IBM Q Experience 対応 量子機械学習を可能にする TensorFlow エコシステムの提供を開始

株式会社クラスキャット (代表取締役社長：佐々木規行、茨城県取手市) は、量子機械学習ツールキット「ClassCat® Hybrid QNN」を本日 (11月12日) から提供開始することを発表致しました。本製品は IBM Q Experience で利用可能な量子プロセッサを始めとする各種量子デバイスやシミュレータ上で量子機械学習を遂行できる製品で、深層学習フレームワーク TensorFlow のエコシステム (拡張キット) として提供されます。GPU アクセラレータと QPU (量子処理ユニット) のハイブリッド環境で高速に量子機械学習を実行できます。

本製品「ClassCat® Hybrid QNN」は各種量子デバイスやシミュレータ上で量子機械学習を遂行できます。リアル量子デバイスについては IBM Q Experience で利用可能な量子プロセッサに対応しています。IBM Q Experience は米 IBM 社が公開している量子クラウドサービスとソフトウェアプラットフォームです。そしてまた以下のポピュラーな量子シミュレータもサポートしています :

• Qiskit Aer (米 IBM 社)
• Microsoft Quantum Development Kit
• Cirq (米 Google 社)

本製品「ClassCat® Hybrid QNN」は TensorFlow のエコシステムです。TensorFlow は米 Google 社がオープンソース化した、深層学習フレームワークのデファクトスタンダードです。高パフォーマンスな人工知能モデルを開発するために世界中で利用されています。最新版 TensorFlow 2.0 では Keras と呼ばれる高位 API と柔軟性の高い Eager execution 動作モードを軸にすることにより、使い易さが更に改良されています。「ClassCat® Hybrid QNN」はこの TensorFlow 2.0 上に構築されていますので、量子機械学習においてその洗練された最適化手法を GPU アクセラレータとともに利用することができます。

本製品「ClassCat® Hybrid QNN」では量子回路を機械学習モデルとして位置付け、量子デバイスに接続して量子計算を実行しながら TensorFlow によりモデルを最適化していきます。GPU アクセラレータと量子処理ユニット QPU のハイブリッド環境で、ユーザが量子コンピューティングの様々な実験や研究を行なうことを可能にします。
なおクラスキャットでは汎用性のあるモデルを順次提供していく予定です。

本製品「ClassCat® Hybrid QNN」はマルチクラウド上のソリューションとして提供されます。GPU を装備するインスタンスやベアメタルが利用可能な各種パブリッククラウド – Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platform が選択可能です。

【製品販売概要】

【動作環境】

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