第五期采访专栏如约而至！本期我们邀请到了来自东南大学的优秀奖团队，量子计算还能应用于生物学问题？快来和我们一起拨开迷雾，看一看他们是如何应用QUBO模型解决生物大分子空间折叠问题的吧！

一、团队介绍

东南大学团队由三名三年级研究生组成，他们在数学建模领域有着颇为丰富的成果。队长瞿英政来自东南大学集成电路学院，曾获第十九届“中国光谷·华为杯”研究生数学建模比赛二等奖；队员赵楚旸和李俊伟均来自信息科学与工程学院，曾获2023年数维杯大学生数学建模竞赛研究生组二等奖、2018建策杯江苏省计算机设计大赛二等奖、中国大学生计算机设计大赛三等奖。

团队指导老师关秀翠为东南大学数学学院副教授、硕士生导师，现为东南大学数学系主任助理，主持完成国家自然科学基金面上项目、天元项目和青年项目各一项，东南大学国家自然科学基金预研基金一项。主要研究方向为组合优化问题和算法设计与分析。

图1 团队合照

二、获奖作品简介

团队基于氨基酸和核糖核苷酸在构成生物大分子时表现的生物化学特性，如氨基酸的脱水疏水作用、核苷酸的最小自由能算法等，用 QUBO 建模的方式构建了发夹环 RNA 和小型蛋白质分子的折叠方式。在 100bit 的逻辑比特限制下，本项目最高可做到约 40 个核糖核苷酸分子组成的 RNA 分子和约 12个氨基酸组成的多肽链的二维模型预测结果。团队期望，随着量子计算机技术的持续发展，本项目的思路可以在生物医药开发、生物工程等领域得到应用。

图2 研究问题示例图

三、精彩问题节选

Q：在工作坊里面有什么让您觉得收获比较大的地方?

A：工作坊里面收获比较大的地方，一个就是看到其他队伍在决赛中展示的成果，另外一个就是看到了玻色量子这边在量子计算机的开发上取得了一定的成就,是让我印象比较深刻的事。

Q：您的解决方案中有哪些独特的算法创新或改进点?

A：如果说创新性的话，初赛最大的创新性其实就是我们使用的贪心算法，我们走了一个不一样的 01 规划路径。别人 01规划路径可能是把所有的用户变成一个XIJ，然后去算它的 0 或 1。但我们不一样，我们不是按用户去设置的，我们按照主次比较法。它是我们自己设计的一个贪心算法，我们是先评估了每一个用户对应每种服务器的可能性，然后根据这个表去列表推算。这个表上X就只有一个X变量，来对比两列服务器中哪个用户对应哪个服务器的情况。通过这个方式我们可以节省大量的计算量，原本需要 66 个量子比特来表达这个逻辑，我们直接缩减为11个比特。但是代价就是我们要重复好几次，可能还有一些其他的逻辑约束比特，但总体来说，我们还是减少了好几十个量子比特。在复赛中我们提出的是用 QUBO 建模，去做一个生物大分子的折叠的问题，它的优势其实就是比较新颖，因为之前可能国内是没有人去做过这方面尝试的。缺点也很明显，就是我们这个东西太新了，我们没有过多探索，然后另一个我们都不是学生物信息专业的，跟这个专业性不是那么相关。当时因为各自的课题组比较忙，所以没有去做跟进测试和改进，这样的话会导致我们的作品还停留在一个纸面上，就是只停留在科研的价值上，而没有实际应用。

Q：那您刚刚也提出了您和您的团队成员并不是生物专业的学生，那在选题的时候，您为什么选择了这个题目?

A：当时选题的时候，我们一共提出过三个题目，第一个是做汉语格律诗词的格律分析，因为市面上本来就有这个产品，新颖性不够，我们排除了。第二个选题是RC滤波网络，这个跟我们专业是强相关的，希望去做RC滤波的优化。但是这个方面可能没有论文支持，如果拿量子计算的方式去实现它的话是没有一个借鉴的。所以就选定了生物大分子空间折叠问题这样一个既比较新颖又有参考文献的选题。

Q：在比赛的过程中，您是否遇到了一些比较大的困难，比如建模的哪一个步骤就让你觉得比较难突破?

A：建模步骤最困难的是在第二问，第二问它设计的约束项其实比较复杂，即便是我在比赛前去推算过所有的量子逻辑门，而且都应用了。但是因为比赛过程中我们用的是贪心算法，我当时想的是我把整个模型全部建出来，然后用一个量子比特去给它优化出来，但是这样优化逻辑量子比特数可能超过 100，当时不够用，即便把它这个算法精简到不超过 100 逻辑量子比特，可是内部的约束又非常复杂，它即便迭代很多次，也无法找到最优解，这是遇到的量子计算机模拟器的计算量不足的困难，所以最后我们重新提出了一种贪心算法去解决它。

Q：您平时会通过哪些渠道学习量子计算、数学建模相关的知识?

A：单说数学建模的话，第一是我本身在研一的时候就参加过一次数学建模比赛，是华为杯比赛；第二是我的专业领域方面，因为我是学习IC设计方向的，IC设计上的话，模数转换器的矫正算法是需要用到数学建模的，所以我本身是由数学建模的知识积累。量子计算相关方面我当时并没有多少知识储备，基本上可以说是我是为了比赛现学的。

结语

东南大学团队的采访介绍是不是干货满满呢？看完你一定收获不少吧！

我们欢迎更多同学参与到这项竞赛当中，展现才华与热情，勇敢追逐科技梦想，探索量子计算的无限可能！

或许，下一个站在领奖台上的，就是你！

点击此处报名参赛

 

 

 

第五期采访专栏如约而至！本期我们邀请到了来自东南大学的优秀奖团队，量子计算还能应用于生物学问题？快来和我们一起拨开迷雾，看一看他们是如何应用QUBO模型解决生物大分子空间折叠问题的吧！

一、团队介绍

东南大学团队由三名三年级研究生组成，他们在数学建模领域有着颇为丰富的成果。队长瞿英政来自东南大学集成电路学院，曾获第十九届“中国光谷·华为杯”研究生数学建模比赛二等奖；队员赵楚旸和李俊伟均来自信息科学与工程学院，曾获2023年数维杯大学生数学建模竞赛研究生组二等奖、2018建策杯江苏省计算机设计大赛二等奖、中国大学生计算机设计大赛三等奖。

团队指导老师关秀翠为东南大学数学学院副教授、硕士生导师，现为东南大学数学系主任助理，主持完成国家自然科学基金面上项目、天元项目和青年项目各一项，东南大学国家自然科学基金预研基金一项。主要研究方向为组合优化问题和算法设计与分析。

图1 团队合照

二、获奖作品简介

团队基于氨基酸和核糖核苷酸在构成生物大分子时表现的生物化学特性，如氨基酸的脱水疏水作用、核苷酸的最小自由能算法等，用 QUBO 建模的方式构建了发夹环 RNA 和小型蛋白质分子的折叠方式。在 100bit 的逻辑比特限制下，本项目最高可做到约 40 个核糖核苷酸分子组成的 RNA 分子和约 12个氨基酸组成的多肽链的二维模型预测结果。团队期望，随着量子计算机技术的持续发展，本项目的思路可以在生物医药开发、生物工程等领域得到应用。

图2 研究问题示例图

三、精彩问题节选

Q：在工作坊里面有什么让您觉得收获比较大的地方?

A：工作坊里面收获比较大的地方，一个就是看到其他队伍在决赛中展示的成果，另外一个就是看到了玻色量子这边在量子计算机的开发上取得了一定的成就,是让我印象比较深刻的事。

Q：您的解决方案中有哪些独特的算法创新或改进点?

A：如果说创新性的话，初赛最大的创新性其实就是我们使用的贪心算法，我们走了一个不一样的 01 规划路径。别人 01规划路径可能是把所有的用户变成一个XIJ，然后去算它的 0 或 1。但我们不一样，我们不是按用户去设置的，我们按照主次比较法。它是我们自己设计的一个贪心算法，我们是先评估了每一个用户对应每种服务器的可能性，然后根据这个表去列表推算。这个表上X就只有一个X变量，来对比两列服务器中哪个用户对应哪个服务器的情况。通过这个方式我们可以节省大量的计算量，原本需要 66 个量子比特来表达这个逻辑，我们直接缩减为11个比特。但是代价就是我们要重复好几次，可能还有一些其他的逻辑约束比特，但总体来说，我们还是减少了好几十个量子比特。在复赛中我们提出的是用 QUBO 建模，去做一个生物大分子的折叠的问题，它的优势其实就是比较新颖，因为之前可能国内是没有人去做过这方面尝试的。缺点也很明显，就是我们这个东西太新了，我们没有过多探索，然后另一个我们都不是学生物信息专业的，跟这个专业性不是那么相关。当时因为各自的课题组比较忙，所以没有去做跟进测试和改进，这样的话会导致我们的作品还停留在一个纸面上，就是只停留在科研的价值上，而没有实际应用。

Q：那您刚刚也提出了您和您的团队成员并不是生物专业的学生，那在选题的时候，您为什么选择了这个题目?

A：当时选题的时候，我们一共提出过三个题目，第一个是做汉语格律诗词的格律分析，因为市面上本来就有这个产品，新颖性不够，我们排除了。第二个选题是RC滤波网络，这个跟我们专业是强相关的，希望去做RC滤波的优化。但是这个方面可能没有论文支持，如果拿量子计算的方式去实现它的话是没有一个借鉴的。所以就选定了生物大分子空间折叠问题这样一个既比较新颖又有参考文献的选题。

Q：在比赛的过程中，您是否遇到了一些比较大的困难，比如建模的哪一个步骤就让你觉得比较难突破?

A：建模步骤最困难的是在第二问，第二问它设计的约束项其实比较复杂，即便是我在比赛前去推算过所有的量子逻辑门，而且都应用了。但是因为比赛过程中我们用的是贪心算法，我当时想的是我把整个模型全部建出来，然后用一个量子比特去给它优化出来，但是这样优化逻辑量子比特数可能超过 100，当时不够用，即便把它这个算法精简到不超过 100 逻辑量子比特，可是内部的约束又非常复杂，它即便迭代很多次，也无法找到最优解，这是遇到的量子计算机模拟器的计算量不足的困难，所以最后我们重新提出了一种贪心算法去解决它。

Q：您平时会通过哪些渠道学习量子计算、数学建模相关的知识?

A：单说数学建模的话，第一是我本身在研一的时候就参加过一次数学建模比赛，是华为杯比赛；第二是我的专业领域方面，因为我是学习IC设计方向的，IC设计上的话，模数转换器的矫正算法是需要用到数学建模的，所以我本身是由数学建模的知识积累。量子计算相关方面我当时并没有多少知识储备，基本上可以说是我是为了比赛现学的。

结语

东南大学团队的采访介绍是不是干货满满呢？看完你一定收获不少吧！

我们欢迎更多同学参与到这项竞赛当中，展现才华与热情，勇敢追逐科技梦想，探索量子计算的无限可能！

或许，下一个站在领奖台上的，就是你！

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