量子计算也被研究用于对蛋白质等较大分子折叠的方式进行建模，这是一个众所周知的难以在经典计算机上解决的问题，即使使用 AlphFold 等机器学习领域的突破性技术也是如此。
我们从材料科学、药物发现和蛋白质折叠三个例子来了解下。 量子计算能够有效地模拟量子演化，在材料科学中具有重要的应用。 例如材料化学模拟中，一旦自旋数大于大约 100，某些磁性模型就完全无法在经典计算机上进行模拟。 但是，据估计，使用具有 50 万量子比特的量子计算机可以在大约一个小时内模拟此类系统。 对于更复杂的系统，所需的量子比特资源可能更多。 但较传统计算方法，量子计算机的引入大大扩展了可探索的科学问题边界，未来有望应用于新颖特性材料的开发工作中。 药物发现的应用也是一个活跃的领域。 原则上，量子计算机可以准确模拟使用传统计算方法根本无法模拟的小药物分子的特性。 在这一点上，可以说量子计算机是占了优势。 然而，该优势是否大到足以在实践中对药物开发公司有用，目前仍在积极研究之中。 例如，如果一个分子根本无法使用经典计算机建模，但可以使用数百万个量子位在几个月内建模，这是否具有实际优势？ 如果这种药物可以治愈严重的疾病，那么在某种意义上确实是一种优势。 量子硬件和算法也有可能改进到计算过程所消耗的时间和量子比特要求明显减少的程度。 量子计算也被研究用于对蛋白质等较大分子折叠的方式进行建模，这是一个众所周知的难以在经典计算机上解决的问题，即使使用 AlphFold 等机器学习领域的突破性技术也是如此。 同样，众所周知，这是量子计算机在理论上具有优势的领域，尽管实际优势的问题类似于小分子的情况。