以 AI 與量子技術推動科學發現

量子技術承諾解決目前傳統電腦無法觸及的問題。雖然量子電腦仍在開發，但位於矽谷的 SandboxAQ 已開始運用量子技術，以領先創新。我們與 SandboxAQ 國際拓展副總裁 Fernando Dominguez Pinuaga 討論，探討當 AI 與量子物理定律結合時，其影響力如何被放大。    

量子技術會如何將 AI 提升到下一個層次？

Fernando Dominguez Pinuaga：生成式 AI 模型如 ChatGPT 的公開發布，對人類來說是突破性的時刻，但這些工具也有其侷限。他們產生文字和圖片的能力令人印象深刻，但事實上，它們純粹是對先前訓練的資料進行統計分析。如果你正在尋找治療阿茲海默症的解方，它們無法幫助你，因為答案不是你能在網路上輕易找到的。

生成式 AI 與大型語言模型（LLMs）對客戶服務與內容創作等活動產生了巨大影響。然而，製造、化學、金融和製藥等領域的實際經濟影響及預期轉型，需要一種針對量化任務而設計的不同模型。     

「為了解決如此複雜的問題，AI 必須能夠分析物理、化學和生物學，有時甚至是到達原子層級。這需要結合 AI 與量子方程式。 」
SandboxAQ 國際拓展副總裁 Fernando Dominguez Pinuaga

為了解決如此複雜的問題，AI 必須能夠分析物理、化學和生物學，有時甚至是到達原子層級，模擬實驗室內工作並對該領域及其模態進行建模。這需要結合 AI 與量子方程式。在 SandboxAQ，我們使用大型量化模型（large quantitative models, LQMs），這些模型經過數學、生物與物理訓練，提供解決最具挑戰性問題所需的科學準確性與計算規模。

在處理像阿茲海默症這類疾病的研究時，我們會先在 LQM 中使用 LLM 分析所有可用資訊，包括研究論文、臨床試驗結果、基因與蛋白質資料，以及迄今為止嘗試過的藥物化合物或實驗。接著，我們請 LQM 綜合資訊，搜尋最廣泛的化學空間並找出最有潛力的化合物，再模擬其特定行為。目標是尋找具有最佳成功潛力且副作用最少的新藥物化合物。

接著，我們結合知識圖譜與 AI 技術再次透過 LQM模擬這些潛在解決方案 。最終，我們利用化學方程式分析最終候選化合物在現實世界中的表現。這種方法讓我們能以比傳統方法快 40 到 50 倍的速度辨識成功候選藥物。

你認為 AI 與量子的結合在哪些領域會產生最顯著的影響？

藥物開發絕對是關鍵領域。現今，研發新藥可能需要 12 到 15 年，花費 20 至 40 億美元，失敗率約為90%。如果我們能將流程縮短到 5 年，並利用 LQM、AI 模擬及其他技術提升成功率，那將會是一場真正的革命。此方法已為阿茲海默症、帕金森氏症及癌症藥物研究帶來重大進展。

除了與生藥產業的工作外，我也殷切期盼能利用類似技術和方法在化學領域進行發展。我們目前正參與開發新型先進材料、合金、化學品、電池化學及催化劑，應用於航空航太、汽車、國防、能源及其他產業。我們甚至利用 LQM 計算分解所謂「永恆化學物質」的多種 PFAS 分子所需的能量。結合 AI 與量子領域的專業領域還包括先進醫療診斷、加密管理與網路安全（實現後量子密碼學的必要條件）以及磁性導航，以應對全球日益嚴重的 GPS 干擾與偽裝挑戰。

「如果我們能將流程縮短到 5 年，並利用LQM、AI模擬及其他技術提升成功率，那將會是一場真正的革命。」
SandboxAQ 國際拓展副總裁 Fernando Dominguez Pinuaga

後量子密碼學對盧森堡來說特別重要。我認為其創新的金融生態系有潛力成為全球第一個完全具備量子韌性的生態系。LQMs 也可應用於財務建模、風險緩解、詐欺偵測等領域。

採用這些技術的組織之間是否有共同點？

我們的合作夥伴涵蓋多個領域，從加州的神經退化性疾病研究所到美國國防部、空中巴士等。它們的共同點是精通科技、具前瞻性，且在各自領域表現優異。為了解決它們數十年來鑽營的商業、科學或社會問題，它們需要運用最新技術。這就是它們找上我們的原因。它們的領域專長結合我們先進的數位工具，打造出完美的團隊。

「未來的領先企業將是能夠將創新工具整合進流程、教導員工使用並適應新工作方式的公司。」
SandboxAQ 國際拓展副總裁 Fernando Dominguez Pinuaga

我欣賞它們重視成長的精神和那種「我一旦停止學習或採用新科技的那一天，我就死定了」的態度。世界變化快速 。今天的重點議題是 AI 與量子技術，而明天則會是其他議題。保持開放心態並願意採用新工具至關重要。未來的領先企業將是能夠將創新工具整合進流程、教導員工使用並適應新工作方式的公司。

像 SandboxAQ 這樣的公司，要保持在 AI 與量子技術的前沿，關鍵是什麼？

我們的 AI 原生人才至關重要。過去，你不是學生物學，就是念資訊科技，所以你在兩個不同的世界運作，這仍然是大多數公司的運作方式。然而，在 SandboxAQ，我們尋找新一代跨領域的通才，他們曾在頂尖大學學習計算生物學、化學或物理，以及人工智慧或量子學。透過結合正確的工具，他們能在幾天或幾週內解決傳統上需要數月、數年甚至數十年的問題。 

照片來源：Nexus Luxembourg/Pancake！Photographie