面向分子表示学习的量子自动编码器 MolQAE
量子物理
2025-06-02 v2
摘要
我们介绍了量子分子自动编码器 (Quantum Molecular Autoencoder, MolQAE)，这是第一个利用完整分子结构的量子自动编码器。MolQAE 独特地将 SMILES 字符串直接映射到量子态，使用参数化旋转门保留关键结构信息。其量子编码-解码框架实现了潜在空间压缩和重构。双目标策略优化保真度并最小化垃圾状态偏差。我们的评估表明，模型有效捕获了分子特征，在显著降低维度后，仍能实现惊人的保真度，接近稳健的分子重构。该模型在化学信息学中建立了一条量子路径，首次以专门的量子架构处理完整的分子结构信息，考虑到噪声中间规模量子 (NISQ) 环境的发展，为药物和材料发现带来了显著的进展。
引用
@article{arxiv.2505.01875,
title = {MolQAE: Quantum Autoencoder for Molecular Representation Learning},
author = {Yi Pan and Hanqi Jiang and Wei Ruan and Dajiang Zhu and Xiang Li and Yohannes Abate and Yingfeng Wang and Tianming Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01875},
year = {2025}
}