混合人工智能与量子退火作为药物发现中的优化层

摘要

人工智能显著扩展了药物发现中的候选化合物生成，但在真实实验约束下选择最优化合物仍是一大瓶颈。该综述探讨了量子退火作为混合计算工作流中下游优化层的潜力。作者关注可表述为二次无约束二进制优化（QUBO）问题的约束主导决策任务，分析了退火架构如何补充AI生成的评分，并讨论了实际硬件限制、报告注意事项以及对经典基线进行严格基准测试的关键作用。