谷歌推出量子机器学习框架TFQ-TensorFlow Quantum，一个可训练量子模型的机器学习框架

当地时间3月9日，Google与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。

TFQ提供了必要的工具，将量子计算和机器学习技术结合起来，以控制并建模自然或人工的量子计算系统。该框架可构建量子数据集、混合量子模型和经典机器学习模型原型、支持量子电路模拟器，以及训练判别和生成量子模型。

随着近些年量子计算技术的发展，量子机器学习模型的研发可能会在医学、材料、传感和通信领域取得突破，甚至产生深远影响。不过迄今为止，业界缺乏发现量子机器学习模型的研究工具。该模型可以处理量子数据并在可用的量子计算机上执行。

实际上，早在2017年10月，谷歌宣布了开源量子计算软件OpenFermion的源代码，可让使用者利用其改编算法和方程，使之能在量子计算机上运行。2019年10月，Google 首席执行官Sundar Pichai宣布公司已实现量子霸权，通过新设计的解决方案首次实现了量子优势。

而此次TensorFlow Quantum的发布是继微软Azure Quantum的推出，以及霍尼韦尔等公司取得阶段性成功之后的又一进步。

据博客所述，通过标准的Keras库，并提供与现有TensorFlow API兼容的量子电路模拟器和量子计算原语（primitives），可创建量子模型。

在3月6日提交给线数据库平台arXiv的论文中介绍了基于Python语言搭建的框架。

https://arxiv.org/abs/2003.02989

“我们希望该框架能够为量子计算和机器学习研究界提供必备工具，以探索自然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，”论文中指出。“未来，我们希望扩展可支持的自定义仿真硬件范围，包括GPU和TPU的集成。”

其中，论文详细介绍了TensorFlow Quantum软件堆栈，该软件堆栈由开源量子电路库Cirq和机器学习平台TensorFlow两部分组成。

该论文有超过20名作者，有来自Google X实验室、滑铁卢大学量子计算研究所、NASA 量子AI实验室、大众汽车，以及Google Research等部门。

据了解，TensorFlow Quantum的发布与TensorFlow Dev Summit的召开在同一周，后者是机器学习从业人员的年度会议。不过，由于新冠肺炎的持续影响，谷歌取消了此次活动的线下举办方式。

相关链接：https://ai.googleblog.com/2020/03/announcing-tensorflow-quantum-open.html