量子计算与AI组队，如何一起对抗不可抗力

在新兴技术的帮助下，人类的聪明才智能否战胜新型冠状病毒（Covid-19）？例如，是否能够通过使用正确的模型进行分析来加快处理更多的相关数据，从而获得有效的治疗方法并成功的研发出疫苗？以及通过大量相关数据的解析获得更好地减少未来大流行病蔓延的方法？

 

为新冠病毒而整合的资源

近几周，有关公司宣布了一些很有希望的举措，旨在通过征集数据、人工智能算法、超级计算机和人类专业知识，来应对当下全球所面临的困境。

 

一个由 C3.ai、微软、多家领先大学、以及国家超级计算应用中心伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）共同成立的新研究联盟数字转化研究所宣布了其首次征集建议书“缓解大流行的AI技术”，对于此次建议书的征集获奖者，除了获得580万美元（约合4095万RMB）的现金奖励外，微软和 C3.ai 还将为其提供大量的云计算、超级计算、数据访问、人工智能软件资源以及技术支持。C3.ai 的创始人兼首席执行Thomas M. Siebel 在《纽约时报》上表示 ，对于AI的更重要的用途，是无法想象的。

 

IBM正在共享超级计算资源、基于云的数据库和AI驱动的搜索工具。艾伦人工智能研究所与领先的研究团体合作，已经开始准备和分发Covid-19开放研究数据集CORD-19（一个超过51,000篇学术文章的免费资源）。谷歌的 Kaggle 已经发起了一系列的数据科学竞赛，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的相关问题。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，这些超级系统意味着“超过402petaflops、105,334个节点、3,539,044个CPU内核、41,286个GPU，并且其数量还在不断增加。”

 

其上所述，只是近期将数据与计算机结合起来，以理解和应对冠状病毒的几个例子，而这些举措的核心便是超快的计算机或处理大量数据的超级计算机。在不远的将来，量子计算机（比今天的超级计算机快得多的计算机）可能将有助于提高我们决定和部署应对流行病的速度。

量子计算初创公司 D-Wave Systems 最近宣布，可以免费使用其云计算服务[1]，旨在将经典资源和量子资源相结合，以快速、精确地用于解决高度复杂的问题，而这些问题包含多达1万个完全连接的变量。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：于利希研究中心（ForschungszentrumJülich）。于利希研究中心的 Kristel Michielsen 教授表示，该计划有望通过混合工作流程来加速解决药理学和流行病学中的复杂问题，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，于利希超级计算中心正在将该系统集成到模块化高性能计算（HPC ） 环境中。

 

量子计算的市场前景

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，这些科学家多年来通过HPC解决了许多的复杂问题。 国际数据公司IDC[2] 的基础架构系统、平台和技术小组的研究总监 Peter Rutten 认为，“您可以在使用云端的HPC来解决新型冠状病毒肺炎问题和使用云端的初始量子计算能力来解决新型冠状病毒肺炎问题之间划出一条相当直接的界线。”

 

上个月，IDC 公布了对全球520名 IT 和商业用户的调查结果，以及对当前量子计算终端用户的深度访谈[3]。近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%表示，将在接下来的18-24个月内开始使用量子计算技术。除此之外，约有10% 的组织表示，它们的量子计算技术已经投入运营。

 

Rutten表示，当问及为什么要投资短期内可能无法显示投资回报率的技术时，得到的很多的答案是，HPC环境已经到达了极限，我们无法用现有的HPC基础设施解决这些问题。而这实际上是许多企业正在做出的跳跃，从HPC到量子计算的跳跃。

 

量子计算的优势

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的基础设施系统、平台和技术集团的高级研究分析师 Heather West 认为，更快地开发和分发药物、发现药物和增强临床试验是进行量子计算的一些主要动机。像Covid-19这样的大流行病使人们对量子计算这种新技术的兴趣更加迫切。

 

West表示，量子计算可以识别模式这一功能，使我们能够较早地识别类似Covid-19这样的东西。我们可以更快地鉴别化合物、更快地组装疫苗、或者更快地确定减缓传播速度的不同方式。除此之外，West认为，全球供应链是使用量子计算机的主要候选者，因为量子计算机可以快速识别供需模式，并对突然出现的短缺或过剩迅速采取行动。

 

《量子计算报告》总编Doug Finke表示，如今的药物是在反复试验的基础上发现的，通常，研发一种新药需要花费5年甚至更长的时间，耗资达10亿美元。而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候选化合物从10,000种缩小到几十种。但是，要学会如何有效地使用这些机器，将需要2-3年的时间。

 

面临的挑战与机会

IDC 的调查发现，考虑采用量子计算的组织面临的三大挑战是，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提高他们的AI能力(32%) ，加速决策(31%) ，并提高生产率(30%)。

 

Salesforce 的全球创新布道者布Brian Solis[4]表示，现在是开始构建量子计算的愿景、专业知识、专门团队和资源的时候了，而围绕AI建立量子计算中心是实现这一目标的垫脚石。这使得AI成为组织致力于变得更加敏捷和创新的焦点。

（来源：https://www.briansolis.com/）

当前全球流行病毒所导致的经济后果可能减少公司和风险资本公司的短期技术投资，但我们也可能看到对新兴技术的投资加速，特别是那些有望预防和减轻未来流行病的投资。

 

即使在短期内，全世界各国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工具的出现(与关于识别大型数据库中的模式相关) ，量子计算可能将继续受益于公共资金。许多政府在这量子计算和AI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。

 

然而，各国政府应该考虑到一个不争的事实，即仅仅投资于计算机的能力和速度，不会提高我们抵御未来流行病的门槛。例如，在美国，医疗保健系统仍然受到陈旧的技术基础设施的困扰，在这些设施中，一家医院仍然无法与几英里外的另一家医院进行电子通信。

 

更重要的是，过时且失败的“隐私保护”政策和法规，目前正将医疗保健数据控制在它们应该保护的人手中，并极大地阻碍了将这些数据用于研究所付出的努力。因此，为了迅速阻止或克服下一次流行病的发生，政府计划应该首先是医疗保健，并且必须解决21世纪数据管理的监管和法律问题。

 

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参考链接

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/s2rdUmJI1ZtTKv5WbTLseA

[2]https://www.idc.com/

[3]https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS46122720

[4]https://www.briansolis.com/

 

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