Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: ΠΕΡΙΛΗΨΗΗ παρούσα διπλωματική εργασία εξετάζει το ρόλο της κβαντικής μηχανικής μάθησης στη βελτίωση της φαρμακευτικής έρευνας.Στόχος της είναι η διερεύνηση καινοτόμων τεχνολογιών, με το συνδυασμό της μηχανικής μάθησης και της κβαντικής υπολογιστικής, που μπορούν να βελτιώσουν τη διαδικασία ανάπτυξης νέων φαρμάκων, μειώνοντας το χρόνο και το κόστος.Πραγματοποιείται σύγκριση μεταξύ κλασικών και κβαντικών προσεγγίσεων σε ζητήματα επεξεργασίας δεδομένων, πρόβλεψης και ανάλυσης.Εξετάζονται οι βασικές αρχές της μηχανικής μάθησης και της κβαντικής υπολογιστικής, καθώς και η εφαρμογή τους σε προβλήματα μεγάλης υπολογιστικής πολυπλοκότητας, όπως η ανάλυση μοριακών αλληλεπιδράσεων.Παρουσιάζονται τόσο θεωρητικές όσο και πρακτικές προσεγγίσεις, οι οποίες αναδεικνύουν τη δυνατότητα των τεχνολογιών αυτών να βελτιώσουν την αποδοτικότητα.Τα αποτελέσματα της έρευνας καταδεικνύουν τη δυναμική των τεχνολογιών που εξετάζονται όσον αφορά τη διαχείριση μεγάλων δεδομένων και τη μοντελοποίηση σύνθετων συστημάτων στην παραγωγική διαδικασία φαρμάκων.Η εργασία παρέχει ένα γενικό πλαίσιο για τη μελλοντική αξιοποίηση αυτών των τεχνολογιών στη φαρμακευτική έρευνα και καλλιεργεί την ανάγκη για περαιτέρω μελέτη και εξέλιξη στον κλάδο αυτό.
Authors: Πανάγος, Κωνσταντίνος Ε., Πανάγος, Κωνσταντίνος Ε.
Language: Greek
Subfield: Drug Discovery
Domain: Life Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7112023997