谷歌今天宣佈開源TensorFlow Quantum，讓開發者可以構建針對量子計算機的人工智能模型。
目前量子計算仍處於早期階段，但正在迅速發展成熟。
IBM量子芯片的處理能力每年一倍，前幾天Honeywell也推出了最新的量子計算系統，聲稱未來5年內量子計算速度將提高10萬倍。
為了能夠利用速度如此之快的量子計算機，研究人員不得不編寫專有的算法來運行量子位。
與傳統二進制不同的是，這種算法可以表示為1、0或兩種狀態兼有，而且需要專有的開發工具。
這時候TensorFlow Quantum就派上用場了。
TensorFlow Quantum提供了一組運算符和低等級編程構造塊，用於創建可與量子位、量子邏輯門和量子電路配合使用的人工智能模型，從而符消除了一些潛在的複雜性，以減少研究人員需要編寫的代碼量。
谷歌研究人員Alan Ho和Masoud Mohseni在博客中這樣寫道：“TensorFlow Quantum讓研究人員可以在單個計算圖形中將量子數據集、量子模型和經典控制參數構造為張量。”
TensorFlow Quantum的一種潛在應用是量子數據解釋。
因為量子位可以同時表示1和0，所以找出由量子處理器執行的計算結果本身就是一個巨大的挑戰。
根據兩位研究員的說法，TensorFlow Quantum讓工程師可以開發出能夠自動解開量子數據的人工智能模型。
“TensorFlow Quantum為模型開發提供了原語，這些模型解開並概括了量子數據中的相關性，為改進現有量子算法或者發現新的量子算法提供了機會。”
目前，TensorFlow Quantum僅限於在模擬量子計算機中使用，但谷歌計劃進一步兼容真實的計算機，以及去年穀歌發佈的Sycamore量子系統。
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