『智东西』谷歌“量子霸权”上新招！开源量子机器学习库，拉低量子计算门槛

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智东西（公众号：zhidxcom）
编 | 心缘当量子计算碰到机器学习，会擦出什么新火花？
智东西3月10日消息，谷歌今天宣布推出量子机器学习库TensorFlow Quantum（TFQ）。
该工具可以构建量子数据集、原型混合量子模型和经典机器学习模型，支持量子电路模拟器以及训练判别和生成量子模型。
TFQ白皮书《TensorFlow Quantum：用于量子机器学习的软件框架》已在3月6日提交给预印本平台arXiv 。论文作者有20多位，分别来自谷歌最神秘的部门Google X、滑铁卢大学量子计算研究所、NASA的Quantum AI Lab、大众汽车和Google Research 。

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白皮书中写道：“我们希望这个框架为量子计算和机器学习研究界提供必要的工具，以探索经典和人工量子系统的模型，并最终发现可能产生量子优势的新量子算法” ， “将来，我们希望扩展支持的自定义仿真硬件的范围，以包括GPU和TPU集成。 ”
自去年谷歌首秀“量子霸权”后，陆续有科技公司公开踏入量子计算这一面向未来的超级计算战场，最新的公布还有微软云量子计算服务Azure Quantum、亚马逊云服务Amazon Braket和霍尼韦尔号称“全球功能最强的计算机” 。
废话不多说，快来看看谷歌这次的新发布究竟有何亮点？
TFQ白皮书：
一、为什么需要量子机器学习工具？物理学家理查德·费曼（Richard Feynman）曾说过：“自然不是古典的，该死的，因此，如果要模拟自然，最好将其变成量子力学的。 ”
由于自然现象遵循量子规则，因此Masoud Mohseni认为，如果机器学习模型要准确地反映世界，那么它们也必须是量子的。
机器学习（ML）虽然不能准确地模拟自然界中的系统，但可以学习系统模型并预测系统的行为。过去几年，经典机器学习模型为解决具有挑战性的科学问题带来新希望，包括癌症早筛、余震预防、天气预测、行星探索等。
随着量子计算发展的最新进展，新的量子机器学习模型的开发可能会对世界上最大的问题产??生深远的影响，从而在医学、材料、传感和通信等领域取得突破。
量子机器模型可以处理量子数据，并在当今可用的量子计算机上执行处理任务。但迄今为止，人们缺乏研究工具来发现有用的量子机器模型。
因此，谷歌研究人员与滑铁卢大学、大众汽车等机构的研究人员合作，研发用于快速建立量子机器学习模型原型的开源库TensorFlow Quantum（TFQ）。
二、 TFQ 能做什么？从事过人工智能相关研究的学者和从业者对谷歌TensorFlow都不陌生，它是全球最流行的机器学习开源框架，提供很多可重复使用的代码，使训练机器学习模型变得更简单快捷。

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TFQ是TensorFlow中的一个开源库，它能让使用者不必被量子计算的种种细节所困扰，更快更方便地编写量子应用程序，让处理量子数据变得更加容易。
TFQ提供了可以将量子计算和机器学习研究界聚集在一起的必要工具，以控??制和建模自然或人工量子系统。例如嘈杂中型量子（NISQ）处理器，具有约50-100量子位。
使用者可以在实际的量子计算机和经典计算机上模拟之间切换。也就是说，可以先在模拟中调试量子应用程序，然后再尝试在完整的量子设置上运行它。
负责TFQ项目的Masoud Mohseni希望，编码人员将使用TFQ来发现基本可重用的新算法。
在底层， TFQ将Cirq与TensorFlow集成在一起，并通过提供与现有TensorFlow API兼容的量子计算基元以及高性能量子电路仿真器，为判别式和生成式量子经典模型的设计和实现提供高级抽象。