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Nonvariational quantum optimisation approaches to pangenome-guided sequence assembly

यह शोध पत्र एनपी-हार्ड (NP-hard) पैंजोम-निर्देशित अनुक्रम संयोजन समस्या को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए इटरेटिव-क्वओए (Iterative-QAOA) और एक नवीन उच्च-क्रम बाइनरी सूत्रीकरण का उपयोग करते हुए एक गैर-परिवर्तनीय क्वांटम अनुकूलन ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि वर्तमान क्वांटम हार्डवेयर कम क्वबिट आवश्यकताओं और गेट ओवरहेड के साथ इष्टतम जीनोम वॉक की पहचान कर सकते हैं।

मूल लेखक: Josh Cudby, Sergii Strelchuk

प्रकाशित 2026-04-08

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Josh Cudby, Sergii Strelchuk

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

यहाँ एक सरल भाषा, उपमाओं और रूपकों का उपयोग करके पेपर का स्पष्टीकरण दिया गया है।

बड़ी तस्वीर: एक क्वांटम कंप्यूटर के साथ एक विशाल जिग्सॉ पहेली को हल करना

कल्पना कीजिए कि आपके पास पहेली के टुकड़ों का एक विशाल, बिखरा हुआ ढेर है। ये टुकड़े किसी व्यक्ति के जीनोम से कटे हुए डीएनए के छोटे अंश (जिन्हें "रीड्स" कहा जाता है) हैं। आपका लक्ष्य उन्हें वापस जोड़ना है ताकि आप उस व्यक्ति के पूर्ण जेनेटिक कोड को देख सकें।

समस्या:
जीनोम के कुछ हिस्सों में, पहेली के टुकड़े लगभग एक जैसे दिखते हैं। यह ऐसा है जैसे आपके पास 500 टुकड़े हों जो सभी नीले आसमान के एक पैच की तरह दिखते हों। यदि आप इसे एक मानक मानचित्र (एक "रेफरेंस") का उपयोग करके जोड़ने की कोशिश करते हैं, तो आप एक टुकड़े को गलत जगह पर फिट कर सकते हैं क्योंकि वह उस जगह जैसा दिखता है जहाँ उसे होना चाहिए, लेकिन वास्तव में वहाँ नहीं है। इसे "रेफरेंस बायस" (संदर्भ पूर्वाग्रह) कहा जाता है।

समाधान (PGSA):
एक एकल मानचित्र का उपयोग करने के बजाय, लेखक एक पैनजीनोम (Pangenome) का उपयोग करते हैं। इसे केवल एक मानचित्र के रूप में नहीं, बल्कि एक विशाल, भीड़भाड़ वाले सबवे सिस्टम (एक ग्राफ) के रूप में सोचें जो यह दिखाता है कि एक शहर के माध्यम से ट्रेन द्वारा जाने के लिए हर संभव मार्ग क्या हो सकता है। लक्ष्य वह एक विशिष्ट मार्ग (वॉक) खोजना है जो हमारे पहेली के टुकड़ों में प्रत्येक स्टेशन की संख्या से मेल खाता हो।

बाधा (The Bottleneck):
इस सबवे सिस्टम के माध्यम से एकदम सही मार्ग खोजना अविश्वसनीय रूप से कठिन है। यह गणित की एक ऐसी समस्या है जो इतनी जटिल है कि दुनिया के सबसे तेज़ सुपरकंप्यूटर भी फंस जाते हैं जब शहर बहुत बड़ा हो जाता है। यहीं पर यह पेपर काम आता है।

नया दृष्टिकोण: एक क्वांटम "जादुई कम्पास" का उपयोग करना

लेखक क्वांटम कंप्यूटरों का उपयोग करके इस पहेली को हल करने का एक नया तरीका परीक्षण कर रहे हैं। विशेष रूप से, वे Iterative-QAOA नामक विधि का उपयोग कर रहे हैं।

इसे क्वांटम कंप्यूटर से बात करने के लिए दो अलग-अलग "भाषाओं" (एन्कोडिंग) का उपयोग करके यहाँ समझाया गया है:

1. "QUBO" विधि (विस्तृत मानचित्र)

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप एक भूलभुलैया के माध्यम से रास्ता खोजने की कोशिश कर रहे हैं। इस विधि में, आप समय के हर एक क्षण में हर एक कदम जो आप उठा सकते हैं, उसके लिए एक अलग रेखा खींचते हैं।
पक्ष (Pros): यह कंप्यूटर के लिए नियमों को समझना आसान बनाता है (यह हर कदम के लिए एक सरल "हाँ/नहीं" है)।
विपक्ष (Cons): मानचित्र बहुत तेज़ी से विशाल हो जाता है। यदि आपकी भूलभुलैया में 100 चौराहे हैं, तो आपको मानचित्र बनाने के लिए हजारों रेखाओं की आवश्यकता होगी। यह अपनी जेब में मानचित्रों का पुस्तकालय ले जाने जैसा है।

2. "HUBO" विधि (संक्षिप्त कोड)

उपमा: हर कदम के लिए एक रेखा खींचने के बजाय, आप प्रत्येक चौराहे को एक बाइनरी कोड (जैसे ज़िप कोड: 001, 010, 011) देते हैं। अब, हजारों रेखाएं खींचने के बजाय, आप केवल ज़िप कोड का क्रम लिखते हैं।
पक्ष (Pros): यह अविश्वसनीय रूप से कुशल है। आप एक विशाल शहर के मानचित्र को एक छोटी नोटबुक में फिट कर सकते हैं। यह "क्यूबिट्स" (क्वांटम कंप्यूटर की मेमोरी) को बचाता है।
विपक्ष (Cons): इस कोड को पढ़ने के निर्देश बहुत अधिक जटिल हैं। यह एक संकेत पढ़ने के बजाय एक पहेली सुलझाने जैसा है। क्वांटम कंप्यूटर को अधिक गहरे, जटिल गणना करने होते हैं, जिससे यह "नॉइज़" (स्टैटिक या त्रुटियों) के प्रति अधिक संवेदनशील हो जाता है।

रणनीति: "वार्म-स्टार्ट" और "इटरेटिव"

पेपर एक चतुर तरीका पेश करता है जिससे आज के अपूर्ण मशीनों पर क्वांटम कंप्यूटर बेहतर काम कर सके।

पुराना तरीका (Variational):
आमतौर पर, आप क्वांटम कंप्यूटर को कहते हैं, "सबसे अच्छा उत्तर खोजने के लिए दस लाख अलग-अलग सेटिंग्स आज़माओ।" यह धीमा है और अक्सर एक स्थानीय जाल (जैसे एक हाइकर जो एक छोटी घाटी में फंस जाता है और सोचता है कि यही पहाड़ का निचला हिस्सा है) में फंस जाता है।

नया तरीका (Iterative-QAOA):
इसे एक गाइड के साथ हाइकिंग करने के रूप में सोचें।

शुरुआत: आप एक रास्ते का अनुमान लगाते हैं (एक "वार्म स्टार्ट")।
चलना: आप एक निश्चित, पूर्व-नियोजित लय (एक "लीनियर रैंप") का उपयोग करके कुछ कदम चलते हैं। आप हर कदम पर अपनी रणनीति को बदलने के लिए नहीं रुकते; आप बस लय का पालन करते हैं।
जांचना: आप देखते हैं कि आप कहाँ पहुँचे हैं। क्या आपने एक अच्छा स्थान खोजा?
समायोजन: जहाँ आप पहुँचे हैं, उसके आधार पर, आप अगली हाइक के लिए अपने शुरुआती बिंदु को थोड़ा सा बदलते हैं।
दोहराना: आप इसे कुछ बार करते हैं। हर बार, आप पहाड़ के वास्तविक निचले हिस्से (इष्टतम समाधान) के करीब पहुँचते हैं।

यह हर कदम उठाने से पहले पूरी रणनीति की पुन: गणना करने की धीमी, महंगी प्रक्रिया से बचता है। यह एक कदम लेने से पहले पूरा रास्ता कैलकुलेट करने के बजाय, कुछ कदम चलने, अपने कम्पास को देखने और अपनी दिशा को समायोजित करने जैसा है।

परिणाम: उन्होंने क्या पाया?

टीम ने एक आदर्श सिम्युलेटर (बिना त्रुटियों के) और वास्तविक क्वांटम हार्डवेयर (IBM के "बोस्टन" चिप, जिसमें कुछ स्टैटिक/नॉइज़ है) दोनों पर इसका परीक्षण किया।

"QUBO" (विस्तृत मानचित्र) के परिणाम:
- सिम्युलेटर पर, यह खूबसूरती से काम करता है। इसने बहुत तेज़ी से सही रास्ता खोज लिया।
- वास्तविक हार्डवेयर पर, यह छोटे पहेलियों (24 से 48 टुकड़े) के लिए अच्छा काम करता है। कंप्यूटर "स्टैटिक" को अनदेखा करने और सही उत्तर खोजने में सक्षम था, विशेष रूप से जब उन्होंने CVaR नामक ट्रिक का उपयोग किया (जो शोर भरे कमरे में केवल स्पष्ट आवाजों को सुनने और बाकी को अनदेखा करने जैसा है)।
"HUBO" (संक्षिप्त कोड) के परिणाम:
- यह "उच्च जोखिम, उच्च इनाम" वाला दृष्टिकोण था। इसने कम क्यूबिट्स का उपयोग किया (अच्छा!), लेकिन गणनाएँ गहरी और शोर भरी थीं।
- सिम्युलेटर पर, यह बहुत अच्छा काम करता है।
- वास्तविक हार्डवेयर पर, यह थोड़ा संघर्ष करता है क्योंकि "पहेलियाँ" वर्तमान शोर वाली मशीनों के लिए बहुत जटिल थीं। हालाँकि, इसने साबित कर दिया कि यदि हम शोर को संभालने में बेहतर हो जाते हैं, तो हम कम संसाधनों के साथ बड़ी समस्याओं को हल कर सकते हैं।

मुख्य निष्कर्ष (The Bottom Line)

यह पेपर एक प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट है। यह दिखाता है कि:

क्वांटम कंप्यूटर जैविक पहेलियों को हल करने में मदद कर सकते हैं जो क्लासिकल कंप्यूटरों के लिए बहुत कठिन हैं।
हमें अभी तक पूर्ण क्वांटम कंप्यूटरों की आवश्यकता नहीं है। आज की शोर वाली मशीनों के साथ भी, स्मार्ट रणनीतियों (जैसे "वार्म-स्टार्ट" हाइकिंग गाइड) का उपयोग करके हम अच्छे उत्तर पा सकते हैं।
एक ट्रेड-ऑफ (समझौता) है: या तो आप सरल नियमों के साथ बहुत अधिक मेमोरी का उपयोग कर सकते हैं (QUBO) या जटिल नियमों के साथ मेमोरी बचा सकते हैं (HUBO)। जैसे-जैसे क्वांटम कंप्यूटर बेहतर होंगे, "जटिल नियम" वाला दृष्टिकोण जीतने की संभावना है क्योंकि यह जगह बचाता है।

संक्षेप में: लेखकों ने जेनेटिक सबवे सिस्टम में नेविगेट करने के लिए एक नया, स्मार्ट कम्पास बनाया है। हालांकि यह कम्पास अभी भी पूर्ण नहीं है, लेकिन यह हमारे डीएनए को बेहतर ढंग से समझकर बीमारियों को ठीक करने के लिए क्वांटम जादू का उपयोग करने की दिशा में पहला कदम है।

यहाँ शोध पत्र "Nonvariational quantum optimisation approaches to pangenome-guided sequence assembly" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

यह शोध पत्र पैनजीनोम-गाइडेड सीक्वेंस असेंबली (PGSA) में एक महत्वपूर्ण बाधा को संबोधित करता है, जो शॉर्ट-रीड सीक्वेंसिंग डेटा से जनसंख्या-स्तरीय पैनजीनोम ग्राफ का उपयोग करके व्यक्तिगत जीनोम के पुनर्निर्माण की एक विधि है।

चुनौती: जबकि PGSA संदर्भ पूर्वाग्रह (reference bias) को कम करता है, मुख्य कम्प्यूटेशनल कार्य—एक ग्राफ के माध्यम से ऐसे 'वॉक' (walk) की पहचान करना जहाँ नोड विज़िट फ्रीक्वेंसी रीड-व्युत्पन्न कॉपी नंबरों से मेल खाती हो—NP-hard है।
विशिष्ट सूत्रीकरण: लेखक इसे ओरिएंटेड टेंगल रेजोल्यूशन (Oriented Tangle Resolution) के रूप में औपचारिक रूप देते हैं। एक वर्टेक्स-वेटेड, ओरिएंटेड ग्राफ $G$ के लिए, लक्ष्य एक ऐसा वॉक $W$ खोजना है जो इस लागत फलन (cost function) को कम करे:
$C_G(W) = \sum_{v \in V} (\#W(v^+) + \#W(v^-) - w(v))^2$
जहाँ $\#W(v)$ एक नोड के दौरों की संख्या है और $w(v)$ लक्षित भार (target weight/copy number) है।
शास्त्रीय सीमाएँ (Classical Limitations): मौजूदा शास्त्रीय सॉल्वर मध्यम-स्तर के उदाहरणों के लिए संघर्ष करते हैं क्योंकि समाधान स्थान (solution space) का घातांकीय विस्तार होता है और दोहराव वाले जीनोमिक क्षेत्रों की संय combination जटिलता अधिक होती है।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखक ओरिएंटेड टेंगल रेजोल्यूशन समस्या को हल करने के लिए Iterative-QAOA फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए एक नॉन-वेरिएशनल क्वांटम ऑप्टिमाइजेशन दृष्टिकोण प्रस्तावित करते हैं।

A. समस्या एनकोडिंग (Problem Encodings)

दो अलग-अलग बाइनरी ऑप्टिमाइजेशन सूत्रीकरण विकसित किए गए हैं:

क्वाड्रेटिक अनकन्स्ट्रेंड बाइनरी ऑप्टिमाइजेशन (QUBO):
- एनकोडिंग: यह $x_{t,v,b}$ का उपयोग करते हुए बाइनरी वेरिएबल्स का उपयोग करता है, जो समय चरण $t$ पर ओरिएंटेशन $b$ के साथ वर्टेक्स $v$ के दौरे का प्रतिनिधित्व करते हैं।
- जटिलता: इसके लिए $O(TN) $वेरिएबल्स की आवश्यकता होती है (जहाँ$ T $वॉक की लंबाई और$ N $ग्राफ का आकार है), जो प्रभावी रूप से$ O(N^2)$ है।
- लाभ: उथले (shallow) सर्किट, जो वर्तमान हार्डवेयर सीमाओं के अनुकूल हैं।
- हानि: उच्च क्यूबिट संख्या समस्या के आकार को सीमित करती है।
हायर-ऑर्डर अनकन्स्ट्रेंड बाइनरी ऑप्टिमाइजेशन (HUBO):
- एनकोडिंग: यह नोड इंडेक्स को बाइनरी ( $x_{t,k}$ ) में एनकोड करता है, न कि नोड-टाइम पेयर्स को सूचीबद्ध करता है।
- जटिलता: यह वेरिएबल्स को $O(T \log N)$ तक कम कर देता है, जो प्रभावी रूप से $O(N \log N)$ है।
- लाभ: महत्वपूर्ण क्यूबिट दक्षता, जिससे वर्तमान उपकरणों पर बड़े ग्राफ को एनकोड करना संभव होता है।
- हानि: यह उच्च-क्रम के इंटरैक्शन टर्म्स (multi-qubit Z-rotations) को पेश करता है, जिससे अधिक गहरे (deeper) कंपाइल्ड सर्किट बनते हैं और शोर के प्रति संवेदनशीलता बढ़ जाती है।

B. एल्गोरिदम: Iterative-QAOA

मानक वेरिएशनल QAOA (जिसके लिए एक महंगा शास्त्रीय अनुकूलन लूप आवश्यक है जो बैरन प्लेटो (barren plateaus) के प्रति संवेदनशील है) के बजाय, लेखक Iterative-QAOA का उपयोग करते हैं:

फिक्स्ड शेड्यूलिंग: एक लिनियर-रैंप (LR-QAOA) शेड्यूलिंग का उपयोग किया जाता है जहाँ पैरामीटर्स $\beta_k$ और $\gamma_k$ एक निश्चित रैखिक प्रगति का पालन करते हैं, जिससे वेरिएशनल पैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
वार्म-स्टार्ट और बायस अपडेट्स:
1. प्रायर डिस्ट्रीब्यूशन (बायस) के साथ क्यूबिट्स को इनिशियलाइज़ करें।
2. फिक्स्ड-डेप्थ QAOA सर्किट चलाएं।
3. परिणामों को मापें और ऊर्जा की गणना करें।
4. अगले इटरेशन के लिए मापे गए बिटस्ट्रिंग्स के लॉग-क्वाड्रेटिक मॉडल के आधार पर प्रारंभिक अवस्था के बायस (biases) को अपडेट करें, ताकि निम्न-ऊर्जा क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित किया जा सके।
पोस्ट-सिलेक्शन: नमूनों को फ़िल्टर करने के लिए कंडीशनल वैल्यू एट रिस्क (CVaR) का उपयोग किया जाता है, जो केवल निम्न-ऊर्जा परिणामों के शीर्ष $\alpha$ अंश को ही बायस अपडेट करने के लिए रखता है, जिससे शोर के प्रभाव को कम किया जा सके।

C. सर्किट कंपाइलेशन (Circuit Compilation)

विशिष्ट हार्डवेयर बाधाओं (IBM Heavy-Hex टोपोलॉजी) को संभालने के लिए एक कस्टम कंपाइलेशन रणनीति विकसित की गई थी:

ऑप्टिमाइजेशन: युग्मवार इंटरैक्शन के लिए एज-कलरों (edge-coloring) और HUBO के उच्च-क्रम पदों के लेआउट को अनुकूलित करने के लिए एक विशेष MAX-SAT सॉल्वर का उपयोग किया गया।
दक्षता: यह मानक Qiskit ट्रांसपाइलेशन की तुलना में टू-क्यूबिट गेट काउंट और सर्किट डेप्थ को 67% तक कम कर देता है, जो NISQ उपकरणों पर कोहेरेंस बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।

3. मुख्य परिणाम (Key Results)

अध्ययन में सिंथेटिक पैनजीनोम ग्राफों पर दोनों प्रकार के बेंचमार्क किए गए: शोर रहित मैट्रिक्स प्रोडक्ट स्टेट (MPS) सिमुलेशन और वास्तविक हार्डवेयर (IBM Boston)।

QUBO प्रदर्शन:
- सिमुलेशन: Iterative-QAOA 80 क्यूबिट्स तक के उदाहरणों के लिए विश्वसनीय रूप से इष्टतम समाधान खोजता है। इष्टतम समाधान कुल खोज स्थान के केवल 10-17% में भी मिल गए।
- हार्डवेयर: 24-क्यूबिट इंस्टेंस पर, $p=1$ (उथले डेप्थ) और CVaR पोस्ट-सिलेक्शन के साथ हार्डवेयर परिणाम शोर रहित सिमुलेशन के करीब थे। 48-क्यूबिट इंस्टेंस के लिए, पर्याप्त सैंपलिंग के साथ इटरेशन 3 तक इष्टतम समाधान मिल गए।
- डेप्थ ट्रेड-ऑफ: हालांकि गहरे सर्किट ( $p=3, 5$ ) सिमुलेशन में तेजी से अभिसरित (converge) हुए, लेकिन उथले सर्किट ( $p=1$ ) शोर वाले हार्डवेयर पर अधिक मजबूत (robust) थे।
HUBO प्रदर्शन:
- क्यूबिट दक्षता: कम वेरिएबल्स के साथ छोटे उदाहरणों (12-20 क्यूबिट्स) को सफलतापूर्वक एनकोड किया, जो बड़े ग्राफ को संभालने की क्षमता को दर्शाता है।
- शोर संवेदनशीलता: HUBO सर्किट अधिक गहरे और शोर के प्रति संवेदनशील थे। हालांकि सिमुलेशन में इष्टतम समाधान मिले, लेकिन हार्डवेयर परिणामों ने, विशेष रूप से बड़े उदाहरणों (15+ क्यूबिट्स) के लिए, विचलन दिखाया जहाँ टू-क्यूबिट गेट काउंट अधिक था।
- अभिसरण (Convergence): कुछ मामलों में, गहरे HUBO सर्किट उप-इष्टतम (suboptimal) मोड की ओर अभिसरित हुए, जो सर्किट डेप्थ, पैरामीटर शेड्यूल्स और समस्या संरचना के बीच गैर-तुच्छ संबंध को उजागर करता है।
कंपाइलेशन लाभ: कस्टम ट्रांसपाइलर ने मानक टूल्स की तुलना में टू-क्यूबिट गेट डेप्थ में 43% से 67% की कमी हासिल की, जिसने इन जटिल सर्किटों को वर्तमान हार्डवेयर पर चलाना सीधे तौर पर संभव बनाया।

4. मुख्य योगदान (Key Contributions)

नया HUBO सूत्रीकरण: जीनोम असेंबली के लिए एक नया $O(N \log N)$ एनकोडिंग पेश किया, जो क्यूबिट आवश्यकताओं को नाटकीय रूप रूप से कम करता है, जिससे मध्यम आकार के पैनजीनोम ग्राफ निकट-अवधि क्वांटम डिवाइसों के लिए व्यवहार्य हो जाते हैं।
नॉन-वेरिएशनल फ्रेमवर्क: पूर्ण वेरिएशनल ऑप्टिमाइजेशन के ओवरहेड और बैरन प्लेटो से बचने के लिए, एक जैविक रूप से प्रेरित NP-hard समस्या के लिए Iterative-QAOA (फिक्स्ड शेड्यूल + इटरेटिव बायस अपडेट) की प्रभावकारिता को प्रदर्शित किया।
हार्डवेयर सत्यापन: वास्तविक क्वांटम हार्डवेयर (IBM Boston) पर एक विशिष्ट, गैर-तुच्छ जीनोमिक्स समस्या को हल करने वाले पहले प्रदर्शनों में से एक प्रदान किया, यह दिखाते हुए कि एरर-मिटिगेटेड परिणाम सिमुलेशन रुझानों से मेल खा सकते हैं।
कंपाइलेशन रणनीति: एक विशेष ट्रांसपाइलेशन तकनीक विकसित की जो उच्च-क्रम इंटरैक्शन के लिए गेट ओवरहेड को काफी कम करती है, जो NISQ उपकरणों पर HUBO समस्याओं को चलाने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।

5. महत्व और भविष्य की दिशाएँ (Significance and Future Directions)

व्यावहारिक उपयोगिता: यह कार्य स्थापित करता है कि क्वांटम ऑप्टिमाइजेशन पैनजीनोम असेंबली को एक ठोस समस्या वर्ग के रूप में देख सकता है जहाँ क्वांटम विधियाँ शास्त्रीय विधियों पर पहला व्यावहारिक लाभ प्रदान कर सकती हैं, विशेष रूप से उस "मध्यम पैमाने" (moderate scale) के क्षेत्र में जहाँ शास्त्रीय सॉल्वर संघर्ष करते हैं लेकिन क्वांटम डिवाइस सक्षम होने लगे हैं।
क्यूबिट बनाम डेप्थ ट्रेड-ऑफ: शोध पत्र एक मौलिक ट्रेड-ऑफ को रेखांकित करता है: QUBO वर्तमान में उथले सर्किट के कारण शोर वाले हार्डवेयर पर अधिक मजबूत है, जबकि HUBO क्यूबिट दक्षता प्रदान करता है लेकिन इसके लिए बेहतर एरर मिटिगेशन और गहरे सर्किट की आवश्यकता होती है।
आगे का मार्ग: जैसे-जैसे हार्डवेयर फिडेलिटी (शोर कम होना) में सुधार होगा और कनेक्टिविटी बढ़ेगी, संतुलन HUBO सूत्रीकरण की ओर झुकने की उम्मीद है। भविष्य के कार्यों को निम्नलिखित पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए:
- इंस्टेंस स्ट्रक्चर का व्यवस्थित अध्ययन।
- एडेप्टिव CVaR रणनीतियाँ और स्टॉपिंग क्राइटेरिया।
- जैविक प्रभाव (निरंतरता, शुद्धता) को मापने के लिए इन ऑप्टिमाइजर्स को पूर्ण एंड-टू-एंड असेंबली पाइपलाइनों में एकीकृत करना।

निष्कर्षतः, यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि स्मार्ट नॉन-वेरिएशनल एल्गोरिदम और कस्टम कंपाइलेशन के साथ जुड़कर, निकट-अवधि क्वांटम डिवाइस विशिष्ट, कठिन जीनोमिक्स उप-समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल कर सकते हैं, जो बायोइन्फॉर्मेटिक्स में "क्वांटम उपयोगिता" (quantum utility) का मार्ग प्रशस्त करते हैं।