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Quantum Computing ist eine neuartige Technologie, die Quantenphysik nutzt, um Probleme anzugehen, die über die Fähigkeiten herkömmlicher Computer hinausgehen.
Viele Unternehmen versuchen jetzt, Zehntausenden von Entwicklern tatsächliche Quantenhardware zur Verfügung zu stellen, ein Werkzeug, von dem Wissenschaftler vor drei Jahrzehnten nur träumten.
Infolgedessen setzen unsere Ingenieure häufig immer leistungsfähigere supraleitende Quantencomputer ein, was uns der Geschwindigkeit und Kapazität von Quantencomputern näher bringt, die erforderlich sind, um die Welt zu verändern.
In diesem Beitrag schauen wir uns das genauer an Quantencomputing und die Tools und Frameworks, die damit einhergehen, sowie wo sie im Jahr 2022 sein werden.
Was ist Quantencomputer?
Diese Supercomputer basieren auf den Prinzipien der Überlagerung und Verschränkung, die zwei Aspekte der Quantenphysik sind. Quantencomputer können jetzt Aufgaben mit Geschwindigkeiten erledigen, die um Größenordnungen schneller sind als herkömmliche Computer, und dabei weitaus weniger Energie verbrauchen.
In den 1980er Jahren entstand der Bereich des Quantencomputings. Dann zeigte sich, dass Quantenalgorithmen bei der Lösung bestimmter Computeraufgaben effizienter waren als ihre konventionellen Äquivalente.
Quantum Computing ist eine Disziplin der Informatik, die sich auf die Weiterentwicklung der Computertechnologie auf der Grundlage quantentheoretischer Konzepte konzentriert. Es nutzt die außergewöhnliche Fähigkeit subatomarer Teilchen, in mehreren Zuständen gleichzeitig zu existieren, wie etwa 0 und 1. Sie können erheblich mehr Daten verarbeiten als gewöhnliche Computer.
Der Quantenzustand eines Elements wird verwendet, um ein Qubit in Quantencomputeroperationen zu erstellen. Qubits sind die grundlegenden Dateneinheiten des Quantencomputings. Beim Quantencomputing erfüllen sie die gleiche Aufgabe wie Bits beim gewöhnlichen Rechnen, aber sie verhalten sich ganz anders.
Herkömmliche Bits sind binär und können nur die Position 0 oder 1 beibehalten, während Qubits eine Überlagerung aller möglichen Zustände enthalten können.
Beste Frameworks für Quantencomputing
1. Zirk
Cirq wurde vom Quantum-KI-Team von Google entwickelt. Es wird verwendet, um Quantenschaltkreise zu entwerfen und zu verbessern, die dann auf Quantencomputern und Simulatoren getestet werden. Cirq ist fantastisch, da es Entwicklungssimulatoren bietet, die denen im wirklichen Leben sehr ähnlich sind.
Dies impliziert, dass sich die Bibliothek durch die Hardwaredetails rund um NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) arbeitet, sodass wir sicher sein können, dass der Algorithmus oder die Schaltung nach Fertigstellung auf einem echten Quantencomputer ausgeführt werden kann.
Infolgedessen hat es das Potenzial, ausgenutzt zu werden, um adaptive und einsetzbare Quantenschaltkreise zu schaffen. Es hat auch Interoperabilitätsfunktionen. Eine Software, die zum Beispiel Quantenschaltkreise und Simulationen importiert und exportiert.
Ein Framework zum Programmieren von Quantencomputern, die Open Source sind. Zirq ist ein Python Softwarepaket, mit dem Sie Quantenschaltkreise erstellen, manipulieren und optimieren können, bevor Sie sie auf Quantencomputern und -simulatoren ausführen.
Cirq ist eine effiziente Abstraktion für den Umgang mit den heutigen lauten Quantencomputern mittlerer Größe, bei denen Hardwareanforderungen entscheidend sind, um Spitzenergebnisse zu erzielen.
Eigenschaften
- Von Gattern, die auf Qubits arbeiten, können Sie lernen, wie man Quantenschaltkreise entwirft. Erfahren Sie, was ein Moment ist und wie verschiedene Einfügungstaktiken Ihnen beim Aufbau Ihrer idealen Rennstrecke helfen können. Erfahren Sie, wie Sie Schaltkreise schneiden und würfeln, um neue und verbesserte Schaltkreise zu erstellen.
- Technologierestriktionen haben einen erheblichen Einfluss darauf, ob eine Schaltung auf zeitgemäßer Hardware implementiert werden kann oder nicht. Erfahren Sie, wie Sie den Quantum Computing Service von Google programmieren und Geräte erstellen, um diese Einschränkungen zu umgehen.
- Sowohl Wellenfunktionen als auch Dichtematrizen verfügen über integrierte Simulatoren in Cirq. Monte-Carlo- oder Full-Density-Matrix-Simulationen können verwendet werden, um verrauschte Quantenkanäle anzugehen.
- Um Tests auf den Quantenprozessoren von Google durchzuführen, arbeitet Cirq mit Quantum Computing Service zusammen.
2. ProjektQ
Die ETH Zürich hat ProjectQ entwickelt, eine Open-Source-Softwarearchitektur für Quantencomputer. Es bietet eine robuste und unkomplizierte Syntax für Benutzer zum Erstellen von Quantenanwendungen in Python. ProjectQ kann diese Skripte dann in jede Form von Back-End konvertieren, egal ob es sich um einen klassischen Computersimulator oder einen Quantenprozessor handelt.
ProjectQ kann diese Anwendungen dann in jede Art von Back-Ends konvertieren, beispielsweise einen klassischen Computersimulator oder einen Quantenprozessor wie die IBM Quantum Experience-Plattform.
Eigenschaften
- IT ist ein High-Level Programmiersprache für Quantenprogramme.
- Es hat einen modularen und anpassbaren Compiler.
- Es bietet auch eine Reihe von Hardware- und Software-Backends.
- Eine Quantencomputerbibliothek (FermiLib) zur Lösung fermionischer Probleme
- Der IBM Quantum Experience-Chip, AQT-Geräte, AWS Braket und vom IonQ-Service bereitgestellte Geräte können alle zum Ausführen von Quantenalgorithmen verwendet werden.
- Auf einer höheren Abstraktionsebene können Quantenprogramme emuliert werden (z. B. die Aktion großer Orakel nachahmen, anstatt sie zu Gates auf niedriger Ebene zu kompilieren).
- Auf klassischen Computern lassen sich Quantenprogramme simulieren.
3. Tensoflow Quantum
Das Python-Framework TensorFlow Quantum (TFQ) ist für Quanten Maschinelles Lernen. TFQ ist ein TensorFlow-Anwendungsframework, mit dem Forscher von Quantenalgorithmen und maschinellem Lernen die Quantencomputing-Frameworks von Google direkt von TensorFlow aus verwenden können.
TensorFlow Quantum ist ein Programm, das sich auf Quantendaten und die Erstellung von quantenklassischen Hybridmodellen konzentriert. Es kombiniert von Cirq entwickelte Quantencomputing-Techniken und -Logik mit TensorFlow-APIs sowie hochleistungsfähigen Quantenschaltungssimulatoren.
Das TFQ-Framework kann verwendet werden, um sowohl herkömmliche als auch hybride Modelle wie Quantum CNN (QCNN) auszuführen. Dadurch kann TFQ für jedes Problem eingesetzt werden, das mit herkömmlichen Ansätzen bisher nicht beantwortet werden konnte. Um bestimmte reale Probleme zu lösen, beginnen Sie mit TFQ, um Quanten- oder klassische Quanten-Hybridmodelle zu erstellen.
Eigenschaften
- Forscher können TFQ verwenden, um Tensoren unter Verwendung von Quantendatensätzen, Quantenmodellen und herkömmlichen Steuerparametern in einem einzigen Rechennetzwerk zu erstellen.
- Tensoren werden verwendet, um Quantendaten (ein mehrdimensionales Array von Zahlen) zu speichern. Jeder Tensor von Quantendaten wird als Cirq-Quantenschaltkreis beschrieben, der Quantendaten im laufenden Betrieb erzeugt.
- Der Forscher kann Cirq verwenden, um ein Quantum zu prototypisieren neuronale Netzwerk die später in ein TensorFlow-Compute-Diagramm aufgenommen werden.
- Die Fähigkeit, zahlreiche Quantenschaltkreise gleichzeitig zu trainieren und auszuführen, ist ein Hauptmerkmal von TensorFlow Quantum.
4. Percevel
Perceval ist ein Open-Source-Framework für die Programmierung photonischer Quantencomputer, das von Perceval entwickelt wurde, einem französischen Unternehmen, das sich auf den Bau einer neuen Generation von Quantencomputern auf der Grundlage von Lichtmanipulation konzentriert.
Perceval bietet Werkzeuge zum Zusammensetzen von Schaltkreisen aus linearen optischen Komponenten, zum Definieren von Einzelphotonenquellen, zum Manipulieren von Fock-Zuständen, zum Ausführen von Quantensimulationen, zum Reproduzieren veröffentlichter experimenteller Arbeiten und zum Experimentieren mit einer neuen Generation von Quantenalgorithmen über eine einfache objektorientierte Python-API.
Sein Ziel ist es, ein begleitendes Werkzeug für den Aufbau von quantenphotonischen Schaltungen zu sein – für die Simulation und Verfeinerung ihres Designs, die Modellierung sowohl des idealen als auch des tatsächlichen Verhaltens und das Angebot einer standardisierten Schnittstelle, um sie über den Begriff der Backends zu steuern.
Es ist für den Betrieb auf einem lokalen Desktop optimiert, mit vielen Verbesserungen für HPC-Cluster und bietet Zugriff auf anspruchsvolle Backends für die numerische und symbolische Simulation von Quantenalgorithmen auf photonischen Schaltkreisen.
Sie können auch eine große Anzahl vorgefertigter Komponenten verwenden, um Algorithmen und komplizierte lineare optische Schaltungen zu erstellen. Eine Bibliothek bekannter Algorithmen ist zugänglich, ebenso wie Lektionen zu ihrer Verwendung.
Sie können auch einige Codezeilen verwenden, um Experimente auszuführen, um Algorithmen zu optimieren, mit experimentellen Daten zu vergleichen und veröffentlichte Veröffentlichungen neu zu erstellen.
Eigenschaften
- Eine einzigartige Architektur, die ganz der linearen Optik und dem photonischen Quantencomputing gewidmet ist
- Das Projekt ist ein Open-Source-Projekt mit einer modularen Architektur, die Community-Beiträge begrüßt.
- Erstellen Sie mithilfe einer riesigen Bibliothek vorgefertigter Komponenten Algorithmen und komplizierte lineare optische Schaltungen. Eine Bibliothek bekannter Algorithmen ist zugänglich, ebenso wie Lektionen zu ihrer Verwendung.
- Experimentieren Sie mit Algorithmen, um sie zu optimieren, vergleichen Sie sie mit experimentellen Daten und kopieren Sie vorhandene Veröffentlichungen in ein paar Codezeilen.
- Verwenden Sie ausgeklügelte Backends, um Quantenalgorithmen auf photonischen Schaltkreisen zu emulieren. Perceval ist so konzipiert, dass es sowohl in Bezug auf die numerische als auch die symbolische Leistung auf einem lokalen Desktop ausgeführt werden kann, mit vielen Verbesserungen für HPC-Cluster.
5. Qiskit
Wir wissen, dass IBM etwas zu bieten hat, wenn wir über Technologie der nächsten Generation sprechen. Das tut es auf jeden Fall. QisKit ist eine Open-Source-Plattform zur Entwicklung von Quantensoftware.
Qiskit ist ein von IBM finanziertes Software-Framework, das Benutzern den Einstieg erleichtert Quantencomputing. Da Quantencomputer schwer zu bekommen sind, können Sie einen Cloud-Anbieter wie das Qiskit-Toolkit von IBM verwenden, um Zugang zu einem solchen zu erhalten.
Es ist völlig kostenlos zu verwenden, und der gesamte Code ist Open-Source-. Es gibt ein Online-Lehrbuch, das Ihnen alle Grundlagen der Quantenphysik beibringt, was für Anfänger, die mit dem Thema nicht vertraut sind, sehr nützlich ist.
Quantencomputer können auf der Ebene von Impulsen, Schaltkreisen und Anwendungsmodulen verwendet werden.
Eigenschaften
- Benutzer verschiedener Niveaus können Qiskit für Forschung und Anwendungsentwicklung verwenden, da es eine vollständige Sammlung von Quantengattern und eine Reihe vorgefertigter Schaltungen enthält.
- Sie können Qiskit Runtime verwenden, um Quantenanwendungen auf Cloud-basierten CPUs, QPUs und GPUs zu koordinieren sowie Aktivitäten auf tatsächlichen Quantenprozessoren auszuführen und zu planen.
- Der Transpiler wandelt Qiskit-Code in eine effiziente Schaltung um, die den nativen Gate-Satz des Backends nutzt, sodass Benutzer mit minimalen Eingaben für jeden Quantenprozessor oder jede Architektur entwerfen können.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Quantencomputer die heutigen Verschlüsselungstechniken in kurzer Zeit schnell durchdringen können, während der größte verfügbare Supercomputer Jahre braucht.
Trotz der Tatsache, dass Quantencomputer in der Lage sein werden, viele der heutigen Verschlüsselungsschemata zu knacken, wird erwartet, dass sie hacksichere Alternativen entwickeln werden. Quantencomputer sind fantastisch darin, Optimierungsprobleme anzugehen.
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