谷歌日前宣布開源TensorFlow Quantum(TensorFlow的擴展)，讓開發(fā)者能夠為量子計算機構建人工智能模型。

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目前量子計算仍處于早期階段，但該技術正在迅速發(fā)展成熟。IBM的量子芯片處理能力每年翻一番，Honeywell最近也推出了一套系統(tǒng)，預計在未來5年內將速度提升10萬倍。

為了能夠使用速度超快的量子計算機，研究人員不得不編寫可以運行量子位的專有算法，與傳統(tǒng)二進制不同的是，這種算法可以表示為1、0或兩種狀態(tài)兼有，而且需要專有的開發(fā)工具。

這時候就需要TensorFlow Quantum了。它提供了一組運算符，低等級編程構造塊，用于創(chuàng)建可與量子位、量子邏輯門和量子電路配合使用的人工智能模型。這些運算符消除了一些潛在的復雜性，以減少研究人員需要編寫的代碼量。

谷歌研究人員Alan Ho和Masoud Mohseni在博客中這樣寫道：“TFQ允許研究人員在單個計算圖形中將量子數據集、量子模型和經典控制參數構造為張量。”

TensorFlow Quantum的一種潛在應用是量子數據解釋。因為量子位可以同時表示1和0，所以找出由量子處理器執(zhí)行的計算結果本身就是一個巨大的挑戰(zhàn)。根據Ho和Mohseni的說法，TensorFlow Quantum讓工程師可以開發(fā)出能夠自動解開量子數據的AI模型。

他們這樣寫道：“TFQ庫為模型的開發(fā)提供了原語，這些模型解開并概括了量子數據中的相關性，為改進現有量子算法或者發(fā)現新的量子算法提供了機會。”

目前，TensorFlow Quantum僅限于在模擬量子計算機中使用，但谷歌計劃進一步兼容真實的計算機。谷歌計劃增加支持自主開發(fā)的Sycamore量子系統(tǒng)(去年公布)。