Новые технологии для квантового машинного обучения.
Сегодня в блоге Google AI Blog была анонсирована Tensorflow Quantum — библиотека с открытым исходным кодом для квантового машинного обучения.
TensorFlow Quantum (TFQ) был выпущен в сотрудничестве с Университетом Ватерлоо, X и Volkswagen. TFQ предоставляет инструменты, необходимые для объединения исследовательских сообществ в области квантовых вычислений и машинного обучения для контролирования и моделирования естественных или искусственных квантовых систем.
Под капотом TFQ интегрирует Cirq с TensorFlow и предлагает высокоуровневые абстракции для проектирования и реализации как дискриминационных, так и порождающих квантово-классических моделей, предоставляя примитивы квантовых вычислений, совместимые с существующими API TensorFlow, наряду с высокопроизводительными симуляторами квантовых цепей.
TFQ содержит базовые структуры, такие как кубиты, логические элементы, схемы и операторы измерения, необходимые для определения квантовых вычислений. Определенные пользователем квантовые вычисления могут затем выполняться в симуляции или на реальном оборудовании.
TFQ позволяет исследователям строить квантовые наборы данных, квантовые модели и классические параметры управления как тензоры в одном вычислительном графе.
TensorFlow Quantum был использован для гибридных квантово-классических сверточных нейронных сетей, послойного обучения для квантовых нейронных сетей, генеративного моделирования смешанных квантовых состояний и т.д. По всем кейсам предоставляется обзор приложений в документации.
Компания TCL разработала гнущийся смартфон-планшет