گوگل ویژگی‌های «تنسوری‌فلو کوانتوم ۵» را اعلام کرد

شکل ۱. کوانتوم ۵ منتشر‌شده در analyticsindiamag به تاریخ ۵ آپریل ۲۰۲۱لینک منبع Google Announces TensorFlow Quantum 0.5.0: Expected Features &amp;amp;amp; Updatesعبارت TFQ شامل ساختارهایی مانند کیوبیت، گیت‌ها، مدارها و اپراتورهای اندازه‌گیری مورد نیاز برای تعیین محاسبات کوانتومی است. گوگل اولین سالگرد تنسورفلو کوانتوم (TFQ) را جشن می‌گیرد، کتابخانه‌ای برای نمونه‌سازی سریع مدل‌های ML کوانتومی کلاسیک ترکیبی. TFQ به عنوان نقطه عطفی برای توسعه در مدل‌های ترکیبی کوانتومی و یادگیری ماشینی کلاسیک در نظر گرفته می‌شود که شرکت سال‌ها در حال تلاش برای آن بوده است.یک سال از زمانی که ما TensorFlow Quantum را منتشر کردیم می‌گذرد. در این مقاله، نگاهی به نتایج، مقالات، و گام‌های بعدی خواهیم انداخت.مطالعه مقاله رایانه‌های کوانتومی در مقابل رایانه‌های احتمالی توصیه می‌شود.محاسبات TensorFlowدر اصل TFQ از زمان آغاز به کار خود در اجلاس توسعه‌دهنده TensorFlow در سال ۲۰۲۰، ابزارها و ویژگی‌های هیجان‌انگیزی را برای تحقیقات محاسبات کوانتومی به ارمغان آورده است. TFQ با همکاری دانشگاه واترلو، X و فولکس‌واگن توسعه یافت. این روش Cirq را با TensorFlow ادغام می‌کند تا انتزاع‌های سطح بالا را برای طراحی و پیاده‌سازی هر دو مدل کوانتومی کلاسیک متمایز و زایشی ارائه دهد. TFQ محققان را با اصول محاسبات کوانتومی سازگار با TensorFlow API موجود، همراه با شبیه سازهای مدار کوانتومی با کارایی بالا فراهم می‌کند.تکنولوژی TFQ شامل ساختارهایی مانند کیوبیت، گیت‌ها، مدارها و اپراتورهای اندازه‌گیری مورد نیاز برای تعیین محاسبات کوانتومی است. این روش به کاربران اجازه می‌دهد تا محاسبات خاص کاربر را انجام دهند که می‌تواند در شبیه‌سازی یا بر روی سخت‌افزار واقعی اجرا شود. Cirq دارای ماشین‌آلات اساسی برای طراحی الگوریتم‌های کارآمد و اجرای آن‌ها در شبیه سازهای مدار کوانتومی و در نهایت در پردازنده‌های کوانتومی است.تا‌کنون از آن برای شبکه‌های عصبی کانولوشن کلاسیک-کوانتومی ترکیبی، یادگیری ماشین برای کنترل کوانتومی، یادگیری لایه به لایه برای شبکه‌های عصبی کوانتومی، یادگیری دینامیک کوانتومی، مدل‌سازی زایشی حالت‌های کوانتومی مختلط، یادگیری تقویتی و غیره استفاده شده است.گوگل به زودی TensorFlow Quic ۰.۵.۰ را با پشتیبانی بیشتر برای بارهای کاری توزیع‌شده، بسیاری از ویژگی‌های کوانتومی محور جدید و افزایش عملکرد منتشر خواهد کرد.ممکن است علاقمند به مطالعه مقاله انقلاب رایانش کوانتومی باشید.انتظار چه چیزی از TensorFlow کوانتومی ۵ را داشته باشیم؟در سال ۲۰۱۹، گوگل ادعا کرد که با پردازنده جدید ۵۴ کیوبیت خود، یعنی سیکامور، به برتری سواینتوم دست یافته است. انتظار می‌رود TFQ ۰.۵.۰ تلاش‌های محاسبات کوانتومی شرکت را تسریع کند. در زیر برخی تحولات که می‌توانیم انتظار داشته باشیم آمده است:گسترش افق‌های تحقیقات کوانتومی: اگرچه محاسبات کوانتومی پیشرفت زیادی را در چند سال اخیر شاهد بوده است، اما ابزارهای تحقیقاتی برای توسعه مدل‌های ML کوانتومی مفید که بتواند داده‌های کوانتومی را پردازش کند و در کامپیوترهای کوانتومی موجود اجرا کند هنوز وجود ندارد. در‌حالی‌که TFQ این ابزارها را برای محققان فراهم کرده است، نسخه به‌روز‌شده ممکن است قابلیت‌های پیشرفته‌ای را به ارمغان بیاورد که می‌تواند به سرعت بخشیدن به تحقیقات در علوم پزشکی، علوم آب و هوا و غیره کمک کند.سرعت بخشیدن به تحقیق کوانتومی گوگل: تحقیق محاسبات کوانتومی منطقه تمرکز گوگل بوده است تا مرزها را در محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین هل دهد. برخی از حوزه‌های تمرکز کنونی شامل کار در مورد شیمی کوانتوم، امواج مایکروویو در محاسبات کوانتومی و غیره است. گوگل تلاش‌های پیشگامانه‌ای را در آزمایش‌ها عملی محاسبات کوانتومی و نه فقط شبیه‌سازها، رهبری می‌کند.بهبود معیارهای شبیه‌سازی: انتظار می‌رود TFQ ۰.۵.۰ معیارهای شبیه‌سازی در مقابل Cirq را بهبود بخشد، که برای محققان محاسبات کوانتومی که علاقه‌مند به اجرا و توسعه الگوریتم‌هایی هستند که از کامپیوترهای کوانتومی موجود استفاده می‌کنند، طراحی شده است.پیاده‌سازی با سرعت بالا: نه تنها TFQ ۰.۵.۰ است که انتظار می‌رود تحقیقات کوانتومی را سرعت بخشد، بلکه امکان پیاده‌سازی آسان ایده‌هایی را فراهم می‌کند که در غیر این صورت هرگز مورد آزمایش قرار نمی‌گیرند. محققان بر این باورند که اجرا یک مانع مشترک بر سر راه ایده‌های جدید و جالب است. به دلیل مشکلات در انتقال مفهوم به واقعیت، پروژه‌های زیادی در مرحله ایده گیر می‌افتند، چیزی که TFQ آن را آسان می‌سازد.اجرای مدارهای کوانتومی بر روی پردازنده‌های کوانتومی واقعی: امروزه، کوانتوم TensorFlow در درجه اول برای اجرای مدارهای کوانتومی بر روی شبیه‌سازهای مدار کوانتومی کلاسیک مورد استفاده قرار می‌گیرد. با نسخه‌های بعدی، TFQ ممکن است مدارهای کوانتومی را بر روی پردازنده‌های کوانتومی واقعی که توسط Cirq پشتیبانی می‌شوند، از جمله پردازنده گوگل، سیکامور، اجرا کند. محققان امیدوارند که با TFQ ۰.۵.۰، دامنه سخت‌افزارهای شبیه‌سازی سفارشی را که از ادغام GPU و TPU پشتیبانی می‌کنند، گسترش دهند.رسیدن به مزیت کوانتومی در یادگیری ماشین:محققان انتظار دارند TFQ ۰.۵.۰ به جستجو برای مزیت کوانتومی در زمینه یادگیری ماشین کمک کند.این متن با استفاده از ربات مترجم مقاله تکنولوژی ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.