Google a réussi à combiner ses initiatives d'apprentissage automatique et d'informatique quantique avec le lancement de TensorFlow Quantum.
Le cadre d'apprentissage automatique a la capacité de construire des ensembles de données quantiques, des prototypes hybrides quantiques et des modèles classiques d'apprentissage automatique, de prendre en charge des simulateurs de circuits quantiques et de former des modèles quantiques discriminants et génératifs.
La sortie de TensorFlow Quantum intervient après le lancement par Microsoft d'Azure Quantum et la récente nouvelle que Honeywell développe un ordinateur quantique avec un volume quantique d'au moins 64 qui sera disponible dans les trois prochains mois.
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TensorFlow Quantum
Dans un résumé d'un article, rédigé par des membres de l'unité X de Google, l'Institut pour l'informatique quantique de l'Université de Waterloo, le Quantum AI Lab de la NASA, Volkswagen et Google Research, soumis au référentiel de préimpression arXiv, les auteurs expliquent ce qu'ils croient TensorFlow Quantum peut réaliser, en disant:
«Nous espérons que ce cadre fournira les outils nécessaires aux communautés de recherche en informatique quantique et en apprentissage automatique pour explorer des modèles de systèmes quantiques naturels et artificiels, et finalement découvrir de nouveaux algorithmes quantiques qui pourraient potentiellement donner un avantage quantique.»
L'article fournit des détails sur la pile logicielle TensorFlow Quantum qui combine la bibliothèque de circuits quantiques open source Cirq avec la plate-forme d'apprentissage automatique TensorFlow.
Il est à espérer que la capacité de TensorFlow Quantum à simuler des propriétés conduira à des avancées dans les domaines des sciences de la vie, du déchiffrement, du développement et de l'optimisation chimique ou matérielle.
Via VentureBeat
