”
上个月 ， IDC发布了对全球520名IT和商业用户的调查结果 ， 以及对当前量子计算最终用户的深入采访 。 不到75％的受访者表示他们的组织对量子计算非常感兴趣 。 接受调查的组织中有52％的计划计划在未来18-24个月内开始使用量子计算技术 ， 约有10％的组织表示他们的量子计算技术已经在投入运营 。
“当我们问您为什么投资短期内可能不会显示投资回报的技术时 ， ”Rutten说 ， “很多回答-我们的HPC环境已经用尽了能力 ， 我们无法使用HPC解决这些问题我们今天拥有的基础设施 。 这实际上是许多企业正在做出的跳跃 ， 从HPC到量子的跳跃 。 ”
IDC调查发现 ， 医疗保健和生命科学行业是对量子计算最感兴趣的行业之一 。 IDC基础设施系统 ， 平台和技术小组的高级研究分析师HeatherWest认为 ， 更快地开发和分配药物 ， 药物发现和增强临床试验是进行量子计算的一些主要动机 。 像Covid-19这样的大流行加剧了人们对这种非常新技术的兴趣的紧迫性 。
“量子计算可以识别模式 ， 这将使我们能够较早地识别出像Covid-19这样的东西 。 West会努力更快地识别化合物 ， 更快地组装疫苗 ， 或者更快地确定减慢传播速度的不同方式 。 ”West说 。 此外 ， 她认为全球供应链是使用量子计算机的主要候选者 ， 它可以快速识别供需模式 ， 并为应对突然的短缺或过剩而迅速采取行动 。
【AI和量子计算对抗冠状病毒】“如今的毒品是在反复试验的基础上发现的 。 研发新药物需要花费五年甚至更长的时间 ， 耗资10亿美元 ， ”《量子计算报告》执行编辑道格·芬克（DougFinke）说 。 量子计算机可以在分子水平上模拟化学反应 ， 并迅速将药物和疫苗的可能候选对象从10,000种化合物缩小到几十种 。 Finke说 ， 这项工作可以“在培养皿之前在计算机中完成” 。 但他警告说：“学习如何高效使用这些机器将需要2-3年的时间 。 ”
IDC的调查发现 ， 考虑采用量子计算的组织面临的三个最大挑战是成本（26％） ， 培训资源（22％）和长期预算（22％） 。 大约三分之一的受访者期望量子计算能够提高其AI能力（32％） ， 加速决策（31％）并提高生产率/效率（30％） 。
Salesforce全球创新传教士BrianSolis说：“现在是时候为量子计算建立愿景 ， 专业知识 ， 敬业的团队和资源了” 。 他补充说：“到达那里的垫脚石正在围绕AI建立卓越中心 。 ”这使AI成为组织变得更加敏捷和创新的努力的重点 。 “它迫使您获取更好的数据 ， 清理数据并围绕数据构建专业知识和关键功能 。 Solis说：“用一个较少的资源集 ， 可以补充一个卓越的量子计算中心 。 ”
当前全球大流行的经济后果可能会减少公司和风险投资公司的短期技术投资 ， 但我们也可能会看到对新兴技术的投资加速 ， 尤其是那些有望帮助预防和缓解未来大流行的技术 。
即使在短期内 ， 全世界的政府也可能对技术投资表现出特殊的兴趣 。 随着相对较新的AI工具（都与识别大数据存储库中的模式有关） ， 量子计算可能会继续受益于公共资金 。 许多政府在这两个领域都建立了持续的研究计划 ， 这主要是出于对未来国家竞争力 ， 尤其是网络安全能力的担忧（请参阅此处 ， 以获取政府资助或支持的量子计算计划的完整列表） 。
但是 ， 各国政府应考虑不太方便的事实 ， 即仅在计算机功能和速度上进行投资不会提高标准 ， 足以使我们免受未来的大流行之害 。 例如 ， 在美国 ， 医疗保健系统仍然受到过时的技术基础设施的困扰 ， 在该技术基础设施中 ， 一家医院仍然无法与位于几英里外的另一家医院进行电子通信（有时 ， 正如我去年所经历的那样 ， 有时在医疗机构之间）位于同一建筑物内并属于同一医疗系统...） 。
更重要 ， 过时且失败的“隐私保护”政策和法规 ， 目前从他们应该保护的人们手中控制医疗数据 ， 并极大地阻碍了将这些数据用于研究目的的努力 。 目的是制止或克服迅速下一次大流行必须解决和修复 ， 监管和法律在21管理数据的问题 ， 政府计划ST世纪 ， 从医疗服务 。


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