Google が TensorFlow Quantum をオープンソース化し、開発者が量子 AI モデルを構築できるように

Google は最近、TensorFlow Quantum (TensorFlow の拡張) のオープンソースを発表し、開発者が量子コンピューター用の人工知能モデルを構築できるようにしました。

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量子コンピューティングはまだ初期段階ですが、その技術は急速に成熟しています。 IBMの量子チップの処理能力は毎年倍増しており、ハネウェルは最近、今後5年間で速度が10万倍に増加すると予想されるシステムを立ち上げた。

超高速量子コンピュータを使用するには、研究者は量子ビット上で動作できる独自のアルゴリズムを作成する必要があります。量子ビットは、従来のバイナリとは異なり、1、0、または両方の状態で表すことができ、独自の開発ツールが必要です。

ここで TensorFlow Quantum が登場します。量子ビット、量子論理ゲート、量子回路で動作する人工知能モデルを作成するための、低レベルのプログラミング構成要素である演算子のセットを提供します。これらの演算子は、基礎となる複雑さの一部を取り除き、研究者が記述する必要のあるコードの量を削減します。

「TFQにより、研究者は量子データセット、量子モデル、および古典的な制御パラメータを単一の計算グラフ内のテンソルとして構築できます」とGoogleの研究者であるアラン・ホー氏とマソウド・モフセニ氏はブログ投稿に書いている。

TensorFlow Quantum の潜在的な用途の 1 つは、量子データの解釈です。量子ビットは 1 と 0 の両方を同時に表すことができるため、量子プロセッサによって実行される計算の結果を理解すること自体が大きな課題となります。 Ho 氏と Mohseni 氏によると、TensorFlow Quantum を使用すると、エンジニアは量子データを自動的に解読できる AI モデルを開発できるという。

「TFQライブラリは、量子データ内の相関関係を解きほぐし一般化するモデルの開発のためのプリミティブを提供し、既存の量子アルゴリズムを改善したり、新しいアルゴリズムを発見したりする機会を提供します」と彼らは書いています。

現在、TensorFlow Quantum はシミュレートされた量子コンピューターでの使用に限定されていますが、Google は実際のコンピューターとの互換性を拡大する予定です。 Google は、昨年発表した自社開発の Sycamore 量子システムのサポートを追加する予定です。