Le applicazioni di calcolo quantistico a breve termine nei settori relativi a chimica, ottimizzazione e machine learning quantistico si basano su algoritmi quantistici variazionali, che utilizzano l'elaborazione iterativa tra computer quantistici e standard. PennyLane consente di iniziare a usare Amazon Braket in modo semplice e ti agevola nella creazione di algoritmi di machine learning variazionale e quantistico. Permette di usare strumenti familiari del machine learning per creare e addestrare i tuoi algoritmi. PennyLane fornisce una libreria chimica, qchem, che si può usare per mappare un problema di chimica computazionale in una formulazione di calcolo quantistico con poche righe di codice.
Grazie a PennyLane, Amazon Braket consente un'innovazione più rapida. In fase di test e ottimizzazione degli algoritmi, i nostri simulatori on demand a elevate prestazioni e completamente gestiti offrono un addestramento 10 volte più rapido rispetto alle simulazioni degli algoritmi in locale.  Per velocizzare gli algoritmi quantistici ibridi, ora puoi sfruttare i simulatori integrati a prestazioni elevate di PennyLane, come il simulatore lightning.gpu accelerato dall'SDK cuQuantum di NVIDIA per i carichi di lavoro basati su GPU. Tali simulatori sono dotati di metodi come il metodo adjoint per il calcolo del gradiente che riducono il numero di circuiti necessari per il calcolo e il gradiente e possono essere utilizzati per la sperimentazione iterativa rapida e la prototipazione.