谷歌日前宣布開(kāi)源TensorFlow Quantum(TensorFlow的擴(kuò)展)，讓開(kāi)發(fā)者能夠?yàn)榱孔佑?jì)算機(jī)構(gòu)建人工智能模型。

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目前量子計(jì)算仍處于早期階段，但該技術(shù)正在迅速發(fā)展成熟。IBM的量子芯片處理能力每年翻一番，Honeywell最近也推出了一套系統(tǒng)，預(yù)計(jì)在未來(lái)5年內(nèi)將速度提升10萬(wàn)倍。

為了能夠使用速度超快的量子計(jì)算機(jī)，研究人員不得不編寫(xiě)可以運(yùn)行量子位的專(zhuān)有算法，與傳統(tǒng)二進(jìn)制不同的是，這種算法可以表示為1、0或兩種狀態(tài)兼有，而且需要專(zhuān)有的開(kāi)發(fā)工具。

這時(shí)候就需要TensorFlow Quantum了。它提供了一組運(yùn)算符，低等級(jí)編程構(gòu)造塊，用于創(chuàng)建可與量子位、量子邏輯門(mén)和量子電路配合使用的人工智能模型。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。

谷歌研究人員Alan Ho和Masoud Mohseni在博客中這樣寫(xiě)道：“TFQ允許研究人員在單個(gè)計(jì)算圖形中將量子數(shù)據(jù)集、量子模型和經(jīng)典控制參數(shù)構(gòu)造為張量。”

TensorFlow Quantum的一種潛在應(yīng)用是量子數(shù)據(jù)解釋。因?yàn)榱孔游豢梢酝瑫r(shí)表示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)巨大的挑戰(zhàn)。根據(jù)Ho和Mohseni的說(shuō)法，TensorFlow Quantum讓工程師可以開(kāi)發(fā)出能夠自動(dòng)解開(kāi)量子數(shù)據(jù)的AI模型。

他們這樣寫(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)有量子算法或者發(fā)現(xiàn)新的量子算法提供了機(jī)會(huì)。”

目前，TensorFlow Quantum僅限于在模擬量子計(jì)算機(jī)中使用，但谷歌計(jì)劃進(jìn)一步兼容真實(shí)的計(jì)算機(jī)。谷歌計(jì)劃增加支持自主開(kāi)發(fā)的Sycamore量子系統(tǒng)(去年公布)。