Voilà cinq mois que les équipes de recherche médicale sont mobilisées aux quatre coins du globe afin de trouver une solution à la pandémie mondiale qui a lieu actuellement. Plus la situation devient critique, plus trouver un antidote devient urgent. 

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Seulement, selon les estimations des experts, il nous faut au minimum cinq ans pour mettre en place un traitement qui marche, de l’idée initiale à la fabrication puis la distribution. Cela peut prendre jusqu’à dix ans et des milliards de dollars pour arriver à le rendre disponible partout dans le monde. 

Mais nous n’avons pas tout ce temps. Et c’est pour cela que les méthodes de recherche traditionnelles ne sont plus aussi efficaces. Pour accélérer de manière rentable le processus d’essais, les spécialistes se tournent vers une nouvelle technique d’exploration de composantes chimiques.

Joseph R., et Janice M. sont des chercheurs au Penn State College, et professeurs assistants à l’Electrical Engineering and Computer Science. Sous la direction de Swaroop Ghosh, ils œuvrent à développer une science qui aidera à accélérer les études menées pour trouver le vaccin.

L’apprentissage de la machine quantique est une combinaison de physique quantique et de l’apprentissage des machines. Tous les deux vont contribuer à analyser des modèles moléculaires plus vite et plus efficacement qu’il ne l’est humainement possible.

Nastya Gepp/Pixabay

Cette technique consiste à scanner les différentes associations de produits et les comparer au virus pour trouver un match. Seulement, cette façon de faire ne fonctionne que lorsque nous possédons une base de données assez riche. Or, ce n’est pas le cas pour le COVID-19.

Donc, dans un premier temps, cette intelligence artificielle va procéder à identifier les composantes qui seraient susceptibles de constituer la cure. L’ordinateur génère une quantité énorme de possibilités, à très grande vitesse. Cela nous permettra de gagner le maximum de temps, et donc de sortir de la crise plus rapidement.

Cette technique a été initialement développée afin de résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire. La recherche concernant le COVID-19 étant dans la même optique, il leur a été possible d’adapter le système aux besoins des scientifiques. 

Le plus grand défi, explique Ghosh, est d’arriver à trouver une solution à un problème inconnu, tout en utilisant une technologie nouvelle et qui est toujours en cours de développement. Il reste toutefois optimiste et espère apporter son aide pour relever le challenge qu’a lancé le coronavirus à l’Humanité.


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