Baidu с открытым исходным кодом Paddle Quantum инструментарий для исследования квантовых вычислений ИИ

Baidu сегодня объявлено Quantum Paddleинструментарий машинного обучения с открытым исходным кодом, предназначенный для помощи специалистам по данным в обучении и разработке ИИ в приложениях для квантовых вычислений. Он построен на вершине Baidu PaddlePaddle Платформа глубокого обучения, и Baidu утверждает, что она «более гибкая» по сравнению с другими наборами квантовых вычислений, поскольку она уменьшает сложность одного популярного алгоритма — алгоритма квантовой приближенной оптимизации (QAOP) — на заявленные 50%.

Считается, что когда-нибудь квантовые вычисления, которые на высоком уровне влекут за собой использование квантово-механических явлений, таких как суперпозиция и запутывание, для выполнения вычислений, могут ускорить рабочие нагрузки ИИ по сравнению с классическими компьютерами. Более того, ИИ играет и продолжает играть роль в исследование квантовых вычислений, Baidu стремится нацелить исследователей по обе стороны уравнения с помощью Paddle Quantum, а именно с помощью наборов инструментов, включающих ресурсы для квантовой разработки, оптимизаторы и библиотеки квантовой химии.

Paddle Quantum поддерживает три квантовых приложения — квантово-машинное обучение, квантово-химическое моделирование и квантовую комбинаторную оптимизацию — и разработчики могут использовать его для создания квантовых моделей с нуля или следуя пошаговым инструкциям. Он также включает ресурсы, предназначенные для решения таких проблем, как проблемы комбинаторной оптимизации и моделирования квантовой химии, а также сложные определения переменных и умножения матриц, обеспечивающие модели квантовых цепей и общие квантовые вычисления, и реализацию QAOA, которая переводится в квантовую нейронную сеть путем идентификации модели посредством классическое моделирование или запуск непосредственно на квантовом компьютере.

«С тех пор, как Baidu объявил о создании Института квантовых вычислений в марте 2018 года, одна из наших основных целей — навести мосты между квантовыми вычислениями и ИИ», — говорится в заявлении Baidu. «(Paddle Quantum)… может помочь ученым и разработчикам быстро создавать и обучать модели квантовых нейронных сетей и предоставлять передовые приложения для квантовых вычислений».

VB Transform 2020 онлайн — 15-17 июля Присоединяйтесь к ведущим руководителям AI: Зарегистрироваться на бесплатный прямой эфир,

Baidu также представила сегодня последнюю версию своей платформы машинного обучения Padddle Paddle, которая за последние несколько месяцев получила 39 новых алгоритмов для в общей сложности 146 и более 200 предварительно обученных моделей. Среди них Paddle.js, библиотека JavaScript с глубоким изучением, которая позволяет разработчикам встраивать ИИ в веб-браузеры или программы в приложения, такие как Baidu App и WeChat; Parakeet, инструментарий преобразования текста в речь с передовыми алгоритмами, такими как последняя предложенная модель WaveNet от Baidu; Paddle Large Scale Classification Tools (PLSC), который позволяет обучать модели классификации изображений на видеокартах; и EasyData, новый сервис перетаскивания данных для сбора, маркировки, очистки и улучшения данных.

По словам Baidu, в настоящее время более 1,9 миллиона разработчиков используют PaddlePaddle, причем 84 000 предприятий с момента своего дебюта создали более 230 000 моделей на основе этой платформы — по сравнению с 65 000 предприятий и 169 000 моделей по состоянию на ноябрь прошлого года. (PaddlePaddle, который был изначально разработан Baidu ученые с целью применения ИИ к внутренним продуктам, был открыт в сентябре 2016 года.) Компания ожидает ускорения роста в свете недавно возобновленной инициативы в области аппаратной экосистемы PaddlePaddle, в которой будут участвовать такие производители, как Intel, NVIDIA, Arm China, Huawei, MediaTek, Cambricon, Inspur и Graphcore делятся опытом и способствуют разработке приложений ИИ.

Открытие Paddle Quantum последовало за выпуском в начале этого года Google TensorFlow Quantumкаркас машинного обучения, который может создавать наборы квантовых данных, прототип гибридных квантовых и классических моделей машинного обучения, поддерживать симуляторы квантовых цепей и обучать дискриминационные и порождающие квантовые модели. PyTorch от Facebook — это собственный проект для квантовых вычислений в PennyLane, библиотека для обучения квантовым машинам, автоматического дифференцирования и оптимизации гибридных квантово-классических вычислений.



Источник: Baidu с открытым исходным кодом Paddle Quantum инструментарий для исследования квантовых вычислений ИИ


Обратная ссылка при копировании статьи: Baidu с открытым исходным кодом Paddle Quantum инструментарий для исследования квантовых вычислений ИИ

Leave a comment