Google представила TensorFlow Quantum — фреймворк машинного обучения для тренировки квантовых моделей.
TensorFlow Quantum позволяет строить квантовые датасеты, гибридные и классические модели машинного обучения, обучать дискриминативные и генеративные квантовые модели и поддерживает эмуляторы квантовых схем.
Создание квантовых моделей стало возможным благодаря стандартным функциям Keras и предоставлению имитаторов квантовых цепей и примитивов квантовых вычислений, совместимых с существующими API TensorFlow, пишет компания.
«Мы надеемся, что этот фреймворк предоставит необходимые инструменты для сообщества исследователей в области квантовых вычислений и машинного обучения, чтобы исследовать модели как естественных, так и искусственных квантовых систем, и в конечном итоге обнаружить новые квантовые алгоритмы, которые потенциально могут дать квантовое преимущество», — говорится в документе. «В будущем мы надеемся расширить спектр поддерживаемого аппаратного обеспечения для моделирования, включив интеграцию с GPU и TPU».
Аналогичные фреймворки машинного обучения для тренировки квантовых моделей уже есть у Microsoft и IBM — Azure Quantum и IBM Q.