Google анонсировала запуск системы машинного обучения для обучения квантовых моделей TensorFlow Quantum. Она объединяет инициативы компании в области машинного обучения и квантовых вычислений. Платформа способна создавать наборы квантовых данных, прототипы гибридных квантовых и классических моделей машинного обучения, поддерживать симуляторы квантовых цепей и обучать дискриминативные и генеративные квантовые модели.
Прошлой осенью в Google заявили, что компании удалось достигнуть квантового превосходства благодаря разработанному решению над такими конкурентами как Azure Quantum и Honeywell.
Создание квантовых моделей стало возможным благодаря стандартным функциям Keras (открытой нейросетевой библиотеки), предоставлению симуляторов квантовых цепей и примитивов квантовых вычислений, совместимых с существующими API TensorFlow. Об этом компания сообщила в своем блоге.
Платформа Python описана в статье, опубликованной 6 марта в репозиторий arXiv. В работе приняло участие более 20 авторов из подразделения Google X, Института квантовых вычислений при Университете Ватерлоо (The Institute for Quantum Computing at the University of Waterloo), NASA’s Quantum AI Lab, Volkswagen и Google Research.
Ученые, специализирующиеся на квантовых вычислениях надеются, что эффективные имитационные свойства технологии приведут к достижениям в области наук о жизни, расшифровке, химической или материальной разработке и оптимизации.
