BlueMeme Inc. e Masao Nagasaki, Professore presso il Centro per la Promozione dell'Istruzione e della Ricerca Interdisciplinare dell'Università di Kyoto, stanno conducendo una ricerca congiunta sull'implementazione sociale della 'analisi informatica del genoma con i computer quantistici' dall'aprile 2022. I computer quantistici sono fondamentalmente diversi dai computer classici nel loro principio di funzionamento. Si prevede che l'implementazione di algoritmi con i computer quantistici possa risolvere diversi problemi della società, superando i limiti computazionali dei computer classici. Gli esempi includono l'identificazione dei percorsi di consegna più efficienti nell'industria logistica e la possibilità di scoprire rapidamente nuovi farmaci potenziali nell'industria farmaceutica. L'informatica del genoma, invece, è un campo che applica le tecniche della scienza dell'informazione per risolvere i problemi della scienza del genoma. Ad esempio, nel caso della genomica umana, le informazioni ottenute da circa 3 miliardi di coppie di basi di DNA vengono elaborate e analizzate su computer (attualmente computer classici) utilizzando vari algoritmi per scoprire intuizioni che possono portare a progressi medici, come l'identificazione di fattori genetici nelle malattie. BlueMeme, in collaborazione con il Professor Masao Nagasaki, mira a trovare nuove intuizioni applicando l'informatica quantistica al campo della genomica ed espandendo la scala e la velocità di calcolo. Contesto e scopo della ricerca congiunta BlueMeme mira a trasformare lo sviluppo dei sistemi aziendali attraverso l'uso delle tecnologie più recenti e si concentra sui 'computer quantistici' come potenza di calcolo di prossima generazione per i sistemi industriali nell'era del lavoro digitale. Il DX aziendale è una trasformazione aziendale che utilizza i dati e le tecnologie informatiche. Pertanto, la qualità e il tipo di servizi ottenuti attraverso la DX dipenderanno fortemente dalle capacità del computer classico. Si prevede che l'emergere dei computer quantistici fornisca un forte impulso alla DX nelle aziende, tuttavia l'attuale implementazione sociale della computazione quantistica è limitata solo ad alcune aree, come la logistica, la finanza e la chimica, e ci sono molte aree potenziali in cui la computazione quantistica non è ancora stata implementata. Poiché si prevede che i computer quantistici con 'correzione degli errori' miglioreranno in modo significativo le prestazioni dei sistemi industriali in futuro, BlueMeme ritiene importante ricercare il potenziale utilizzo dei computer quantistici nelle aree in cui la ricerca sull'implementazione non è ancora progredita.
BlueMeme si rivolge all'analisi del genoma nel settore delle scienze della vita, che mira a risolvere i problemi legati alle malattie, all'alimentazione e all'ambiente. Il genoma umano consiste in una sequenza di circa 3 miliardi di coppie di basi ed è soggetto ad analisi computazionale a causa della sua natura di dati digitali. Dalla rivoluzione delle apparecchiature di sequenziamento negli anni 2000, i dati genomici sono cresciuti rapidamente a un ritmo superiore alla Legge di Moore. Si ritiene quindi che per risolvere queste sfide saranno necessarie nuove tecnologie, come i computer quantistici, oltre ai computer classici su larga scala. Tuttavia, solo poche implementazioni di prova sono state effettuate utilizzando la computazione quantistica, in parte perché le piattaforme di calcolo quantistico sono ancora nelle prime fasi di sviluppo. Si prevede che le prestazioni di analisi dei computer quantistici miglioreranno in modo significativo nel prossimo futuro. Ciò consentirà l'acquisizione di risultati accademici innovativi nei campi di ricerca e la fornitura di cure mediche personalizzate nella pratica clinica. In vista di questa società futura, BlueMeme sostituirà attivamente i compiti computazionali esistenti negli algoritmi di analisi del genoma in cui si prevede di utilizzare i computer quantistici e ne verificherà le prestazioni. BlueMeme e il Professor Masao Nagasaki collaborano per esplorare come i computer quantistici possano essere applicati all'analisi del genoma, affrontando problemi specifici nell'analisi del genoma in due compiti computazionali (AI quantistica e calcoli di ottimizzazione combinatoria) in cui i computer quantistici dovrebbero essere particolarmente efficaci. Le tecnologie AI, tra cui l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo, consentono ai computer di estrarre automaticamente modelli da grandi quantità di dati, come immagini e sequenze di caratteri. L'AI quantistica si riferisce ai modelli di AI costruiti sui computer quantistici, che sono stati precedentemente sviluppati sui computer classici, e sta guadagnando attenzione come campo di ricerca all'avanguardia. Si prevede che l'AI quantistica migliori le prestazioni di previsione dei modelli nei compiti di classificazione. L'ottimizzazione combinatoria è un calcolo che "ottiene una soluzione ottimale che soddisfa le condizioni da un gran numero di combinazioni". Ad esempio, nel 'problema del commesso viaggiatore', il calcolo consiste nel trovare il percorso più breve per un camion per tornare al punto di partenza dopo aver visitato le destinazioni di consegna. Mentre è difficile per i computer classici risolvere un numero enorme di problemi combinatori, si prevede che la natura di 'sovrapposizione quantistica' dei computer quantistici consentirà di risolvere tali calcoli in modo efficiente.