ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਕਿQਐਮਐਲ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਗੂਗਲ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਾਈਕਮੋਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਣ ਤੇ ਯੂਰਪੀਅਨ ਆਈਟੀ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ.
ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਕਿQਐਮਐਲ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ structureਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗੂਗਲ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਾਈਕੈਮੋਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੇ ਐਡਵਾਂਸਡ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutਟੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲ ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਗੂਗਲ ਦੀ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿਚ ਸਿਧਾਂਤਕ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਈ.ਆਈ.ਟੀ.ਸੀ. ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਸਮੱਗਰੀ.
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ (ਟੀਐਫਕਿQ) ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕੁਆਂਟਮ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਮਐਲ ਮਾੱਡਲਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ. ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਗੂਗਲ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ compਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਾਰੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੋਂ.
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਕੁਆਂਟਮ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕੁਆਂਟਮ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਾੱਡਲਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਕੁਆਰਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਿਰਕ (ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਿਟ ਮਾੱਡਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰਤ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ) ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਏਪੀਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿimਟਿੰਗ ਪ੍ਰਿਮਿਟੀਜ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਉੱਚ-ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਸਿਮੂਲੇਟਰਜ਼. ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਵ੍ਹਾਈਟ ਪੇਪਰ ਵਿਚ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ.
ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ compਟਿੰਗ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਵਰਤਾਰੇ ਜਿਵੇਂ ਸੁਪਰਪੋਜੀਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਲਝਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ. ਕੰਪਿ thatਟਰ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutਟੇਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computersਟਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computersਟਰ ਕੁਝ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰਨ ਅੰਕ (ਜੋ ਕਿ ਆਰਐਸਏ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ), ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿ thanਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ. ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਦਾ ਅਧਿਐਨ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਹੈ.
ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ 1980 ਵਿਆਂ ਦੇ ਅਰੰਭ ਵਿੱਚ ਹੋਈ, ਜਦੋਂ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਪਾਲ ਬੈਨੀਓਫ ਨੇ ਟਿuringਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਦਾ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨੀਕਲ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ। ਰਿਚਰਡ ਫੇਨਮੈਨ ਅਤੇ ਯੂਰੀ ਮੈਨਿਨ ਨੇ ਬਾਅਦ ਵਿਚ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਇਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਵਿਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਕ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ. 1994 ਵਿਚ, ਪੀਟਰ ਸ਼ੋਰ ਨੇ ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਲਈ ਇਕ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿਚ ਆਰ ਐਸ ਏ-ਇਨਕ੍ਰਿਪਟਡ ਸੰਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਡੀਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸੀ. 1990 ਦੇ ਅਖੀਰ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਬਹੁਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ “ਨੁਕਸ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ compਟਿੰਗ ਅਜੇ ਵੀ ਇਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਦੂਰ ਦਾ ਸੁਪਨਾ ਹੈ।” ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿਚ, ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਨਿਜੀ ਖੇਤਰ ਦੋਵਾਂ ਵਿਚ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ compਟਿੰਗ ਖੋਜ ਵਿਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਧਿਆ ਹੈ. 23 ਅਕਤੂਬਰ 2019 ਨੂੰ, ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਨੇ, ਯੂਐਸ ਨੈਸ਼ਨਲ ਐਰੋਨੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਸਪੇਸ ਐਡਮਿਨਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ (ਨਾਸਾ) ਦੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਵਿਚ, ਇਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ compਟਮੈਂਟ ਕਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਜੋ ਕਿਸੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿ computerਟਰ (ਅਖੌਤੀ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਬੋਤਮ ਨਤੀਜਾ) ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਹੈ.
ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ (ਜਾਂ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ) ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਾਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਮਾਡਲ, ਕੁਆਂਟਮ ਟਿuringਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ, ਐਡੀਏਬੈਟਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computerਟਰ, ਇਕ ਤਰਫਾ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computerਟਰ, ਅਤੇ ਵੱਖ ਵੱਖ ਕੁਆਂਟਮ ਸੈਲੂਲਰ ਆਟੋਮੈਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਮਾਡਲ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਹੈ. ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟਾਂ ਕੁਆਂਟਮ ਬਿੱਟ, ਜਾਂ “ਕੁਇਬਿਟ” ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਕਲਾਸੀਕਲ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਥੋੜੇ ਜਿਹੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ. ਕਿubਬਿਟਸ 1 ਜਾਂ 0 ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਉਹ 1 ਅਤੇ 0 ਰਾਜਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਉੱਚ ਅਹੁਦੇ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਕਿbitsਬਿਟ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਮਾਪ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਤਾਂ 0 ਜਾਂ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਹਨਾਂ ਦੋਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿ theਟ ਮਾਪਣ ਤੋਂ ਤੁਰੰਤ ਪਹਿਲਾਂ ਸਨ.
ਭੌਤਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਟ੍ਰਾਂਸਮੋਨਜ਼, ਆਯਨ ਟ੍ਰੈਪਜ਼ ਅਤੇ ਟੋਪੋਲੋਜੀਕਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉੱਚ-ਕੁਆਲਿਟੀ ਕੁਇਬਟਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਇਹ ਕੁਇਬਟਸ ਵੱਖਰੇ designedੰਗ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪੂਰੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਦੇ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਮਾੱਡਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਭਾਵੇਂ ਕੁਆਂਟਮ ਲੌਜਿਕ ਗੇਟਸ, ਕੁਆਂਟਮ ਐਨਲਿੰਗ, ਜਾਂ ਐਡੀਏਬੈਟਿਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutationਟੇਸ਼ਨ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਰਾਹ ਵਿਚ ਇਸ ਸਮੇਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ. ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੁਇਬਟਸ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਰਾਜਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੁਆਂਟਮ ਵਿਘਨ ਅਤੇ ਰਾਜ ਦੀ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹਨ. ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿ byਟਰ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਪਿutਟੇਸ਼ਨਲ ਸਮੱਸਿਆ ਵੀ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਕੋਈ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਹੜੀ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਦਾ ਹੱਲ ਵੀ ਕਲਾਸਿਕ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਸਿਧਾਂਤ ਅਨੁਸਾਰ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ. ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computersਟਰ ਚਰਚ – ਟਿuringਰਿੰਗ ਥੀਸਿਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computersਟਰ ਕੰਪਿ compਟੇਬਿਲਟੀ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਤੇ ਕੋਈ ਵਾਧੂ ਲਾਭ ਨਹੀਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਜਾਣੀ ਪਛਾਣੀ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਹਨ. ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computersਟਰ ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਕਿ ਕੋਈ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਵ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ - ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕਾਰਨਾਮਾ ਜੋ "ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਬੋਤਮਤਾ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦਾ ਅਧਿਐਨ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਲੈਕਸਿਟੀ ਥਿ asਰੀ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਗੂਗਲ ਸਾਈਕੈਮੋਰ ਇਕ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਹੈ ਜੋ ਗੂਗਲ ਇੰਕ. ਦੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਵਿਚ 53 ਕਿbitsਬਿਟ ਹਨ.
2019 ਵਿੱਚ, ਸਾਈਕੋਮੋਰ ਨੇ 200 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਿਸਦਾ ਗੂਗਲ ਨੇ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਇੱਕ ਨੇਚਰ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿuterਟਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 10,000 ਸਾਲ ਲੱਗਣਗੇ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਬੋਤਮਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ. ਕਲਾਸਿਕ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿuterਟਰ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆਏ ਗਏ ਸਮੇਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਸੰਮੇਲਨ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਚਲਾਏ, ਜੋ ਵਿਸ਼ਵ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਹੈ. ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਆਈਬੀਐਮ ਨੇ ਇੱਕ ਜਵਾਬੀ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ, ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਸੰਮੇਲਨ ਵਰਗੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤੇ ਸਿਰਫ 2.5 ਦਿਨ ਲਵੇਗਾ. ਜੇ ਗੂਗਲ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕੰਪਿ .ਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਵਿਚ ਇਕ ਘਾਤਕ ਛਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਅਗਸਤ 2020 ਵਿਚ ਗੂਗਲ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਕੁਆਂਟਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਰਸਾਇਣਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ - ਸਾਈਕੈਮੋਰ ਨਾਲ ਇਕ ਹਾਰਟ੍ਰੀ-ਫੌਕ ਨੇ ਇਕ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਨਾਲ ਜੋੜਾ ਬਣਾਇਆ ਜਿਸ ਨੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਿਆਂ 12-ਕੁਇਬਿਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ ਨਵੇਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ.
ਦਸੰਬਰ 2020 ਵਿਚ, ਯੂਐਸਟੀਸੀ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਚੀਨੀ ਫੋਟੋਨ-ਅਧਾਰਤ ਜੀਉਜਾਂਗ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, ਨੇ 76 ਕੁਇਬਟਸ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਸਾਈਕੈਮੋਰ ਨਾਲੋਂ 10 ਅਰਬ ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਬੋਤਮਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਦੂਜਾ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਬਣ ਗਿਆ.
ਕੁਆਂਟਮ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੈਬ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਲੈਬ ਜਾਂ ਕੁਆਇਲ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਨਾਸਾ, ਯੂਨੀਵਰਸਟੀਆਂ ਸਪੇਸ ਰਿਸਰਚ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗੂਗਲ (ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੂਗਲ ਰਿਸਰਚ) ਦੀ ਸਾਂਝੀ ਪਹਿਲ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਟੀਚਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਚ ਕਿਵੇਂ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਖੋਜ ਨੂੰ ਪਾਇਨੀਅਰ ਕਰਨਾ। ਅਤੇ ਹੋਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਪਿ scienceਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ. ਲੈਬ ਨੂੰ ਨਾਸਾ ਦੇ ਏਮਸ ਰਿਸਰਚ ਸੈਂਟਰ ਵਿਖੇ ਹੋਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.
ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਲੈਬ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਗੂਗਲ ਰਿਸਰਚ ਦੁਆਰਾ 16 ਮਈ, 2013 ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਲਾੱਗ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ. ਲਾਂਚ ਦੇ ਸਮੇਂ, ਲੈਬ ਡੀ-ਵੇਵ ਸਿਸਟਮਜ਼ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ computerਟਰ, ਡੀ-ਵੇਵ ਦੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਸੀ.
20 ਮਈ, 2013 ਨੂੰ, ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਕਿ ਲੋਕ ਲੈਬ ਵਿਚ ਡੀ-ਵੇਵ ਟੂ 'ਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ. 10 ਅਕਤੂਬਰ, 2013 ਨੂੰ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਲੈਬ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਫਿਲਮ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ. 18 ਅਕਤੂਬਰ, 2013 ਨੂੰ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਉਸਨੇ ਮਾਇਨਕਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਸੀ.
ਜਨਵਰੀ 2014 ਵਿੱਚ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਡੀ-ਵੇਵ ਟੂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਿਆਂ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ. ਨਤੀਜੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਨ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਉੱਤੇ ਗਰਮ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਭੜਕਾਉਂਦੇ ਸਨ. 2 ਸਤੰਬਰ 2014 ਨੂੰ, ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਲੈਬ, ਯੂਸੀ ਸੈਂਟਾ ਬਾਰਬਰਾ ਦੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਵਿੱਚ, ਸੁਪਰਕੰਡੈਕਟਿੰਗ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪਹਿਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੇਗੀ.
23 ਅਕਤੂਬਰ 2019 ਨੂੰ, ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਲੈਬ ਨੇ ਇਕ ਪੇਪਰ ਵਿਚ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਸ ਨੇ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਬੋਤਮਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ.
ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਕੁਆਂਟਮ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਧਾਂਤਕ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਅਤੇ ਨਾਵਲ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਕੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ.
ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ compਟਿੰਗ ਨੂੰ ਕੱਲ੍ਹ ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿਚ ਏ.ਆਈ. ਇਸੇ ਲਈ ਗੂਗਲ ਸਮਰਪਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ compਟਿੰਗ ਇਕ ਨਵਾਂ dਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਏਆਈ ਲਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿਚ ਵੱਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰੇਗਾ. ਗੂਗਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਗਣਨਾ ਦੀਆਂ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਕੁਆਂਟਮ ਦੇ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਖੇਤਰ ਹਨ
- ਸੁਪਰਕੰਡੈਕਟਿੰਗ ਕੁਇਬਿਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ: ਚਿੱਪ-ਅਧਾਰਤ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਪਰਕੰਡੈਕਟਿੰਗ ਕੁਇਬਟਸ ਦੋ-ਕਿbitਬਿਟ ਗੇਟ ਗਲਤੀ <0.5% ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ.
- ਕਿubਬਿਟ ਮੈਟ੍ਰੋਲੋਜੀ: ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਲਈ 0.2% ਤੋਂ ਘੱਟ ਦੋ-ਕੁਇਬਿਟ ਘਾਟਾ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਇਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਬੋਤਮ ਪ੍ਰਯੋਗ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਲਗਭਗ ਰਾਜ ਦੇ ਕਲਾਸਿਕ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲਈ.
- ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ: ਸਰੀਰਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਨੁਮਾਨਤ ਉਪਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਖ਼ਾਸਕਰ ਰਸਾਇਣ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟਿਵ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ.
- ਕੁਆਂਟਮ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ optimਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਅਸੀਂ ਲਗਭਗ optimਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕੁਆਂਟਮ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਸਲੌਵਰਸ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ. Energyਰਜਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਥਰਮਲ ਛਾਲਾਂ ਕੁਆਂਟਮ ਅਪਡੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਧਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਤਬਾਦਲੇ ਵਿਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ.
- ਕੁਆਂਟਮ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ: ਅਸੀਂ ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ 'ਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕ .ਾਂਚਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੌਰਾਨ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੁਪਰਪੋਜੀਸ਼ਨ ਰਾਜਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਿਹੜੇ ਫਾਇਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਕੁਆਂਟਮ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਮੁੱਖ ਸਾਧਨ ਖੁੱਲੇ ਸਰੋਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਵਿਹਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਨਾਵਲ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਸੀਰਕ: ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ੋਰ ਵਾਲੇ ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਸਕੇਲ ਕੁਆਂਟਮ (ਐਨਆਈਐਸਕਿ)) ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕੁਆਂਟਮ ਫਰੇਮਵਰਕ.
- ਓਪਨਫਰਮਿਅਨ: ਰਸਾਇਣ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਕੁਆਂਟਮ ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ
ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਰਸਾਇਣ ਅਤੇ ਕੰਨਡੇਸਡ ਮੈਟਰ ਮਾੱਡਲਾਂ ਦੇ ਸਹੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਮੁਨਾਫਾ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਨ.
ਗਲਤੀ ਘਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਅਸੀਂ ਸੜਕ 'ਤੇ ਪੂਰੇ ਕੁਆਂਟਮ ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਦੇ methodsੰਗ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਹੜੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਯੰਤਰਾਂ ਵਿਚ ਨਾਟਕੀ noiseੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੋਰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਫੁੱਲ-ਸਕੇਲ ਫਾਲਟ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਵਿਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਕੁਆਂਟਮ ਸਬਸਪੇਸ ਐਕਸਪੇਂਸ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਕੁਆਨਟਮ ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਤੋਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦੇ ਯੰਤਰਾਂ ਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦੇ ਯੰਤਰਾਂ ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੁਆਂਟਮ ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਿਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਧੱਕ ਰਹੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਨੇੜਲੇ ਮਿਆਦ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਵਜੋਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਹੇ ਹਾਂ.
ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ
ਅਸੀਂ ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਯੰਤਰਾਂ ਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕੁਆਂਟਮ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਕੁਆਂਟਮ ਅਤੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਲਈ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਅਤੇ ਵਿਤਕਰਾਤਮਕ ਕੁਆਂਟਮ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਵਿੱਚ ਵੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਸੰਚਾਰ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੁਆਂਟਮ ਰੀਪੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਰਾਜ ਸ਼ੁੱਧਕਰਣ ਇਕਾਈਆਂ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟਾਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਲਈ.
ਕੁਆਂਟਮ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
ਐਰੋਸਪੇਸ, ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਅਤੇ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿਚ ਵੱਖਰੇ optimਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕੁਆਂਟਮ-ਕਲਾਸੀਕਲ optimਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਸਿਮੂਲੇਟ ਐਨਿਨੀਲਿੰਗ, ਕੁਆਂਟਮ ਅਸਿਸਟਿਡ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (QAOA) ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਇਨਹਾਂਸਡ ਆਬਾਦੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅੱਜ ਦੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਨਾਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
EITC/AI/TFQML ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਐਕਸੈਸ ਡਾਇਡੈਕਟਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਢਾਂਚੇ (ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ -> ਪਾਠ -> ਵਿਸ਼ੇ) ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਅਸੀਮਤ ਸਲਾਹ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿਦਾ ਚਲਦਾ.
ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਹਵਾਲਾ ਸਰੋਤ
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ (ਟੀਐਫਕਿQ) ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕੁਆਂਟਮ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਮਐਲ ਮਾੱਡਲਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ. ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਗੂਗਲ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿ compਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਾਰੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੋਂ. ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਕੁਆਂਟਮ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕੁਆਂਟਮ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਾੱਡਲਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਕੁਆਰਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸੀਿਰਕ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਏਪੀਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਪ੍ਰਿਮਟਿਵਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਸਿਮੂਲੇਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ. ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਵ੍ਹਾਈਟ ਪੇਪਰ ਵਿਚ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ. ਵਾਧੂ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਨੋਟਬੁੱਕ ਟਿbookਟੋਰਿਯਲ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ.
https://www.tensorflow.org/quantum
ਸਰਕ
ਸਾਈਅਰਕ ਸ਼ੋਰ ਸ਼ੂਟ ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਸਕੇਲ ਕੁਆਂਟਮ (ਐਨਆਈਐਸਕਿQ) ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ. ਇਹ ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਕੁਆਂਟਮ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਅਲਫ਼ਾ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਜੁਲਾਈ 18, 2018 ਨੂੰ ਕੌਮਾਂਤਰੀ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 'ਤੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ. ਕਿCਸੀ ਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਨੇ QAOA ਦੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਟੌਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ. ਸੀਰਕ ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ. ਸੀਆਰਕ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ "ਸਰਕਟ" ਅਤੇ "ਅਨੁਸੂਚੀ" ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ "ਸਰਕਟ" ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਸਮਾਂ ਸੂਚੀ" ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਸਿਮੂਲੇਟਰਾਂ ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੈੱਲ ਰਾਜ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਏ.
ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਸਰਕ
# ਕੁਇਬਟਸ ਚੁਣੋ
ਕਿbitਬਿਟ 0 = ਸਰਕ.ਗਰਿੱਡਕੁਬਿਟ(0, 0)
ਕਿbitਬਿਟ 1 = ਸਰਕ.ਗਰਿੱਡਕੁਬਿਟ(0, 1)
# ਇੱਕ ਸਰਕਟ ਬਣਾਓ
ਸਰਕਟ = ਸਰਕ.ਸਰਕਟ.ਤੋਂ_ਓਪਸ(
ਸਰਕ.H(ਕਿbitਬਿਟ 0),
ਸਰਕ.ਸੀਐਨਓਟੀ(ਕਿbitਬਿਟ 0, ਕਿbitਬਿਟ 1),
ਸਰਕ.ਮਾਪ(ਕਿbitਬਿਟ 0, ਕੁੰਜੀ='m0'),
ਸਰਕ.ਮਾਪ(ਕਿbitਬਿਟ 1, ਕੁੰਜੀ='m1')
)
ਸਰਕਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨਾ ਇਸ ਦਾ ਚਿੱਤਰ ਵੇਖਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਪ੍ਰਿੰਟ(ਸਰਕਟ)
# ਪ੍ਰਿੰਟ
# (0, 0): ───H─── @ ───M ('m0') ───
# │
# (0, 1): ───X───M ('m1') ───
ਸਰਕਟ ਨੂੰ ਬਾਰ ਬਾਰ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕਰਨਾ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਵੀਟਸ ਦੇ ਮਾਪ ਮਾਪ-ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ.
ਸਿਮੂਲੇਟਰ = ਸਰਕ.Simulator()
ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ = ਸਿਮੂਲੇਟਰ.ਰਨ ਕਰੋ(ਸਰਕਟ, ਦੁਹਰਾਓ=5)
ਪ੍ਰਿੰਟ(ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ)
# ਪ੍ਰਿੰਟ
# ਐਮ0 = 11010
# ਐਮ1 = 11010
EITC/AI/TFQML ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਈ ਪੂਰੀ ਔਫਲਾਈਨ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ PDF ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ।
EITC/AI/TFQML ਤਿਆਰੀ ਸਮੱਗਰੀ - ਮਿਆਰੀ ਸੰਸਕਰਣ
EITC/AI/TFQML ਤਿਆਰੀ ਸਮੱਗਰੀ - ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਸਕਰਣ