在生物制药领域，量子计算正作为一个革命性的工具，重塑解决复杂科学问题的方式。如何高效地生成具有特定功能的全新分子序列，或对现有序列进行优化改造，是加速药物发现与生命科学研究的核心挑战。

玻尔兹曼机作为受统计物理学启发的神经网络模型，因其处理离散变量和捕获复杂概率分布的天然能力，在序列相关任务中展现出独特潜力。玻尔兹曼机和量子计算的结合，为玻尔兹曼采样带来了突破性的加速可能，能够有效探索复杂、多峰的概率景观。

先前【生物+制药专题】直播第一期，为大家系统地梳理了目前“量子+生物制药”的研究范式，此次分享将带来《玻尔兹曼机在序列生成及表征优化的应用探索》专题讲解。以生物制药领域生物大分子设计、药物发现等场景为例，展示量子玻尔兹曼机作为一个强大的生成模型，在序列生成方面如何从头设计符合特定功能要求的新型生物序列，以及在表征优化方面如何在高维表征空间中快速定位到性能更优的区域，从而实现对已知序列的功能增强。

欢迎预约观看！

直播已结束，直播回放请查看：https://www.bilibili.com/video/BV1NznuzgEiL/

 

 

在生物制药领域，量子计算正作为一个革命性的工具，重塑解决复杂科学问题的方式。如何高效地生成具有特定功能的全新分子序列，或对现有序列进行优化改造，是加速药物发现与生命科学研究的核心挑战。

玻尔兹曼机作为受统计物理学启发的神经网络模型，因其处理离散变量和捕获复杂概率分布的天然能力，在序列相关任务中展现出独特潜力。玻尔兹曼机和量子计算的结合，为玻尔兹曼采样带来了突破性的加速可能，能够有效探索复杂、多峰的概率景观。

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