Google a lancé aujourd’hui TensorFlow Quantum (TFQ), une bibliothèque open source pour le prototypage de modèles d’apprentissage automatique quantique.
Les ordinateurs quantiques ne sont pas encore assez courants, mais lorsqu’ils arriveront, ils auront besoin d’algorithmes. TFQ comble cette lacune en permettant aux développeurs de créer des algorithmes d’IA hybrides qui utilisent à la fois des techniques informatiques classiques et des simulations de circuits informatiques quantiques.
Selon un de Google AI:
TFQ fournit les outils nécessaires pour rassembler les communautés de recherche en informatique quantique et en apprentissage automatique pour contrôler et modéliser des systèmes quantiques naturels ou artificiels; par exemple. Processeurs NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) avec environ 50 à 100 qubits.
TFQ fonctionne en prenant des données quantiques – informations contenues dans des bits quantiques ou qubits – et en les traitant avec des systèmes d’IA hybrides.
Appelé “modélisation de l’IA hybride classique », cette technique permet aux chercheurs et aux développeurs de démêler les données quantiques afin qu’elles puissent être utilisées pour générer des prédictions sur les algorithmes quantiques.
Selon une publication de Google et de ses partenaires de la NASA, de l’Université de Waterloo et de Volkswagen:
Nous montrons comment on peut appliquer TFQ pour s’attaquer à des tâches avancées d’apprentissage quantique, y compris le méta-apprentissage, l’apprentissage hamiltonien et l’échantillonnage des états thermiques. Nous espérons que ce cadre fournit les outils nécessaires aux communautés de recherche en informatique quantique et en apprentissage automatique pour explorer des modèles de systèmes quantiques naturels et artificiels, et finalement découvrir de nouveaux algorithmes quantiques qui pourraient potentiellement donner un avantage quantique.
Google n’est pas la seule entreprise à proposer des systèmes hybrides quantiques – IA ML. Microsoft et IBM proposent tous deux des services similaires sous la forme d’Azure Quantum et d’IBM Q.
Mais TensorFlow est incroyablement populaire auprès des développeurs et des communautés de recherche et le travail de Google dans le domaine de l’informatique quantique a été pour le moins impressionnant.
Google et ses partenaires espèrent que cela mènera à de nouveaux algorithmes quantiques capables de produire l’avantage quantique nécessaire pour résoudre les problèmes ouverts que les chercheurs pensent que les ordinateurs quantiques aborderont bientôt.
Pour plus d’informations, consultez le blog de Google . Vous pouvez télécharger TensorFlow Quantum.
