該框架可構(gòu)建量子數(shù)據(jù)集、混合量子模型和經(jīng)典機器學習模型原型、支持量子電路模擬器，以及訓練判別和生成量子模型。
隨著近些年量子計算技術(shù)的發(fā)展，量子機器學習模型的研發(fā)可能會在醫(yī)學、材料、傳感和通信領(lǐng)域取得突破，甚至產(chǎn)生深遠影響。不過迄今為止，業(yè)界缺乏發(fā)現(xiàn)量子機器學習模型的研究工具。該模型可以處理量子數(shù)據(jù)并在可用的量子計算機上執(zhí)行。
實際上，早在2017年10月，谷歌宣布了開源量子計算軟件OpenFermion的源代碼，可讓使用者利用其改編算法和方程，使之能在量子計算機上運行。2019年10月，Google 首席執(zhí)行官Sundar Pichai宣布公司已實現(xiàn)量子霸權(quán)，通過新設(shè)計的解決方案首次實現(xiàn)了量子優(yōu)勢。
而此次TensorFlow Quantum的發(fā)布是繼微軟Azure Quantum的推出，以及霍尼韋爾等公司取得階段性成功之后的又一進步。
據(jù)博客所述，通過標準的Keras庫，并提供與現(xiàn)有TensorFlow API兼容的量子電路模擬器和量子計算原語（primitives），可創(chuàng)建量子模型。
在3月6日提交給線數(shù)據(jù)庫平臺arXiv的論文中介紹了基于Python語言搭建的框架。
“我們希望該框架能夠為量子計算和機器學習研究界提供必備工具，以探索自然和人工量子系統(tǒng)的模型，并最終發(fā)現(xiàn)可能產(chǎn)生量子優(yōu)勢的新量子算法，”論文中指出?！拔磥?，我們希望擴展可支持的自定義仿真硬件范圍，包括GPU和TPU的集成。”
其中，論文詳細介紹了TensorFlow Quantum軟件堆棧，該軟件堆棧由開源量子電路庫Cirq和機器學習平臺TensorFlow兩部分組成。
該論文有超過20名作者，有來自Google X實驗室、滑鐵盧大學量子計算研究所、NASA 量子AI實驗室、大眾汽車，以及Google Research等部門。
據(jù)了解，TensorFlow Quantum的發(fā)布與TensorFlow Dev Summit的召開在同一周，后者是機器學習從業(yè)人員的年度會議。不過，由于新冠肺炎的持續(xù)影響，谷歌取消了此次活動的線下舉辦方式。
