（示意圖/取自pixabay）
當地時間3月9日，Google與加拿大滑鐵盧大學、Volkswagen等聯合發表了TensorFlow Quantum（TFQ），一個可快速建立量子機器學習模型原型的開源庫。
TFQ提供了必要的工具，將量子計算和機器學習技術結合起來，以控制並建模自然或人工的量子計算系統。該框架可構建量子數據集、混合量子模型和經典機器學習模型原型、支持量子電路模擬器，以及訓練判別和生成量子模型。
隨著近些年量子計算技術的發展，量子機器學習模型的研發可能會在醫學、材料、感測和通訊領域取得突破，甚至產生深遠影響。不過迄今為止，業界缺乏發現量子機器學習模型的研究工具。該模型可以處理量子數據並在可用的量子電腦上執行。
實際上，早在2017年10月，谷歌宣佈了開源量子計算軟體OpenFermion的源代碼，可讓使用者利用其改編算法和方程，使之能在量子電腦上運行。2019年10月，Google執行長Sundar Pichai宣布，公司已實現量子霸權，通過新設計的解決方案首次實現了量子優勢。
而此次TensorFlow Quantum的發布，是繼微軟Azure Quantum的推出，以及漢威聯合等公司，取得階段性成功之後，再一次的進步。
據部落格文章所述，通過標準的Keras庫，並提供與現有TensorFlow API兼容的量子電路模擬器，和量子計算原語（primitives），可創建量子模型。
在3月6日提交給線數據庫平台arXiv的論文中，介紹了基於Python語言搭建的框架。（https://arxiv.org/abs/2003.02989）
「我們希望該框架，能夠為量子計算和機器學習研究界提供必備工具，以探索自然和人工量子系統的模型，並最終發現可能產生量子優勢的新量子算法。」論文中指出。「未來，我們希望擴展可支持的自定義仿真硬體範圍，包括GPU和TPU的集成。」
其中，論文詳細介紹了TensorFlow Quantum軟體堆疊，該軟體堆疊由開源量子電路庫Cirq，和機器學習平台TensorFlow兩部分組成。
該論文有超過20名作者，有來自Google X實驗室、滑鐵盧大學量子計算研究所、NASA量子AI實驗室、大眾汽車，以及Google Research等部門
據瞭解，TensorFlow Quantum的發布與TensorFlow Dev Summit的召開在同一周，後者是機器學習從業人員的年度會議。不過，由於新冠肺炎的持續影響，谷歌取消了此次活動的線下舉辦方式。
本文為雷鋒網授權刊登，原文標題為「谷歌推出TFQ，一個可訓練量子模型的機器學習框架」
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