TFQ: una nueva biblioteca de Google sobre código abierto para Quantum Machine Learning

12 marzo, 2020
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El Machine Learning no simula exactamente los sistemas en la naturaleza, pero si tiene la habilidad de aprender un modelo de un sistema y predecir el comportamiento del sistema.

En los últimos años, los modelos de ML han demostrado tener una capacidades muy prometedoras en esta tarea, por lo que han avanzado hasta lograr la detección del cáncer, pronosticar terremotos, predecir patrones  del cambio climático, incluso detectar nuevos exoplanetas.

Los nuevos progresos en computación cuántica ayudarán a desarrollar aún más los modelos de ML cuántico; con estos se pueden llegar a resolver problemas mayores. Hasta la fecha esto estaba siendo una tarea complicada, porque a los investigadores les faltan herramientas para descubrir modelos de ML cuánticos que procesaran datos cuánticos y se ejecutarán en computadoras cuánticas.

Google en colaboración con la Universidad de Waterloo, X y Volkswagen han anunciado el lanzamiento de TensorFlow Quantum (TFQ), una biblioteca de código abierto para la creación rápida de prototipos de modelos cuánticos de ML. Esta herramienta TFQ proporciona las herramientas necesarias para facilitará la creación de aplicaciones cuánticas de aprendizaje automático. p.ej. Procesadores Quantum de escala intermedia ruidosa (NISQ) con ~ 50 – 100 qubits.

TensorFlow Quantum es un complemento del popular kit de herramientas TensorFlow de Google, que ha ayudado a dar un gran impulso al aprendizaje automático desde su lanzamiento en 2015. 

TensorFlow Quantum permite escribir aplicaciones cuánticas sin atascarse en los detalles del hardware. Posee un interruptor que te permite cambiar entre una computadora cuántica real y una simulación de una máquina clásica. Esto significa que se puede depurar la aplicación cuántica en una simulación antes de intentar ejecutarla en una configuración cuántica completa.

Masoud Mohseni, quien lidera el proyecto TensorFlow Quantum, espera que los codificadores lo usen para descubrir nuevos algoritmos fundamentales que otros puedan reutilizar una y otra vez.

Otras herramientas parecidas

La startup de computación cuántica Xanadu en Toronto tiene una plataforma similar llamada Pennylane. Nathan Killoran el investigador de Xanadu Nathan Killoran, señala que los desarrolladores crean comunidades en torno a herramientas de renombre como TensorFlow, que comparten código e ideas, lo que fomenta la innovación. Además, cree que la tecnología está avanzando tanto justamente por eso.

D-Wave Systems, una compañía de computación cuántica con sede en Columbia Británica, sacó una nueva versión de su software Leap. Leap está siendo utilizado por varias multinacionales para desarrollar software cuántico interno. Entre ellos se encuentran Volkswagen, que construyó un simulador de transporte público súper preciso para planificar rutas de autobuses, y Telecom Italia, que creó una aplicación cuántica para optimizar las redes 5G.

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