近日，北京玻色量子科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱“玻色量子”）自主研發(fā)的兩大發(fā)明專利“基于光量子計(jì)算機(jī)的分子相似性計(jì)算方法和裝置”與“一種MIMO系統(tǒng)波束選擇雙向優(yōu)化方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備”獲得國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授權(quán)。

這是光量子計(jì)算在藥物設(shè)計(jì)與5G通信兩大行業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)實(shí)用化突破的核心專利，彰顯出玻色量子在完成數(shù)十項(xiàng)核心自主技術(shù)專利基礎(chǔ)矩陣之后，又在光量子計(jì)算實(shí)用化場(chǎng)景驗(yàn)證階段的強(qiáng)勁實(shí)力。這既為玻色量子實(shí)現(xiàn)實(shí)用化“量子計(jì)算+”的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用穩(wěn)固筑基，也為玻色量子自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)專利矩陣“添磚加瓦”。

發(fā)明專利證書(shū)

基于光量子計(jì)算機(jī)的分子相似性計(jì)算方法和裝置

傳統(tǒng)的藥物設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)成本高、耗時(shí)長(zhǎng)且失敗率高。因此，研究人員一直在尋找有著更高成功概率以提升效益藥物開(kāi)發(fā)方法。藥物發(fā)現(xiàn)可分為基于受體和基于配體的藥物篩選。其中，基于配體的藥物篩選主要根據(jù)已知活性分子基團(tuán)篩選與之相似的分子來(lái)作為先導(dǎo)化合物，然后進(jìn)一步篩選驗(yàn)證作為藥物候選分子。

現(xiàn)有方式是通過(guò)分子指紋在2D層面比較不同分子的相似性，但未使用分子中包含的全部有效信息，如分子的3D構(gòu)象等。分子3D構(gòu)象在真實(shí)反應(yīng)體系中和蛋白結(jié)合時(shí)具有重要影響，而基于分子指紋方法得到的分子相似性會(huì)丟失這部分信息，因此通過(guò)分子指紋的相似性計(jì)算會(huì)導(dǎo)致假陽(yáng)性率較高，即通過(guò)計(jì)算篩選出的高相似性化合物在真實(shí)實(shí)驗(yàn)體系中并不具有活性，而且在分子數(shù)較大的化合物庫(kù)中篩選比較耗時(shí)。

因此，玻色量子自研出一種基于光量子計(jì)算機(jī)的分子相似性計(jì)算方法和裝置。基于分子結(jié)構(gòu)將需要計(jì)算分子相似性的兩個(gè)分子分別轉(zhuǎn)換為分子圖，分子圖的頂點(diǎn)表示該分子中的各個(gè)原子，分子圖的邊表示該分子中各個(gè)原子間的化學(xué)鍵連接；利用兩個(gè)分子圖構(gòu)建沖突圖，沖突圖的頂點(diǎn)來(lái)源于兩個(gè)分子圖中的兩兩頂點(diǎn)間的匹配映射，沖突圖的邊來(lái)源于沖突圖中各頂點(diǎn)間的判別結(jié)果。

再通過(guò)光量子計(jì)算機(jī)真機(jī)去求解沖突圖的最大加權(quán)獨(dú)立子集并獲得最大加權(quán)獨(dú)立子集中沖突圖的各個(gè)頂點(diǎn)的信息；通過(guò)最大加權(quán)獨(dú)立子集中沖突圖的各個(gè)頂點(diǎn)的信息計(jì)算兩個(gè)分子的相似性。這樣解決了傳統(tǒng)求解方式的求解速度慢，假陽(yáng)性率高的缺點(diǎn)，有效提升了計(jì)算速度和準(zhǔn)確率。

一種MIMO系統(tǒng)波束選擇雙向優(yōu)化方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備

大規(guī)模多輸入多輸出（MIMO）是無(wú)線通信領(lǐng)域的一項(xiàng)革命性技術(shù)，被認(rèn)為是5G的關(guān)鍵技術(shù)之一。它利用基站上的大量天線來(lái)提高無(wú)線通信系統(tǒng)的覆蓋范圍和容量。通過(guò)利用大量天線，大規(guī)模MIMO可以同時(shí)提供多個(gè)數(shù)據(jù)流，從而實(shí)現(xiàn)更高的吞吐量和更好的信號(hào)質(zhì)量。然而，在5G系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)大規(guī)模MIMO，波束選取是一個(gè)極大的挑戰(zhàn)。

在MIMO系統(tǒng)中，傳輸帶寬被劃分為子帶，MIMO波束選擇問(wèn)題涉及選擇一組最大化一些性能指標(biāo)（如滿足給定約束條件的單元格數(shù)量）的波束，以增強(qiáng)服務(wù)質(zhì)量。解決MIMO波束選擇問(wèn)題對(duì)于優(yōu)化無(wú)線通信系統(tǒng)的性能至關(guān)重要。現(xiàn)有技術(shù)對(duì)于大規(guī)模的MIMO波束選取問(wèn)題的計(jì)算存在困難，隨著波束數(shù)和柵格數(shù)量的增大，問(wèn)題規(guī)模增大，計(jì)算復(fù)雜度呈指數(shù)增加，求解難度急劇增大，現(xiàn)有求解技術(shù)難以在較短時(shí)間內(nèi)完成求解。當(dāng)子波束有上百種，那么MIMO權(quán)值組就有上億種組合，基于經(jīng)典計(jì)算機(jī)的優(yōu)化算法，包括貪心算法，分支定界和模擬退火算法在這上億種MIMO權(quán)值組中選出最好的組合十分困難。

因此，玻色量子自研出一種MIMO系統(tǒng)波束選擇雙向優(yōu)化方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備。選取第一條件作為正向約束條件，第二條件作為篩選條件；依據(jù)第二二值變量表示高質(zhì)量柵格總數(shù)，以確定目標(biāo)函數(shù)為最大化高質(zhì)量柵格總數(shù)；根據(jù)正向約束條件構(gòu)建第一二值變量和第二二值變量之間的約束；根據(jù)約束形成懲罰項(xiàng)，將懲罰項(xiàng)加入目標(biāo)函數(shù)以形成二次無(wú)約束二元優(yōu)化模型；根據(jù)篩選條件基于波束信號(hào)強(qiáng)度和解進(jìn)行驗(yàn)證篩選，根據(jù)篩選結(jié)果確定每一扇區(qū)的波束選擇。從而高效解決了大規(guī)模MIMO的波束選擇中量子比特?cái)?shù)龐大，量子計(jì)算資源消耗較大的問(wèn)題。

玻色量子作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的光量子計(jì)算硬科技公司，一直高度重視布局光量子計(jì)算及實(shí)用化場(chǎng)景應(yīng)用等方面的核心專利，實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算的實(shí)用化落地。2022年8月，玻色量子憑借在量子科技領(lǐng)域持續(xù)性科技研發(fā)投入與技術(shù)突破，以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面的前瞻性布局與成果，成功入選“2022年度北京市知識(shí)產(chǎn)權(quán)試點(diǎn)單位名單”。2022年10月，玻色量子成功入選2022年中關(guān)村企業(yè)專利與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目支持單位名單，這是對(duì)玻色量子擁有核心自主技術(shù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的高度認(rèn)可。

目前，玻色量子已完成了數(shù)十項(xiàng)量子計(jì)算相關(guān)專利布局，并在2024年4月發(fā)布了具有550計(jì)算量子比特的新一代相干光量子計(jì)算機(jī)——天工量子大腦550W。與清華大學(xué)、北京量子信息科學(xué)研究院、光大科技、國(guó)防科技大學(xué)、天津大學(xué)、北京交通大學(xué)等國(guó)內(nèi)數(shù)十所頂尖高校和研究機(jī)構(gòu)、知名企業(yè)達(dá)成學(xué)術(shù)研究及產(chǎn)業(yè)化的聯(lián)合合作，共建技術(shù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)“科研界+產(chǎn)業(yè)界”的“產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同創(chuàng)新。

未來(lái)，玻色量子將采取以光量子計(jì)算自主專利為核心，多行業(yè)多場(chǎng)景的“量子計(jì)算+”實(shí)用化創(chuàng)新專利為壁壘的多矩陣布局模式，不斷堅(jiān)持自主創(chuàng)新以不斷實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破！