EITC/AI/TFQML టెన్సార్ ఫ్లో క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది గూగుల్ క్వాంటం ప్రాసెసర్ సైకామోర్ ఆర్కిటెక్చర్లో యంత్ర అభ్యాసాన్ని అమలు చేయడానికి గూగుల్ టెన్సార్ ఫ్లో క్వాంటం లైబ్రరీని ఉపయోగించడంపై యూరోపియన్ ఐటి సర్టిఫికేషన్ ప్రోగ్రామ్.
EITC/AI/TFQML టెన్సార్ ఫ్లో క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క పాఠ్యాంశాలు గూగుల్ యొక్క టెన్సార్ ఫ్లో క్వాంటం లైబ్రరీని ఉపయోగించడంలో సైద్ధాంతిక జ్ఞానం మరియు ఆచరణాత్మక నైపుణ్యాలపై దృష్టి సారించాయి, గూగుల్ క్వాంటం ప్రాసెసర్ సైకామోర్ ఆర్కిటెక్చర్ పై ఈ క్రింది నిర్మాణంలో ఏర్పాటు చేయబడిన సమగ్ర వీడియో ఈ EITC ధృవీకరణకు సూచనగా సందేశాత్మక కంటెంట్.
టెన్సార్ ఫ్లో క్వాంటం (టిఎఫ్క్యూ) హైబ్రిడ్ క్వాంటం-క్లాసికల్ ఎంఎల్ మోడళ్ల వేగవంతమైన ప్రోటోటైపింగ్ కోసం ఒక క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ. క్వాంటం అల్గోరిథంలు మరియు అనువర్తనాలలో పరిశోధన గూగుల్ యొక్క క్వాంటం కంప్యూటింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లను ప్రభావితం చేస్తుంది, అన్నీ టెన్సార్ఫ్లో నుండి.
టెన్సార్ ఫ్లో క్వాంటం క్వాంటం డేటా మరియు హైబ్రిడ్ క్వాంటం-క్లాసికల్ మోడళ్లను నిర్మించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది సిర్క్ (క్వాంటం సర్క్యూట్ల మోడల్ ఆధారంగా క్వాంటం ప్రోగ్రామింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్) లో రూపొందించిన క్వాంటం కంప్యూటింగ్ అల్గోరిథంలు మరియు తర్కాన్ని అనుసంధానిస్తుంది మరియు అధిక-పనితీరు గల క్వాంటం సర్క్యూట్ సిమ్యులేటర్లతో పాటు, ఇప్పటికే ఉన్న టెన్సార్ఫ్లో API లకు అనుకూలంగా ఉండే క్వాంటం కంప్యూటింగ్ ఆదిమాలను అందిస్తుంది. టెన్సార్ ఫ్లో క్వాంటం వైట్ పేపర్లో మరింత చదవండి.
క్వాంటం కంప్యూటింగ్ అంటే గణనను నిర్వహించడానికి సూపర్పొజిషన్ మరియు చిక్కు వంటి క్వాంటం దృగ్విషయాన్ని ఉపయోగించడం. క్వాంటం గణనలను చేసే కంప్యూటర్లను క్వాంటం కంప్యూటర్లు అంటారు. క్వాంటం కంప్యూటర్లు క్లాసికల్ కంప్యూటర్ల కంటే గణనీయంగా వేగంగా పూర్ణాంక కారకాలీకరణ (ఇది RSA గుప్తీకరణకు లోబడి ఉంటుంది) వంటి కొన్ని గణన సమస్యలను పరిష్కరించగలదని నమ్ముతారు. క్వాంటం కంప్యూటింగ్ అధ్యయనం క్వాంటం ఇన్ఫర్మేషన్ సైన్స్ యొక్క ఉప క్షేత్రం.
1980 ల ప్రారంభంలో భౌతిక శాస్త్రవేత్త పాల్ బెనియోఫ్ ట్యూరింగ్ యంత్రం యొక్క క్వాంటం మెకానికల్ నమూనాను ప్రతిపాదించినప్పుడు క్వాంటం కంప్యూటింగ్ ప్రారంభమైంది. రిచర్డ్ ఫేన్మాన్ మరియు యూరి మనిన్ తరువాత ఒక క్వాంటం కంప్యూటర్ క్లాసికల్ కంప్యూటర్ చేయలేని విషయాలను అనుకరించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉందని సూచించారు. 1994 లో, పీటర్ షోర్ RSA- గుప్తీకరించిన సమాచార మార్పిడిని డీక్రిప్ట్ చేసే శక్తిని కలిగి ఉన్న కారకాల పూర్ణాంకాల కోసం క్వాంటం అల్గోరిథంను అభివృద్ధి చేశాడు. 1990 ల చివర నుండి కొనసాగుతున్న ప్రయోగాత్మక పురోగతి ఉన్నప్పటికీ, చాలా మంది పరిశోధకులు "తప్పు-తట్టుకునే క్వాంటం కంప్యూటింగ్ ఇప్పటికీ చాలా దూరపు కల" అని నమ్ముతారు. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, ప్రభుత్వ మరియు ప్రైవేట్ రంగాలలో క్వాంటం కంప్యూటింగ్ పరిశోధనలో పెట్టుబడులు పెరిగాయి. 23 అక్టోబర్ 2019 న, గూగుల్ AI, యుఎస్ నేషనల్ ఏరోనాటిక్స్ అండ్ స్పేస్ అడ్మినిస్ట్రేషన్ (నాసా) తో కలిసి, ఏదైనా క్లాసికల్ కంప్యూటర్లో (క్వాంటం ఆధిపత్య ఫలితం అని పిలవబడే) అసాధ్యమైన క్వాంటం గణనను నిర్వహించినట్లు పేర్కొంది.
క్వాంటం సర్క్యూట్ మోడల్, క్వాంటం ట్యూరింగ్ మెషిన్, అడియాబాటిక్ క్వాంటం కంప్యూటర్, వన్-వే క్వాంటం కంప్యూటర్ మరియు వివిధ క్వాంటం సెల్యులార్ ఆటోమాటాతో సహా క్వాంటం కంప్యూటర్ల (లేదా బదులుగా, క్వాంటం కంప్యూటింగ్ సిస్టమ్స్) యొక్క అనేక నమూనాలు ఉన్నాయి. క్వాంటం సర్క్యూట్ ఎక్కువగా ఉపయోగించే మోడల్. క్వాంటం సర్క్యూట్లు క్వాంటం బిట్ లేదా “క్విట్” పై ఆధారపడి ఉంటాయి, ఇది క్లాసికల్ కంప్యూటేషన్లో బిట్కు కొంతవరకు సమానంగా ఉంటుంది. క్యూబిట్స్ 1 లేదా 0 క్వాంటం స్థితిలో ఉండవచ్చు లేదా అవి 1 మరియు 0 రాష్ట్రాల సూపర్ పొజిషన్లో ఉండవచ్చు. అయినప్పటికీ, క్విట్లను కొలిచినప్పుడు కొలత ఫలితం ఎల్లప్పుడూ 0 లేదా 1 గా ఉంటుంది; ఈ రెండు ఫలితాల సంభావ్యత కొలతకు ముందు క్విట్లు ఉన్న క్వాంటం స్థితిపై ఆధారపడి ఉంటాయి.
భౌతిక క్వాంటం కంప్యూటర్ను నిర్మించే దిశగా పురోగతి ట్రాన్స్మన్స్, అయాన్ ట్రాప్స్ మరియు టోపోలాజికల్ క్వాంటం కంప్యూటర్లు వంటి సాంకేతికతలపై దృష్టి పెడుతుంది, ఇవి అధిక-నాణ్యత క్విట్లను సృష్టించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంటాయి. క్వాంటం లాజిక్ గేట్లు, క్వాంటం ఎనియలింగ్ లేదా అడియాబాటిక్ క్వాంటం గణన అయినా పూర్తి క్వాంటం కంప్యూటర్ యొక్క కంప్యూటింగ్ మోడల్ను బట్టి ఈ క్విట్లను భిన్నంగా రూపొందించవచ్చు. ఉపయోగకరమైన క్వాంటం కంప్యూటర్లను నిర్మించే మార్గంలో ప్రస్తుతం చాలా ముఖ్యమైన అడ్డంకులు ఉన్నాయి. ముఖ్యంగా, క్విట్ల క్వాంటం స్థితులను క్వాంటం డీకోహెరెన్స్ మరియు స్టేట్ ఫిడిలిటీతో బాధపడుతున్నందున వాటిని నిర్వహించడం కష్టం. కాబట్టి క్వాంటం కంప్యూటర్లకు లోపం దిద్దుబాటు అవసరం. క్లాసికల్ కంప్యూటర్ ద్వారా పరిష్కరించగల ఏదైనా గణన సమస్య క్వాంటం కంప్యూటర్ ద్వారా కూడా పరిష్కరించబడుతుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, క్వాంటం కంప్యూటర్ ద్వారా పరిష్కరించగల ఏదైనా సమస్య క్లాసికల్ కంప్యూటర్ ద్వారా కూడా పరిష్కరించబడుతుంది, కనీసం సూత్రప్రాయంగా తగినంత సమయం ఇవ్వబడుతుంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, క్వాంటం కంప్యూటర్లు చర్చి-ట్యూరింగ్ థీసిస్కు కట్టుబడి ఉంటాయి. దీని అర్థం క్వాంటం కంప్యూటర్లు కంప్యూటబిలిటీ పరంగా క్లాసికల్ కంప్యూటర్లపై అదనపు ప్రయోజనాలను అందించవు, కొన్ని సమస్యలకు క్వాంటం అల్గోరిథంలు తెలిసిన క్లాసికల్ అల్గోరిథంల కంటే తక్కువ సమయ సంక్లిష్టతలను కలిగి ఉంటాయి. ప్రత్యేకించి, క్వాంటం కంప్యూటర్లు ఏ క్లాసికల్ కంప్యూటర్ అయినా సాధ్యమైనంతవరకు పరిష్కరించలేని కొన్ని సమస్యలను త్వరగా పరిష్కరించగలవని నమ్ముతారు-ఈ ఘనతను "క్వాంటం ఆధిపత్యం" అని పిలుస్తారు. క్వాంటం కంప్యూటర్లకు సంబంధించి సమస్యల గణన సంక్లిష్టత యొక్క అధ్యయనాన్ని క్వాంటం సంక్లిష్టత సిద్ధాంతం అంటారు.
గూగుల్ సైకామోర్ అనేది గూగుల్ ఇంక్ యొక్క ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ విభాగం సృష్టించిన క్వాంటం ప్రాసెసర్. ఇది 53 క్విట్లను కలిగి ఉంటుంది.
2019 లో, సైకామోర్ 200 సెకన్లలో ఒక పనిని పూర్తి చేసింది, గూగుల్ ఒక నేచర్ పేపర్లో, అత్యాధునిక సూపర్ కంప్యూటర్ను పూర్తి చేయడానికి 10,000 సంవత్సరాలు పడుతుందని పేర్కొంది. అందువల్ల, గూగుల్ క్వాంటం ఆధిపత్యాన్ని సాధించిందని పేర్కొంది. క్లాసికల్ సూపర్ కంప్యూటర్ తీసుకునే సమయాన్ని అంచనా వేయడానికి, గూగుల్ ప్రపంచంలోని అత్యంత శక్తివంతమైన క్లాసికల్ కంప్యూటర్ అయిన సమ్మిట్లో క్వాంటం సర్క్యూట్ అనుకరణ యొక్క భాగాలను నడిపింది. తరువాత, ఐబిఎం ప్రతివాద వాదన చేసింది, ఈ పని సమ్మిట్ వంటి శాస్త్రీయ వ్యవస్థపై 2.5 రోజులు మాత్రమే పడుతుందని పేర్కొంది. గూగుల్ యొక్క వాదనలు సమర్థించబడితే, అది కంప్యూటింగ్ శక్తిలో ఘాతాంక లీపును సూచిస్తుంది.
ఆగష్టు 2020 లో గూగుల్ కోసం పనిచేస్తున్న క్వాంటం ఇంజనీర్లు క్వాంటం కంప్యూటర్లో అతిపెద్ద రసాయన అనుకరణను నివేదించారు - సైకామోర్తో హార్ట్రీ-ఫాక్ ఉజ్జాయింపు ఒక క్లాసికల్ కంప్యూటర్తో జతచేయబడింది, ఇది 12-క్విట్ వ్యవస్థకు కొత్త పారామితులను అందించడానికి ఫలితాలను విశ్లేషించింది.
2020 డిసెంబరులో, యుఎస్టిసి అభివృద్ధి చేసిన చైనా ఫోటాన్ ఆధారిత జియుజాంగ్ ప్రాసెసర్ 76 క్విట్ల ప్రాసెసింగ్ శక్తిని సాధించింది మరియు సైకామోర్ కంటే 10 బిలియన్ రెట్లు వేగంగా ఉంది, ఇది క్వాంటం ఆధిపత్యాన్ని సాధించిన రెండవ కంప్యూటర్గా నిలిచింది.
క్వాంటం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ల్యాబ్ (క్వాంటం AI ల్యాబ్ లేదా క్వాయిల్ అని కూడా పిలుస్తారు) అనేది నాసా, యూనివర్సిటీస్ స్పేస్ రీసెర్చ్ అసోసియేషన్ మరియు గూగుల్ (ప్రత్యేకంగా, గూగుల్ రీసెర్చ్) యొక్క సంయుక్త చొరవ, దీని లక్ష్యం క్వాంటం కంప్యూటింగ్ యంత్ర అభ్యాసానికి ఎలా సహాయపడుతుందనే దానిపై పరిశోధనలకు మార్గదర్శకత్వం వహించడం. మరియు ఇతర క్లిష్ట కంప్యూటర్ సైన్స్ సమస్యలు. నాసా యొక్క అమెస్ రీసెర్చ్ సెంటర్లో ఈ ల్యాబ్ హోస్ట్ చేయబడింది.
క్వాంటం AI ల్యాబ్ను గూగుల్ రీసెర్చ్ మే 16, 2013 న ఒక బ్లాగ్ పోస్ట్లో ప్రకటించింది. ప్రారంభించిన సమయంలో, ల్యాబ్ వాణిజ్యపరంగా అందుబాటులో ఉన్న క్వాంటం కంప్యూటర్, డి-వేవ్ సిస్టమ్స్ నుండి డి-వేవ్ టూను ఉపయోగిస్తోంది.
మే 20, 2013 న, ల్యాబ్లోని డి-వేవ్ టూలో సమయాన్ని ఉపయోగించడానికి ప్రజలు దరఖాస్తు చేసుకోవచ్చని ప్రకటించారు. అక్టోబర్ 10, 2013 న, గూగుల్ క్వాంటం AI ల్యాబ్ యొక్క ప్రస్తుత స్థితిని వివరిస్తూ ఒక లఘు చిత్రాన్ని విడుదల చేసింది. అక్టోబర్ 18, 2013 న గూగుల్ క్వాంటం ఫిజిక్స్ ను మిన్క్రాఫ్ట్లో పొందుపరిచినట్లు ప్రకటించింది.
జనవరి 2014 లో, గూగుల్ ప్రయోగశాలలోని డి-వేవ్ టూ యొక్క పనితీరును క్లాసికల్ కంప్యూటర్లతో పోల్చిన ఫలితాలను నివేదించింది. ఫలితాలు అస్పష్టంగా ఉన్నాయి మరియు ఇంటర్నెట్లో వేడి చర్చను రేకెత్తించాయి. 2 సెప్టెంబర్ 2014 న, క్వాంటం AI ల్యాబ్, యుసి శాంటా బార్బరాతో కలిసి, సూపర్ కండక్టింగ్ ఎలక్ట్రానిక్స్ ఆధారంగా క్వాంటం ఇన్ఫర్మేషన్ ప్రాసెసర్లను రూపొందించడానికి ఒక చొరవను ప్రారంభించనున్నట్లు ప్రకటించారు.
క్వాంటం AI ల్యాబ్ క్వాంటం ఆధిపత్యాన్ని సాధించినట్లు 23 అక్టోబర్ 2019 న ఒక పేపర్లో ప్రకటించింది.
గూగుల్ AI క్వాంటం క్వాంటం ప్రాసెసర్లను మరియు నవల క్వాంటం అల్గారిథమ్లను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా క్వాంటం కంప్యూటింగ్ను అభివృద్ధి చేస్తోంది.
క్వాంటం కంప్యూటింగ్ AI తో సహా రేపటి ఆవిష్కరణల అభివృద్ధికి సహాయపడుతుంది. అందువల్ల అంకితమైన క్వాంటం హార్డ్వేర్ మరియు సాఫ్ట్వేర్లను రూపొందించడానికి గూగుల్ ముఖ్యమైన వనరులను చేస్తుంది.
క్వాంటం కంప్యూటింగ్ అనేది ఒక కొత్త ఉదాహరణ, ఇది AI కోసం పనులను వేగవంతం చేయడంలో పెద్ద పాత్ర పోషిస్తుంది. గణన యొక్క శాస్త్రీయ సామర్థ్యాలకు మించి పనిచేయగల ఓపెన్ సోర్స్ ఫ్రేమ్వర్క్లు మరియు కంప్యూటింగ్ శక్తికి పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లకు ప్రాప్యత అందించాలని గూగుల్ లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
గూగుల్ AI క్వాంటం యొక్క ప్రధాన దృష్టి ప్రాంతాలు
- సూపర్ కండక్టింగ్ క్విట్ ప్రాసెసర్లు: రెండు-క్విట్ గేట్ లోపం <0.5% ను లక్ష్యంగా చేసుకుని చిప్-బేస్డ్ స్కేలబుల్ ఆర్కిటెక్చర్తో సూపర్ కండక్టింగ్ క్విట్స్.
- క్యూబిట్ మెట్రాలజీ: లోపం సరిదిద్దడానికి రెండు-క్విట్ నష్టాన్ని 0.2% కన్నా తక్కువ తగ్గించడం చాలా అవసరం. స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ క్లాసికల్ కంప్యూటర్లు మరియు అల్గోరిథంల సామర్థ్యాలకు మించి క్వాంటం సర్క్యూట్ను సుమారుగా నమూనా చేయడానికి మేము క్వాంటం ఆధిపత్య ప్రయోగంలో పనిచేస్తున్నాము.
- క్వాంటం అనుకరణ: క్వాంటం కంప్యూటింగ్ యొక్క అత్యంత applications హించిన అనువర్తనాలలో భౌతిక వ్యవస్థల అనుకరణ ఒకటి. కెమిస్ట్రీ మరియు మెటీరియల్ సైన్స్లోని అనువర్తనాలతో ఇంటరాక్టింగ్ ఎలక్ట్రాన్ల మోడలింగ్ వ్యవస్థల కోసం మేము ముఖ్యంగా క్వాంటం అల్గారిథమ్లపై దృష్టి పెడతాము.
- క్వాంటం అసిస్టెడ్ ఆప్టిమైజేషన్: మేము సుమారుగా ఆప్టిమైజేషన్ కోసం హైబ్రిడ్ క్వాంటం-క్లాసికల్ పరిష్కర్తలను అభివృద్ధి చేస్తున్నాము. శక్తి అడ్డంకులను అధిగమించడానికి క్లాసికల్ అల్గోరిథంలలో థర్మల్ జంప్స్ క్వాంటం నవీకరణలను ప్రారంభించడం ద్వారా మెరుగుపరచవచ్చు. పొందికైన జనాభా బదిలీపై మాకు ప్రత్యేకించి ఆసక్తి ఉంది.
- క్వాంటం న్యూరల్ నెట్వర్క్లు: సమీప-కాల ప్రాసెసర్లలో క్వాంటం న్యూరల్ నెట్వర్క్ను అమలు చేయడానికి మేము ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను అభివృద్ధి చేస్తున్నాము. నెట్వర్క్ ఆపరేషన్ సమయంలో భారీ సూపర్పొజిషన్ స్టేట్లను ఉత్పత్తి చేయడం వల్ల ఎలాంటి ప్రయోజనాలు ఎదురవుతాయో అర్థం చేసుకోవడానికి మేము ఆసక్తి కలిగి ఉన్నాము.
గూగుల్ AI క్వాంటం అభివృద్ధి చేసిన ప్రధాన సాధనాలు ఆచరణాత్మక సమస్యల కోసం సమీప-కాల అనువర్తనాలను పరిష్కరించడంలో సహాయపడటానికి నవల క్వాంటం అల్గారిథమ్లను అభివృద్ధి చేయడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన ఓపెన్ సోర్స్ ఫ్రేమ్వర్క్లు. వీటితొ పాటు:
- సిర్క్: సమీప-కాల క్వాంటం ప్రాసెసర్లపై ధ్వనించే ఇంటర్మీడియట్ స్కేల్ క్వాంటం (NISQ) అల్గారిథమ్లను నిర్మించడం మరియు ప్రయోగం చేయడానికి ఓపెన్ సోర్స్ క్వాంటం ఫ్రేమ్వర్క్
- ఓపెన్ఫెర్మియన్: కెమిస్ట్రీ మరియు మెటీరియల్ సైన్స్లోని సమస్యలను క్వాంటం సర్క్యూట్లలోకి అనువదించడానికి ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్ఫాం, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న ప్లాట్ఫామ్లపై అమలు చేయవచ్చు
Google AI క్వాంటం సమీప-కాల అనువర్తనాలు:
క్వాంటం అనుకరణ
రసాయన శాస్త్రం మరియు ఘనీకృత పదార్థ నమూనాల ఖచ్చితమైన అనుకరణల ద్వారా కొత్త పదార్థాల రూపకల్పన మరియు సంక్లిష్ట భౌతికశాస్త్రం యొక్క స్పష్టీకరణ క్వాంటం కంప్యూటింగ్ యొక్క అత్యంత ఆశాజనక అనువర్తనాలలో ఒకటి.
లోపం తగ్గించే పద్ధతులు
ప్రస్తుత పరికరాల్లో శబ్దాన్ని నాటకీయంగా తగ్గించే సామర్ధ్యం ఉన్న పూర్తి క్వాంటం లోపం దిద్దుబాటుకు రహదారిపై పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడానికి మేము కృషి చేస్తాము. పూర్తి-స్థాయి తప్పు తట్టుకునే క్వాంటం కంప్యూటింగ్కు గణనీయమైన పరిణామాలు అవసరమవుతుండగా, సమీప-కాల పరికరాల్లో అనువర్తనాల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి క్వాంటం లోపం దిద్దుబాటు నుండి సాంకేతికతలను ఉపయోగించడంలో సహాయపడటానికి మేము క్వాంటం సబ్స్పేస్ విస్తరణ సాంకేతికతను అభివృద్ధి చేసాము. అంతేకాకుండా, ఈ పద్ధతులు సమీప-కాల పరికరాల్లో సంక్లిష్టమైన క్వాంటం కోడ్లను పరీక్షించడానికి దోహదపడతాయి. మేము ఈ పద్ధతులను కొత్త ప్రాంతాలలోకి చురుకుగా నెట్టివేస్తున్నాము మరియు సమీప కాల ప్రయోగాల రూపకల్పనకు ప్రాతిపదికగా వాటిని ప్రభావితం చేస్తున్నాము.
క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్
మేము సమీప-కాల క్వాంటం పరికరాల్లో హైబ్రిడ్ క్వాంటం-క్లాసికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లను అభివృద్ధి చేస్తున్నాము. క్వాంటం మరియు క్లాసికల్ డేటా యొక్క వర్గీకరణ మరియు క్లస్టరింగ్ కోసం మేము యూనివర్సల్ క్వాంటం సర్క్యూట్ లెర్నింగ్ అధ్యయనం చేస్తున్నాము. క్వాంటం కమ్యూనికేషన్ నెట్వర్క్లలోని క్వాంటం రిపీటర్లు మరియు స్టేట్ ప్యూరిఫికేషన్ యూనిట్లుగా లేదా ఇతర క్వాంటం సర్క్యూట్ల ధృవీకరణ కోసం ఉపయోగించబడే ఉత్పాదక మరియు వివక్షత కలిగిన క్వాంటం న్యూరల్ నెట్వర్క్లపై కూడా మాకు ఆసక్తి ఉంది.
క్వాంటం ఆప్టిమైజేషన్
ఏరోస్పేస్, ఆటోమోటివ్ మరియు ఇతర పరిశ్రమలలో వివిక్త ఆప్టిమైజేషన్లు హైబ్రిడ్ క్వాంటం-క్లాసికల్ ఆప్టిమైజేషన్ నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు, ఉదాహరణకు అనుకరణ ఎనియలింగ్, క్వాంటం అసిస్టెడ్ ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథం (QAOA) మరియు క్వాంటం మెరుగైన జనాభా బదిలీ నేటి ప్రాసెసర్లతో యుటిలిటీని కలిగి ఉండవచ్చు.
సర్టిఫికేషన్ పాఠ్యాంశాలతో మిమ్మల్ని మీరు వివరంగా తెలుసుకునేందుకు మీరు దిగువ పట్టికను విస్తరించవచ్చు మరియు విశ్లేషించవచ్చు.
EITC/AI/TFQML TensorFlow క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ సర్టిఫికేషన్ కరికులం వీడియో రూపంలో ఓపెన్-యాక్సెస్ డిడాక్టిక్ మెటీరియల్లను సూచిస్తుంది. అభ్యాస ప్రక్రియ దశల వారీగా విభజించబడింది (కార్యక్రమాలు -> పాఠాలు -> అంశాలు) సంబంధిత పాఠ్యాంశాలను కవర్ చేస్తుంది. డొమైన్ నిపుణులతో అపరిమిత కన్సల్టెన్సీ కూడా అందించబడుతుంది.
ధృవీకరణ ప్రక్రియపై వివరాల కోసం తనిఖీ చేయండి ఇది ఎలా పని చేస్తుంది.
పాఠ్య ప్రణాళిక సూచనలు
టెన్సార్ ఫ్లో క్వాంటం (టిఎఫ్క్యూ) అనేది హైబ్రిడ్ క్వాంటం-క్లాసికల్ ఎంఎల్ మోడళ్ల వేగవంతమైన ప్రోటోటైపింగ్ కోసం ఒక క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ. క్వాంటం అల్గోరిథంలు మరియు అనువర్తనాలలో పరిశోధన గూగుల్ యొక్క క్వాంటం కంప్యూటింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లను ప్రభావితం చేస్తుంది, అన్నీ టెన్సార్ఫ్లో నుండి. టెన్సార్ ఫ్లో క్వాంటం క్వాంటం డేటా మరియు హైబ్రిడ్ క్వాంటం-క్లాసికల్ మోడళ్లను నిర్మించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది సిర్క్లో రూపొందించిన క్వాంటం కంప్యూటింగ్ అల్గోరిథంలు మరియు తర్కాన్ని అనుసంధానిస్తుంది మరియు అధిక-పనితీరు గల క్వాంటం సర్క్యూట్ సిమ్యులేటర్లతో పాటు, ఇప్పటికే ఉన్న టెన్సార్ ఫ్లో API లకు అనుకూలంగా ఉండే క్వాంటం కంప్యూటింగ్ ఆదిమాలను అందిస్తుంది. టెన్సార్ ఫ్లో క్వాంటం వైట్ పేపర్లో మరింత చదవండి. అదనపు సూచనగా మీరు అవలోకనాన్ని తనిఖీ చేయవచ్చు మరియు నోట్బుక్ ట్యుటోరియల్స్ ను అమలు చేయవచ్చు.
https://www.tensorflow.org/quantum
సిర్క్
సిర్క్ అనేది ధ్వనించే ఇంటర్మీడియట్ స్కేల్ క్వాంటం (NISQ) కంప్యూటర్ల కోసం ఓపెన్ సోర్స్ ఫ్రేమ్వర్క్. దీనిని గూగుల్ AI క్వాంటం బృందం అభివృద్ధి చేసింది, మరియు జూలై 18, 2018 న క్వాంటం సాఫ్ట్వేర్ మరియు క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్పై అంతర్జాతీయ వర్క్షాప్లో పబ్లిక్ ఆల్ఫాను ప్రకటించారు. QC వేర్ యొక్క డెమో QAOA అమలును చూపించింది గరిష్ట కోతకు ఉదాహరణ సిర్క్ సిమ్యులేటర్లో సమస్య పరిష్కరించబడుతుంది. సిర్క్లోని క్వాంటం ప్రోగ్రామ్లను "సర్క్యూట్" మరియు "షెడ్యూల్" ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయి, ఇక్కడ "సర్క్యూట్" క్వాంటం సర్క్యూట్ను సూచిస్తుంది మరియు "షెడ్యూల్" సమయ సమాచారంతో క్వాంటం సర్క్యూట్ను సూచిస్తుంది. స్థానిక సిమ్యులేటర్లలో ప్రోగ్రామ్లను అమలు చేయవచ్చు. కింది ఉదాహరణ సిర్క్లో బెల్ స్థితిని ఎలా సృష్టించాలో మరియు కొలవాలో చూపిస్తుంది.
దిగుమతి సిర్క్
# క్విట్లను ఎంచుకోండి
క్విట్0 = సిర్క్.గ్రిడ్ క్విబిట్(0, 0)
క్విట్1 = సిర్క్.గ్రిడ్ క్విబిట్(0, 1)
# సర్క్యూట్ సృష్టించండి
సర్క్యూట్ = సిర్క్.సర్క్యూట్.నుండి_ops(
సిర్క్.H(క్విట్0),
సిర్క్.CNOT(క్విట్0, క్విట్1),
సిర్క్.కొలిచేందుకు(క్విట్0, కీ='m0'),
సిర్క్.కొలిచేందుకు(క్విట్1, కీ='m1')
)
సర్క్యూట్ ముద్రించడం దాని రేఖాచిత్రాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది
ముద్రణ(సర్క్యూట్)
# ప్రింట్లు
# (0, 0): ───H─── @ (M ('m0')
#
# (0, 1): ───────X───M ('m1')
సర్క్యూట్ను పదేపదే అనుకరించడం క్విట్ల కొలతలు పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉన్నాయని చూపిస్తుంది.
సిమ్యులేటర్ = సిర్క్.సిమ్యులేటర్()
ఫలితంగా = సిమ్యులేటర్.రన్(సర్క్యూట్, పునరావృత్తులు=5)
ముద్రణ(ఫలితంగా)
# ప్రింట్లు
# m0 = 11010
# m1 = 11010
EITC/AI/TFQML TensorFlow క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్ కోసం పూర్తి ఆఫ్లైన్ స్వీయ-అభ్యాస సన్నాహక సామగ్రిని PDF ఫైల్లో డౌన్లోడ్ చేయండి
EITC/AI/TFQML ప్రిపరేటరీ మెటీరియల్స్ - ప్రామాణిక వెర్షన్
EITC/AI/TFQML ప్రిపరేటరీ మెటీరియల్స్ - సమీక్ష ప్రశ్నలతో పొడిగించిన వెర్షన్