新型冠狀病毒疫情正在證明，人類必須在某種病毒成為疫情之前更快地識別病毒並減小其影響。因為在當今全球，病毒的傳播比以往任何時候都更快、更遠和更頻繁。生物技術企業家沙克爾（Noor Shaker）教授認為，一旦量子計算取得突破，那麼新疫苗或藥物的研發在幾天內就可以完成。

如果說新型冠狀病毒教會了人類什麼，那就是，儘管自1918年西班牙流感爆發以來，人類識別和治療流行病的能力已大大提高，但仍有很大的改進空間。在過去的幾十年裡，人類在提高快速檢測能力方面取得了巨大的進步。僅僅用了12天的時間就用新技術繪製出了新型冠狀病毒的外部“突刺”蛋白。而在上世紀80年代，對艾滋病病毒（HIV）進行類似的結構分析花了四年時間。

生物技術企業家沙克爾（Noor Shaker）教授強調了目前藥物研發過程中的一個主要問題：高度依賴於經驗。分子製造出來後需要進行測試，而不能預先準確地預測它的效果。測試過程本身是漫長、乏味、繁瑣的，而且可能無法預測未來的並發症，只有當分子大規模部署時才能得出結論，這大幅降低了藥物研發領域的成本與效益比。雖然人工智能/機器學習工具已經開發和部署優化了某些流程，但它們在流程中的關鍵任務上的效率是有限的。

理想情況下，減少時間和成本的一個好方法是將人類當前進行的昂貴且時間效率低下的研發和測試過程轉移到計算機模擬環境下。今天人類已經可以獲得分子的數據庫。如果人類有無限的計算能力，就可以簡單地掃描這些數據庫併計算每個分子是否可以用於新型冠狀病毒的治療或疫苗。我們只需將這些分子輸入到模擬環境中，然後在化學空間中進行篩選，以找到問題的解決方案。

如果堅持用傳統計算機，那人類永遠無法實現這個目標。為什麼量子計算機在模擬分子方面比傳統計算機好得多？

電子以一種強烈相關的方式在分子中擴散，每個電子的特性在很大程度上依賴於其相鄰電子的特性。這些量子關聯（或糾纏）是量子理論的核心，使得用經典計算機模擬電子非常棘手。

新型冠狀病毒的“外突”蛋白包含成千上萬個原子，因此傳統計算機完全難以應付。蛋白質的大小使它們難以用經典的模擬方法精確地模擬出來，即使在當今最強大的超級計算機上也是如此。雖然化學家和製藥公司使用超級計算機來模擬分子(儘管沒有蛋白質那麼大)，但他們現在使用的是非常粗糙的分子模型，這些模型無法捕捉完整模擬的細節，從而導致估計上存在巨大誤差。

可能需要幾十年的時間，才能製造出能夠模擬蛋白質大小的分子的足夠大的量子計算機。但當這樣的計算機出現時，它將意味著製藥和化學工業運作方式的徹底變革。

幾十年後，有了合適的技術，人類可以把整個過程轉移到計算機模擬中，讓人類以驚人的速度得到結果。等到一種新的流行病的出現，科學家們可以在幾天內識別並開發出一種潛在的疫苗或藥物。

要實現所有這些夢想，需要對量子計算作為一種技術的發展進行持續的投資。正如高希尼教授(Shohini Ghose)在2018年的Ted演講中所講的那樣：“燈泡的出現不是因為蠟燭的製造技術越來越好。燈泡是一種基於更深入的科學理解的不同技術。今天的計算機是現代技術的奇蹟，並將隨著人類的進步而不斷改進。然而，再強大的傳統計算機也無法解決藥物研發中遇到的問題。它需要更適合這項任務的新技術——量子計算。”