Google 宣布与滑铁卢大学、大众汽车公司联合推出 TensorFlow Quantum（以下简称 TFQ），这是一个可快速搭建量子 ML 模型的开源库。TFQ 将提供把量子计算和机器学习研究相融合所必需的工具，以控制、建模自然或人工的量子系统，比如 50 到 100 个量子比特的嘈杂中型量子（NISQ）处理器。3 月 6 日，研究团队在预印本平台 arXiv 上提交了论文，对这一基于 Python 语言的新框架进行了详细解释，论文作者共有 20 多位，来自 Google 研究院、滑铁卢大学量子计算研究所、NASA 的 Quantum AI 实验室、大众汽车和神秘的 Google X 部门。
一直以来，经典的 ML 模型对科研攻关工作多有助力，比如癌症检测、预测地震和余震、预测极端天气和检测系外行星等。而新的量子 ML 模型的诞生，将有助于医学、材料、传感、通信领域取得更多突破。目前，Google 已将 TFQ 及各种经典深度学习算法用于实现量子神经网络，包括各种量子过程。Google 在论文中提供了这些量子应用的概览，每个示例都可以通过 Colab 在浏览器中运行，感兴趣的读者可查阅原论文。
TFQ 的关键功能就是能够同时训练以及执行多个量子电路。能够在计算机集群间并行化计算，能够多核计算机上模拟体量相对较大的量子电路，从而实现目标。同时，团队还发布了 Qsim，一种高性能开源的量子电路模拟器，该模拟器特别针对多核 Intel 处理器进行优化。
项目 GitHub 地址