產學開發數位退火演算法 助材料篩選加速10倍
國科會支持的研究團隊開發特殊「數位退火」演算法,並與台塑、富士通、資策會合作,從5000種候選結構篩選出5種效果較佳的抑制劑結構組合,所需時間大幅縮短至原來的1/10;目前相關技術已投入台塑PVC製程測試,也會將應用擴展至環保、綠能的材料研究。
所謂「數位退火」(Digital Annealing),主要目的是為了在量子電腦發展成熟到可正式運算前,嘗試解決傳統計算耗時過久而無法處理的複雜問題,而數位退火技術最適合用於解決「組合最佳化」的各種問題,比如護士排班等。
國科會今天舉行學術成果記者會宣布,國科會支持的台灣大學、中原大學等研究人員,開發出適用於環狀化合物篩選的數位退火演算法,並使用台塑公司的完整化合物數據庫「二次不受限二進位最佳化」(QUBO)的擬合參數,將研發的演算法結果在富士通第三代數位退火硬體中執行後,獲得顯著績效。
國科會指出,計算程序篩選出的分子,經台塑先導工廠確認之後,正投入PVC(聚氯乙烯樹脂)製程的相關測試中;同時,相關結果被遴選為Industrial &Engineering Chemistry Research國際期刊下期封面之一。
研究團隊進一步說明,石化產品在與氧氣接觸時,會發生自然氧化現象,適當地添加抑制劑,能有效減緩化合物氧化速率,這次則是擇定酚類抑制劑進行研究,希望能從海量的組合中,快速篩選出抑制效果好的結構。
研究團隊表示,經由退火模型,團隊從超過5000種候選結構中,選出5個預期具有最佳效果者,並以傳統的古典模擬計算驗證,發現退火模型計算結果具有相當的精確度。
在時間成本的比較上,從5000種候選結構,篩選出5種效果佳者,以古典模擬來說需要7500小時,退火模型僅需要700小時,換言之,篩選所需時間大幅縮短至原來的約1/10,對產業在進行化合物合成與尋找新化合物,有良好加速效果。
研究團隊指出,在通用量子電腦成熟前,此退火技術實際應用價值相當高,台塑除本次的酚類抑制劑研究外,也會擴展應用至環保、綠能相關的材料研究中;同時,目前的篩選架構尚未考慮成本,未來也將加入價格篩選。
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