3月10日消息，谷歌宣布推出量子機器學習庫TensorFlow Quantum（TFQ），這是一個開放源代碼庫，可以快速為量子機器學習模型提供原型。TFQ提供了將量子計算和機器學習技術相結合以控制和建模自然或手動量子計算系統(tǒng)所必需的工具。該工具可以構建量子數(shù)據(jù)集、原型混合量子模型和經(jīng)典機器學習模型，支持量子電路模擬器以及訓練判別和生成量子模型。

近年來，隨著量子計算技術的發(fā)展，量子機器學習模型的發(fā)展可能會在醫(yī)學，材料，傳感和通信等領域取得突破，甚至產(chǎn)生深遠的影響。但是，到目前為止，該行業(yè)缺少用于發(fā)現(xiàn)量子機器學習模型的研究工具。該模型可以處理量子數(shù)據(jù)并在可用的量子計算機上執(zhí)行。

實際上，早在2017年10月，谷歌就宣布了OpenFermion的源代碼，OpenFermion是一種開放源代碼的量子計算軟件，允許用戶使用其改編的算法和方程式在量子計算機上運行。2019年10月，谷歌首席執(zhí)行官桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）宣布該公司已實現(xiàn)量子霸權，通過新設計的解決方案首次實現(xiàn)了量子優(yōu)勢。TensorFlow Quantum的推出是繼Microsoft的Azure Quantum推出以及霍尼韋爾（Honeywell）等公司取得的里程碑式成功之后的又一步。

根據(jù)論文所述，可以通過標準的Keras庫以及提供與現(xiàn)有TensorFlow API兼容的量子電路模擬器和量子計算基元來創(chuàng)建量子模型。在3月6日提交給在線數(shù)據(jù)庫平臺arXiv的一篇論文中描述了基于Python語言的框架。

論文指出：“我們希望該框架能夠為量子計算和機器學習領域的研究人員提供必要的工具，以探索自然和人工量子系統(tǒng)的模型，并最終發(fā)現(xiàn)可能產(chǎn)生量子優(yōu)勢的新量子算法。將來，我們希望擴展可支持的定制仿真硬件的范圍，包括GPU和TPU的集成?！?

其中，論文詳細介紹了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。該論文有超過20名作者，有來自Google X實驗室、滑鐵盧大學量子計算研究所、NASA 量子AI實驗室、大眾汽車，以及Google Research等部門。