Logiciel
Applications quantiques
Algorithmes quantiques prêts à l'emploi conçus pour relever des défis de calcul spécifiques.
Le Quantum Evolution Kernel (QEK) de Pasqal est une bibliothèque Python à code source ouvert qui exploite l'informatique quantique à atomes neutres pour améliorer les tâches d'apprentissage automatique basées sur les graphes.
En permettant la conception de métriques de similarité basées sur les quanta pour les graphes, QEK s'intègre de manière transparente aux algorithmes d'apprentissage automatique basés sur les noyaux, offrant une nouvelle approche des défis informatiques complexes en matière d'apprentissage automatique.
QEK
Quantum Evolution Kernel (QEK) est une bibliothèque Python à code source ouvert conçue pour explorer l'apprentissage automatique des graphes amélioré par les quanta.
Elle fournit des outils pour calculer les similitudes entre des données structurées en graphe en utilisant l'évolution temporelle d'un système quantique sur le QPU Neutral Atom de Pasqal.
Plongez dans le noyau Quantum Evolution
Pour en savoir plus sur les recherches fondamentales qui sous-tendent le QEK, consultez l'article fondateur Quantum evolution kernel :Machine learning on graphs with programmable arrays of qubits (Apprentissage automatique sur des graphes avec des réseaux programmables de qubits).
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Le QEK est un logiciel libre et les contributions sont les bienvenues ! Que vous amélioriez le code, partagiez vos commentaires ou discutiez d'idées, vous pouvez contribuer à façonner l'avenir de l'apprentissage automatique amélioré par les systèmes quantiques. Rejoignez la conversation sur GitHub, Reddit, notre communauté Slack et nos forums de développeurs !
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Découvrez comment contribuer à l'apprentissage automatique des graphes grâce à l'informatique quantique à atomes neutres.
QEK appliquée sur les QPUs Pasqal
En savoir plus sur Quantum Feature Maps for Graph Machine Learning on a Neutral Atom Quantum Processor.