Qubit Pharmaceuticalsは、生体分子および医薬品研究における分子シミュレーションを変革するために開発された量子AIの基盤モデルであるFeNNix-Bio1を発表しました。合成量子化学データのみで訓練されたFeNNix-Bio1は、密度汎関数理論（DFT）、量子モンテカルロ法（QMC）、配置間相互作用（CI）などの高精度量子計算手法を統合し、原子間力の包括的で汎用的な表現を構築します。DFTのカバレッジとQMCおよびCIの精度を転移学習で組み合わせることで、このモデルは量子レベルの挙動をスケーラブルな形式で捉えています。このアプローチは、GENCI、EuroHPC、Argonneが提供するエクサスケールの高性能コンピューティングリソースによって実現されました。 FeNNix-Bio1は、化学結合の形成と切断、プロトン移動、量子核効果を含む、これまで到達不可能だった規模と精度での反応性分子動力学シミュレーションを可能にします。水和自由エネルギーのシミュレーションや、水と溶媒和イオンの物理的挙動の予測など、生物学的システムのモデリングに重要な複雑なタスクで検証されています。このモデルは、従来の力場では実現不可能な量子レベルの精度を維持しながら、百万原子系のナノ秒スケールのシミュレーションが可能です。その機能により、研究者は高精度なタンパク質-薬物相互作用を研究でき、AlphaFoldのような静的構造予測ツールを超えて、生体分子の進化する性質を捉えることができます。 FeNNix-Bio1の開発は、量子化学、機械学習、HPC、分子モデリングの専門家を結集した計算科学における文化的転換を反映しています。チームは、垂直統合とパフォーマンスの最適化を確保するため、量子ソルバー、ニューラル訓練インフラストラクチャ、シミュレーションエンジンを含むソフトウェアスタックを共同開発しました。この基盤モデルは、創薬、触媒、材料科学など、様々な領域に適応可能であり、AI駆動シミュレーションを改善するために量子精度のデータセットを活用する先例を作りました。そのスケーラビリティと適応性により、より良い量子データが利用可能になった際の将来の改良にも適しています。 2025年5月20日