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量子计算的潜力巨大，但没有高效的纠错机制，量子计算就无法投入实际应用。表面码就是一种量子纠错技术，它利用量子纠缠现象将信息分布到多个量子比特上，以识别和补偿错误。谷歌的量子芯片实现了低于表面码关键阈值的量子纠错，堪称一个技术里程碑。它为大规模容错量子计算铺平了道路，可以说，这一成果预示着量子技术走向千行百业的大门被打开了，药物开发、材料科学、优化问题解决等领域都可能迎来颠覆性创新。
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蛋白质结构预测一直是计算生物学和结构生物学所关心的重要问题。清华大学生命科学学院教授杨茂君介绍，早期蛋白质结构预测主要依靠同源蛋白结构，但是实验解析的蛋白结构数量占总蛋白数量的比例很低，因此预测效率不高、准确度有限。后期，随着机器学习兴起，人工智能迅速发展，科学家开始尝试将人工智能应用于蛋白质结构预测领域，开发出结构预测工具“阿尔法折叠”以及后续版本。该成果实现了蛋白质结构预测精度和效率的飞跃，几乎解决了单一蛋白质结构预测的问题，有望给药物研发带来重要变革。
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