O Google anunciou nessa segunda-feira (9), o lançamento do TensorFlow Quantum, uma biblioteca de código aberto para a prototipagem rápida de modelos de Machine Learning (ML) quânticos. A estrutura pode construir conjuntos de dados quânticos, protótipo de modelos quânticos híbridos e clássicos de ML.
Segundo o anúncio da empresa, o TensorFlow Quantum (TFQ) fornece as ferramentas necessárias para reunir as comunidades de computação quântica e pesquisa de ML para controlar e modelar sistemas quânticos naturais ou artificiais, por exemplo, processadores NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) com aproximadamente 50 a 100 qubits.
A estrutura foi desenvolvida em colaboração com a Universidade de Waterloo, a divisão da Alphabet para projetos inovadores – a X e Volkswagen.
Conforme explicação do Google, o TFQ integra o Cirq ao TensorFlow e oferece abstrações de alto nível para o desenvolvimento e implementação de modelos quânticos clássicos, tanto discriminativos quanto generativos, fornecendo computação quântica primitiva compatíveis com as APIs existentes do TensorFlow, além de simuladores de circuito quântico de alto desempenho.
“Acreditamos que a ponte entre as comunidades ML e Quantum levará a novas descobertas empolgantes e acelerará a descoberta de novos algoritmos quânticos para resolver os problemas mais desafiadores do mundo”, disse o comunicado publicado no blog AI Google.
O lançamento do TensorFlow Quantum acontece na mesma semana que o TensorFlow Dev Summit, uma reunião anual de profissionais de Machine Learning que usam a estrutura nos escritórios do Google no Vale do Silício. Devido à tensão sobre o coronavírus, o evento físico foi cancelado.
“Hoje, o TensorFlow Quantum é voltado principalmente para a execução de circuitos quânticos em simuladores clássicos de circuitos quânticos. No futuro, o TFQ poderá executar circuitos quânticos em processadores quânticos reais suportados pelo Cirq, incluindo o próprio Sycamore, o processador do Google”, informou a gigante de tecnologia.
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