Google LLC今天開(kāi)源TensorFlow Quantum,它是TensorFlow的擴(kuò)展,使開(kāi)發(fā)人員能夠?yàn)榱孔佑?jì)算機(jī)構(gòu)建人工智能模型。
量子計(jì)算仍處于早期階段,但該技術(shù)正在迅速成熟。IBM公司每年都在將其量子芯片的處理能力提高一倍,而霍尼韋爾國(guó)際公司(Honeywell International Inc.)最近推出了一種系統(tǒng),該系統(tǒng)預(yù)計(jì)將在未來(lái)五年內(nèi)提高10萬(wàn)倍的速度。
為了利用明天的超快量子機(jī),研究人員將不得不編寫(xiě)可以在qubit上運(yùn)行的專門(mén)算法,與二進(jìn)制位可以同時(shí)表示為1、0或兩種狀態(tài)的二進(jìn)制位不同,他們將需要同樣專門(mén)的開(kāi)發(fā)工具幫助完成任務(wù)。
這就是TensorFlow Quantum出現(xiàn)的地方。它提供了一組運(yùn)算符,低級(jí)編程構(gòu)造塊,用于創(chuàng)建可與qubit,量子邏輯門(mén)和量子電路配合使用的AI模型。這些運(yùn)算符消除了一些潛在的復(fù)雜性,以減少研究人員需要編寫(xiě)的代碼量。
Google研究人員Alan Ho和Masoud Mohseni在博客中寫(xiě)道:“ TFQ允許研究人員在單個(gè)計(jì)算圖中將量子數(shù)據(jù)集,量子模型和經(jīng)典控制參數(shù)構(gòu)造為張量?!?/p>
TensorFlow Quantum的一種潛在應(yīng)用是量子數(shù)據(jù)解釋。因?yàn)榭梢酝瑫r(shí)將qubit設(shè)置為1和0,所以找出由量子處理器執(zhí)行的計(jì)算結(jié)果本身就是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。根據(jù)Google的Ho和Mohseni的說(shuō)法,TensorFlow Quantum可以使工程師開(kāi)發(fā)可自動(dòng)解散量子數(shù)據(jù)的AI模型。
研究人員寫(xiě)道:“ TFQ庫(kù)為模型的開(kāi)發(fā)提供了原語(yǔ),這些模型解開(kāi)并概括了量子數(shù)據(jù)中的相關(guān)性,為改進(jìn)現(xiàn)有的量子算法或發(fā)現(xiàn)新的量子算法提供了機(jī)會(huì)?!?/p>
目前,TensorFlow Quantum主要僅限于在模擬量子計(jì)算機(jī)中使用,但Google計(jì)劃使其進(jìn)一步兼容真實(shí)的計(jì)算機(jī)。這家搜索巨頭計(jì)劃增加對(duì)其去年推出的內(nèi)部開(kāi)發(fā)的梧桐量子系統(tǒng)(如圖)的支持。
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