3月9日，Google與滑鐵盧大學、大眾汽車等聯合發佈TensorFlow Quantum（TFQ），一個可快速建立量子機器學習模型原型的開源庫。
這是量子計算技術的發展上的又一大突破。TFQ提供了必要的工具，通過標準的Keras庫，並提供與現有TensorFlow API兼容的量子電路模擬器和量子計算原語（primitives），即將量子計算和機器學習技術結合起來，以控制並建模自然或人工的量子計算系統。該框架可構建量子數據集、混合量子模型和經典機器學習模型原型、支持量子電路模擬器，以及訓練判別和生成量子模型。該框架能夠為量子計算和機器學習研究界提供必備工具，以探索自然和人工量子系統的模型，並最終發現可能產生量子優勢的新量子算法。並且在未來，TFQ有望拓展可支持的自定義仿真硬件範圍，包括GPU和TPU的集成。
TensorFlow Quantum軟件堆棧，該軟件堆棧由開源量子電路庫Cirq和機器學習平臺TensorFlow兩部分組成。
開源量子電路庫Cirq
Cirq主要用來短期 (Near-Term) 問題，希望幫助研究人員，瞭解NISQ計算機到底能不能解決，實際應用的中的計算問題。這個框架，經Apache 2.0協議許可，可以修改，可以嵌入任何開源/付費的軟件包。框架安裝好之後，開發者就可以給特定的量子處理器，編寫它的量子算法了，據說很友好——用戶可以精確控制量子電路 (Quantum Circuits) ；為了編寫和編譯量子電路，數據結構是專門優化過的，讓開發者能更加充分地利用NISQ架構。另外，Cirq支持在模擬器上運行算法，如果將來有了量子計算機，或者更大的模擬器，也很容易通過雲，把設備和算法集成起來。
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