随着高通量组学技术的发展，生物信息学研究已进入大规模数据处理的时代。然而，数据维度的激增与系统复杂性的本质，使生物信息学面临着“整合之困”。海量、高维且异质的生物数据，对传统的分析方法乃至当前主流的人工智能模型构成了严峻挑战。尽管传统的深度生成模型在特征提取方面取得了显著进展，但仍难以从根本上刻画生命系统内在的物理规律与动态过程，在计算复杂性与模型可解释性方面面临瓶颈。

量子计算的融合改变了这一现状。量子玻尔兹曼机从物理启发角度引入，将生物进化过程从经典到量子的动力学框架下重新进行表述，同时融合经典深度学习与量子计算的采样优势，为构建高保真的多组学模型提供新的解决思路。

【生物+制药】系列专题直播的完结篇，我们邀请到广州国家实验室李亦学课题组的Ronnie博士，他将从AI到物理启发的探索角度，解读生物信息学未来发展的“量子突破”。基于量子玻尔兹曼机的经典-量子混合计算架构，如何在复杂能量景观中实现高效采样，以及在高保真多组学数据建模与生成方面的具体实践与显著优势。

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随着高通量组学技术的发展，生物信息学研究已进入大规模数据处理的时代。然而，数据维度的激增与系统复杂性的本质，使生物信息学面临着“整合之困”。海量、高维且异质的生物数据，对传统的分析方法乃至当前主流的人工智能模型构成了严峻挑战。尽管传统的深度生成模型在特征提取方面取得了显著进展，但仍难以从根本上刻画生命系统内在的物理规律与动态过程，在计算复杂性与模型可解释性方面面临瓶颈。

量子计算的融合改变了这一现状。量子玻尔兹曼机从物理启发角度引入，将生物进化过程从经典到量子的动力学框架下重新进行表述，同时融合经典深度学习与量子计算的采样优势，为构建高保真的多组学模型提供新的解决思路。

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