谷歌为量子计算机推出TensorFlow

 
Google今天发布了TensorFlow Quantum(TFQ)，这是一个用于制作量子机器学习模型原型的开源库。
量子计算机还不是很主流，但是当它们出现时，它们将需要算法。 TFQ通过使开发人员可以创建同时使用经典计算技术和量子计算机电路仿真的混合AI算法来填补这一空白。
根据来自Google AI的博客文章：
TFQ提供了必要的工具，可以将量子计算和机器学习研究界聚集在一起，以控​​制和建模自然或人工量子系统。例如噪声中级量子量子(NISQ)处理器，具有约50 – 100量子位。
TFQ的工作原理是获取量子数据(包含在量子位或量子位中的信息)，并使用混合AI系统对其进行处理。
这项技术被称为“混合经典AI建模”，它使研究人员和开发人员可以分解量子数据，以便可以将其用于生成有关量子算法的预测。
根据Google及其合作伙伴在NASA，滑铁卢大学和大众汽车公司发表的研究论文：
我们演示了如何应用TFQ解决高级量子学习任务，包括元学习，哈密顿学习和采样热态。我们希望该框架为量子计算和机器学习研究社区提供必要的工具，以探索自然和人工量子系统的模型，并最终发现可能产生量子优势的新量子算法。
Google并不是唯一提供混合量子AI ML系统的公司。 Microsoft和IBM都以Azure Quantum和IBM Q的形式提供类似的服务。
但是TensorFlow在开发人员和研究社区中非常受欢迎，至少可以说Google在量子计算领域的工作令人印象深刻。
Google及其合作伙伴希望，这将导致能够产生必要量子优势的新颖量子算法，从而解决研究人员认为量子计算机将很快解决的开放性问题。