Google 9日宣布推出能将机器学习（Machine Learning）和量子运算（Quantum Computing）计划结合的TensorFlow Quantum。此框架可构建量子数据集、制作混合量子及典型机器学习模型原型、支持量子电路模拟器（Quantum Circuit Simulator），并训练判别式与生成式量子模型。
Google去年秋天曾表示，凭着全新工程设计解决方案首次亮相，取得量子霸权（Quantum Supremacy）。随着Azure Quantum发布及Honeywell等公司的突破性进展，Google也立即发布TensorFlow Quantum框架。
Google AI官方博客指出，借由标准Keras函数，同时通过量子电路模拟器及与TensorFlow API提供兼容的量子运算基元（Primitive），让创建量子模型成为可能。3月6日提交arXiv线上预印本数据库的论文，便解释了此Python框架。论文由Google X实验室、加拿大滑铁卢大学量子运算研究所、美国太空总局（NASA）量子人工智能实验室（Quantum AI Lab）、大众汽车和Google Research的20多位作者共同撰写。
“我们希望此框架为量子运算和机器学习研究领域提供必要工具，以探索自然和人工量子系统的模型，并最终发现极具产生量子优势潜力的新量子算法，”论文指出：“在未来，我们希望扩大定制化模拟硬件的支持范围，包括GPU和张量处理器（TPU）集成。”
论文也详细介绍TensorFlow Quantum软件堆栈，结合开放源码量子电路库Cirq和TensorFlow机器学习平台。量子运算死忠拥护者希望这项技术的高效率模拟特性，能引领生命科学、解密、化学或材料开发及优化等领域进一步发展。
就在TensorFlow Quantum发布的同一周，2020年TensorFlow开发者高峰会（TensorFlow Dev Summit 2020）也在3月11日举行，每年在硅谷Google办公室召开，并专门针对使用此框架的机器学习相关开发人员共襄盛举的年度盛会。但由于武汉肺炎持续肆虐，今年大会决定取消现场活动，改成线上举行。
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