谷歌开源TFQ，开发量子机器学习应用将变得更简单

机器学习在过去几年里有了飞速发展，促进了人类在癌症检测、图像处理、地震预测、极端天气预测和新系外行星探测方面的进步。但是如果你想interwetten与威廉的赔率体系 自然，最好的方法是遵循量子力学原理。因此许多大学、实验室甚至是科技公司开始结合量子力学和机器学习两个领域，尝试开发量子机器学习程序来模拟自然界的各类问题。

可惜迄今为止，我们仍缺少研究工具，来构建可用的量子机器学习模型，并让模型在可用的量子计算机上处理量子数据。未来，这种情况可能会发生改变。

当地时间3月9日，提出量子霸权的科技公司谷歌在官方博客上宣布，将联合滑铁卢大学、X公司（前身为谷歌X实验室）以及大众汽车集团，免费开源自己的量子机器学习软件TensorFlow Quantum（TFQ）。开源后，这套工具将有利于研究员更容易地开发量子机器学习应用。

TFQ

说到TFQ，它是谷歌的TensorFlow工具包的一个附件，是一个用于快速构建量子机器学习模型的开源库，可以为开发者提供必要的工具，把量子计算和机器学习研究领域结合起来，控制和模拟自然或人工量子系统。例如有 50 - 100 个量子位的嘈杂中型量子 （NISQ） 处理器。TensorFlow是简化的深度神经网络，可提供重复使用的代码，从而使新的机器学习应用不必从头开始编写代码，这让机器学习模型更易于应用。 自2015年推出以来，它已极大地推动了机器学习的发展。

TFQ实现过程演示

具体来说，TFQ可以让开发者编写量子应用程序，而不用考虑运行量子应用程序的硬件问题。谷歌开发了一个转化器，可以让开发者在实际的量子计算机和经典计算机之间进行切换。这意味着，开发者可以先在经典计算机上模拟调试量子应用程序，然后再尝试在完整的量子计算设备上运行程序。

TFQ项目负责人Masoud Mohseni希望开发人员使用这套工具发现更多新的量子机器学习算法。Mohseni认为，由于自然现象遵循量子规则，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。

谷歌在博客中写道，随着量子计算的发展，新的量子学习模型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，传感和通信领域取得突破。谷歌希望TFQ能做到这一点。

当下，量子机器学习还是一个新兴领域，但TFQ并不是该领域的第一个工具包。加拿大量子计算初创公司Xanadu也提供了一个类似的平台，称为Pennylane。 Xanadu研究人员内森·基洛兰认为，谷歌开放TFQ是件大事。他指出，开发人员围绕着TensorFlow等知名工具建立社区，共享代码和想法，可以促进创新，机器学习威廉希尔官方网站 也会因此变得更好。

在实验室研究外，量子计算软件也在逐渐走向主流。例如，加拿大量子计算公司D-Wave 上个月就发布了其新版Leap工具包，用于量子应用程序开发。多家大型公司正在使用Leap来开发内部量子软件。其中就有大众汽车公司（Volkswagen），建立了超精确的公共交通模拟器来计划公交路线，以及意大利电信公司（Telecom Italia）建立了用于优化5G网络的量子应用程序。