（文章來源：科技前言技術追蹤）

新興技術輔助人類的創造力能否超越Covid-19？使用正確的模型進行分析可以更快地處理更多，更相關的數據，從而獲得更好的見解，從而減輕未來流行病的傳播，設計有效的治療方法并開發成功的疫苗？最近幾周宣布了許多有希望的舉措，旨在爭取數據，人工智能算法，超級計算機和人類專業知識來應對我們的全球困境。由C3.ai，微軟，多家領先大學以及伊利諾伊大學香檳分校（UIUC）的國家超級計算應用中心成立的新研究聯盟數字轉換研究所（Digital Transformation Institute）宣布了首次征集建議“緩解大流行的AI技術。”

IBM正在共享超級計算資源，基于云的數據存儲庫和AI驅動的搜索工具。在艾倫研究所AI與領先的研究小組合作，已經準備和分發Covid-19開放研究數據集（CORD-19），51,000余學術文章的免費資源。Google的Kaggle發起了一系列數據科學競賽，以回答由美國國家科學，工程與醫學研究院（NASEM）和世界衛生組織（WHO）提出的Covid-19問題。Covid-19高性能計算（HPC）聯盟為廣泛的訪問提供了超過30種超級計算系統的信息，這些超級系統代表“超過402 petaflops，105,334個節點，3,539,044個CPU內核，41,286個GPU以及計數”。

這些只是最近將數據的力量與計算機的力量相結合來理解和應對冠狀病毒的努力的幾個例子，超快計算機或處理大量數據的超級計算機是這些計劃的核心。將來，量子計算機（比今天的超級計算機快得多的計算機）可能會有助于確定和部署對流行病的反應速度。

量子計算初創公司D-Wave Systems 最近宣布可立即免費使用其云計算服務，“旨在將經典資源和量子資源一起使用，以多達10,000個完全連接的變量快速準確地解決高度復雜的問題。” D-Wave的許多合作伙伴和客戶都加入了該計劃，其中包括德國跨學科研究中心ForschungszentrumJülich。據Jülich超級計算中心的Kristel Michielsen教授說，該計劃“有望通過混合工作流程加快解決藥理學和流行病學中復雜問題的解決方案，例如在史無前例的COVID-19危機中出現的問題為了有效利用D-Wave的優化和AI功能，我們正在將系統集成到模塊化HPC環境中。”

盡管量子計算剛剛成為一種可行的技術，但它卻在許多科學家的實踐中脫穎而出，這些科學家已經用高性能計算（HPC）解決了多年的復雜問題。IDC基礎架構系統，平臺和技術小組的研究總監Peter Rutten指出：“您可以在使用云中的HPC攻擊Covid-19問題與使用現有的量子計算功能之間建立一個相當直接的界限。云來攻擊Covid-19問題。”

上個月，IDC發布了對全球520名IT和商業用戶的調查結果，以及對當前量子計算最終用戶的深入采訪。不到75％的受訪者表示他們的組織對量子計算非常感興趣。接受調查的組織中有52％的計劃計劃在未來18-24個月內開始使用量子計算技術，約有10％的組織表示他們的量子計算技術已經在投入運營。

“當我們問您為什么投資短期內可能不會顯示投資回報的技術時，” Rutten說，“很多回答-我們的HPC環境已經用盡了能力，我們無法使用HPC解決這些問題我們今天擁有的基礎設施。這實際上是許多企業正在做出的跳躍，從HPC到量子的跳躍。”

IDC調查發現，醫療保健和生命科學行業是對量子計算最感興趣的行業之一。IDC基礎設施系統，平臺和技術小組的高級研究分析師Heather West認為，更快地開發和分配藥物，藥物發現和增強臨床試驗是進行量子計算的一些主要動機。像Covid-19這樣的大流行加劇了人們對這種非常新技術的興趣的緊迫性。

“量子計算可以識別模式，這將使我們能夠較早地識別出像Covid-19這樣的東西。West會努力更快地識別化合物，更快地組裝疫苗，或者更快地確定減慢傳播速度的不同方式。” West說。此外，她認為全球供應鏈是使用量子計算機的主要候選者，它可以快速識別供需模式，并為應對突然的短缺或過剩而迅速采取行動。

“如今的毒品是在反復試驗的基礎上發現的。研發新藥物需要花費五年甚至更長的時間，耗資10億美元，”《量子計算報告》執行編輯道格·芬克（Doug Finke）說。量子計算機可以在分子水平上模擬化學反應，并迅速將藥物和疫苗的可能候選對象從10,000種化合物縮小到幾十種。Finke說，這項工作可以“在培養皿之前在計算機中完成”。但他警告說：“學習如何高效使用這些機器將需要2-3年的時間。”

IDC的調查發現，考慮采用量子計算的組織面臨的三個最大挑戰是成本（26％），培訓資源（22％）和長期預算（22％）。大約三分之一的受訪者期望量子計算能夠提高其AI能力（32％），加速決策（31％）并提高生產率/效率（30％）。

Salesforce全球創新傳教士Brian Solis說：“現在是時候為量子計算建立愿景，專業知識，敬業的團隊和資源了” 。他補充說：“到達那里的墊腳石正在圍繞AI建立卓越中心。”這使AI成為組織變得更加敏捷和創新的努力的重點。“它迫使您獲取更好的數據，清理數據并圍繞數據構建專業知識和關鍵功能。Solis說：“用一個較少的資源集，可以補充一個卓越的量子計算中心。”

當前全球大流行的經濟后果可能會減少公司和風險投資公司的短期技術投資，但我們也可能會看到對新興技術的投資加速，尤其是那些有望幫助預防和緩解未來大流行的技術。

更重要，過時且失敗的“隱私保護”政策和法規，目前從他們應該保護的人們手中控制醫療數據，并極大地阻礙了將這些數據用于研究目的的努力。目的是制止或克服迅速下一次大流行必須解決和修復，監管和法律在21管理數據的問題，政府計劃ST世紀，從醫療服務。

（責任編輯：fqj）