Оптимизация с помощью квантовых компьютеров в ближайшем будущем
Сегодня мы рады объявить о публичном выпуске EntropicaQAOA, бесплатного программного пакета с открытым исходным кодом, реализующего алгоритм квантовой приближенной оптимизации (QAOA).
QAOA - это алгоритм, разработанный для квантовых компьютеров в ближайшем будущем, и имеет приложения как для машинного обучения, так и для дискретной оптимизации. Пакет EntropicaQAOA полностью интегрируется с Quantum Cloud Services ™ (QCS) нашего партнера Rigetti.
Квантовые вычисления в ближайшем будущем
Квантовые процессоры неуклонно становятся все более мощными, и в настоящее время активно разрабатываются приложения как для научных исследований, так и для решения реальных корпоративных задач.
Три недели назад на веб-сайте НАСА, который был быстро удален, сообщалось, что Google добился« квантового превосходства ». Если это подтвердится, они впервые выполнят расчет на квантовом компьютере, который окажется непосильным даже для самых мощных классических суперкомпьютеров.
Хотя практические варианты использования конкретной проблемы, якобы решенной Google, могут быть ограничены (см. Здесь для одного предложения), эта веха в истории вычислительной техники, несомненно, усилит поиск корпоративных приложений квантовых технологий.
Первое поколение коммерческих квантовых компьютеров будет ограничено небольшим количеством кубитов. Кроме того, шум, присутствующий в устройствах, ограничивает сложность вычислений, которые могут быть выполнены с ними.
Тем не менее, семейство алгоритмов, известных как вариационные гибридные алгоритмы, было разработано специально для этой так называемой NISQ (то есть ближайшей) эры квантовых вычислений. Эти алгоритмы используют как квантовое, так и классическое оборудование, причем каждый из них компенсирует слабые стороны друг друга. QAOA принадлежит к этому семейству алгоритмов.
Пакет EntropicaQAOA
Основная цель QAOA - найти набор параметров, которые при подаче на определенные операции в квантовой схеме выводят желаемое решение проблемы. Естественно, что отношения, которые вы выбираете для обеспечения соблюдения между параметрами, а также их начальные значения, могут существенно повлиять на производительность алгоритма. Классический оптимизатор, который предоставляет обновленные параметры на каждом шаге, также оказывает важное влияние на эффективность алгоритма.
В EntropicaQAOA мы предоставляем несколько вариантов параметризации QAOA, облегчая создание прототипов и тестирование различных подходов.
Включено несколько различных способов инициализации параметров, и очень легко переключиться с одного классического оптимизатора на другой. Если методы Scipy неадекватны, вы можете легко импортировать инструменты из других библиотек оптимизации, таких как NLopt, scikit-optimize, или использовать собственный код, созданный на заказ.
Мы также предоставляем ряд служебных функций, обеспечивающих простую интеграцию и перевод проблем с популярными пакетами анализа данных, такими как Pandas и NetworkX.
Начало работы с EntropicaQAOA
Мы приглашаем исследователей, студентов, корпоративных пользователей и заинтересованных лиц изучить EntropicaQAOA в своих собственных приложениях и в своих рабочих процессах.
Инструкции по установке можно найти в документации вместе с полной информацией о функциях пакета и руководствами по самому алгоритму QAOA. EntropicaQAOA обеспечивает полную встроенную поддержку QVM и QPU Rigetti. Для доступа к QPU Rigetti через QCS, пожалуйста, зарегистрируйтесь на сайте https://qcs.rigetti.com / или напишите по адресу [email protected].
В будущих версиях будут добавлены дополнительные функции, утилиты и примеры, поэтому регулярно проверяйте наличие обновлений.
Нам всегда интересно услышать о проектах, построенных с EntropicaQAOA. Если у вас есть приложение, о котором вы хотите рассказать нам, напишите нам по адресу [email protected]. Вы также можете открывать вопросы и отправлять нам запросы на включение на нашей странице GitHub.
О Entropica Labs
Entropica Labs - это сингапурская команда физиков и компьютерных ученых, разрабатывающая инструменты и приложения для квантовых вычислений в ближайшем будущем. Чтобы узнать о нас больше, посетите www.entropicalabs.com или свяжитесь с нами по адресу [email protected].
В настоящее время мы нанимаем сотрудников на технические и научные должности на всех уровнях. Подайте заявку на [email protected], если вы хотите стать частью следующей компьютерной революции!
