Créé par Google Brain, TensorFlow est le moteur de Machine Learning/Deep Learning le plus populaire du marché. Google a lancé cette semaine TFQ, TensorFlow Quantum, une variation de son moteur pensée pour les ordinateurs quantiques et la modélisation des données quantiques.
L’objectif de cette nouvelle bibliothèque est de permettre la réalisation d’apprentissage machine accéléré par des ordinateurs quantiques. Il s’agit donc d’une bibliothèque hybride pour rapidement prototyper des modèles ML hybrides « quantum-classique ». TFQ intègre des algorithmes quantiques et une logique quantique (en Cirq, l’outil de Google pour construire des algorithmes aptes à s’exécuter sur les machines quantiques actuelles NISQ) et fournit des primitives d’informatique quantique compatibles avec les API TensorFlow existantes.
Bref, TensorFlow Quantum permet d’intégrer des calculs quantiques dans des outils ML classiques exploitant TensorFlow sans rien changer.
Avec TFQ, l’univers de l’informatique quantique franchit une nouvelle étape vers la concrétisation d’application réelle exploitant son potentiel.
Pour en savoir plus : TensorFlow Quantum is a library for hybrid quantum-classical machine learning.