Baiduは、量子ニューラルネットワークモデルの構築とトレーニングを可能にする量子機械学習ツールキットPaddle Quantumを発表した。Paddle Quantumは、高度な量子コンピューティングアプリケーションをサポートすることと、量子機械学習に不慣れな開発者がモデルを段階的に作成できるようにすることを目的としている。
これからは、量子分野の研究者はPaddle Quantumを使用して量子人工知能を開発でき、ディープラーニング愛好家にとって量子コンピューティングを学ぶための近道となります。
BaiduディープラーニングプラットフォームPaddlePaddleに基づいて、Paddle Quantumは、現時点で量子機械学習、量子化学シミュレーション、量子組み合わせ最適化の3つの主要なアプリケーションをターゲットとしている。この目的のために、量子化学ライブラリ、組み合わせ最適化ツールなど、他のツールがいくつか含まれている。
Baiduは、Paddle Quantumとともに、量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）の新しい実装を開示した。これは、NPハード最大カット問題を解決するために2014年に提案された。Max-cut問題は、グラフの頂点のサブセットSを見つけて、Sと補完サブセットの間のエッジの数ができるだけ多くなるようにすることである。この問題は、理論物理学、VLSI回路設計、およびその他の分野で応用されている。
Paddle Quantumを使用すると、この問題を量子ニューラルネットワークに変換して、最適なモデルをトレーニングできます。次に、モデルの古典的なシミュレーションによって解を見つけるか、量子コンピュータでモデルを直接実行します。量子コンピューティングネットワークのレイヤー数を50％削減し、そのため、我々のアプローチの方が他のアプローチと比べてより柔軟に展開できます。
Paddle Quantum GitHubリポジトリには、Jupiterノートブックを使用したいくつかのチュートリアルと、QAOAを含む多数の例が含まれている。
Paddle Quantumは新しいバージョンのPaddlePaddleをベースとしており、39の新しいアルゴリズムが含まれ、利用可能なアルゴリズムの総数は146になる。最新のPaddlePaddleには、ブラウザでAIを使用できるようにするPaddle.jsライブラリも含まれている。そして、テキストを音声に変換するツールキットであるParakeet、多くの分類ネットワークをサポートする画像分類向けのライブラリであるPaddleClass、ディープラーニングタスクの実行とクラウドのスケーラビリティの利用をより簡単にすることを目的としているPaddleCloudが含まれている。