Il 30 settembre Pasqal ha annunciato il lancio di Qadence, una libreria Python open-source che semplifica il processo di creazione di programmi quantistici analogico-digitali su sistemi di qubit interagenti, dimostrando l’impegno di PASQAL nel promuovere nuovi approcci all’informatica quantistica.
Qadence si distingue in particolare nelle applicazioni di quantum machine learning con Digital Analog Quantum Computing (DAQC), vantando parametri simbolici nativi, l’integrazione con il motore di differenziazione automatica PyTorch e regole avanzate di spostamento dei parametri per la differenziazione di ordine superiore su dispositivi quantistici ad atomi neutri reali.
Qadence accelera l’evoluzione del DAQC e dell’apprendimento automatico quantistico offrendo un’interfaccia semplificata che consente agli sviluppatori di:
- Costruire facilmente algoritmi quantistici analogici e digitali-analogici
- Passare senza problemi dalle simulazioni ai dispositivi reali, come i computer quantistici ad atomi neutri di PASQAL.
- Esprimere facilmente interazioni complesse tra i qubit e incorporarle prontamente in esecuzioni efficienti sui backend dei simulatori.
- Tradurre alcuni tipi di operazioni analogiche o digitali-analogiche in simulazioni numericamente efficienti simili ai circuiti quantistici digitali.
L’obiettivo di Qadence è quello di diventare il gold standard per l’esecuzione di programmi digitali-analogici, con un’interfaccia facile da usare, un’emulazione precisa delle piattaforme quantistiche e una transizione senza soluzione di continuità dalla simulazione all’hardware quantistico reale.
PASQAL mira a far sì che Qadence arricchisca ulteriormente la sua libreria incorporando canali di rumore, tecniche di mitigazione degli errori su misura per sistemi di qubit interagenti e ulteriori modalità di emulazione digitale-analogica.
Per ulteriori informazioni: