구글이 양자 기계학습(machine learning) 모델 프로토 타입을 위한 오픈 소스 라이브러리 ‘텐서플로우 퀀텀(TFQ)’을 출시했다.

개발 초기 단계의 양자 컴퓨터는 아직 실용 애플리케이션을 위한 알고리즘이 별도로 없다. TFQ는 개발자가 고전 컴퓨팅 기술과 양자 컴퓨터 회로 시뮬레이션을 모두 사용하는 하이브리드 AI 알고리즘을 구현할 수 있다.

TFQ는 양자 데이터 (quantum bits, qubits에 저장된 정보)를 가져 와서 하이브리드 AI 시스템으로 처리한다.

‘하이브리드 클래식 AI 모델링’이라고 하는 이 기술을 통해 연구원과 개발자는 양자 데이터를 분리해 양자 알고리즘에 대한 예측을 생성하는 데 사용할 수 있다.

구글(Google)과 파트너인 NASA, 캐나다 워털루대 및 폭스바겐이 발표 한 연구 보고서에 따르면 :메타 학습, 해밀턴 학습 및 열 상태 샘플링을 포함한 고급 양자 학습 과제를 해결하기 위해 TFQ를 적용하는 방법을 제히시했다.

이 프레임 워크가 양자 컴퓨팅 및 ML 연구 커뮤니티가 자연 및 인공 양자 시스템의 모델을 탐색하고 궁극적으로 양자 이점을 얻을 수 있는 새로운 양자 알고리즘을 발견하는 데 필요한 도구를 제공할 수 있다.

구글 Google AI 블로그에 따르면 TFQ는 50 – 100 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate Scale Quantum) 프로세서를 제공한다.

하이브리드 양자 AI ML 시스템은 IBM Q, Azure Quantum 등이 있다. 이들에 비해 구글 텐서플로우는 개발자 및 연구 커뮤니티에서 활용도가 높다.