Giới thiệu SuperQuantX: Nền tảng nghiên cứu cho AI lượng tử

Hôm nay là một ngày quan trọng đối với AI siêu tác động. Chúng tôi rất vui mừng giới thiệu SuperQuantX, SDK mã nguồn mở của chúng tôi được tạo ra để hợp nhất thế giới phát triển AI lượng tử còn phân mảnh. Thời điểm không thể hoàn hảo hơn khi Đại hội Thế giới Lượng tử diễn ra từ ngày 16 đến 18 tháng 9 tới và bài nghiên cứu về Tác nhân Lượng tử gần đây đã khơi dậy những cuộc tranh luận mới. Chúng tôi tiến vào tâm điểm với một buổi ra mắt không thể kịp thời hơn. Để làm cho nó còn thú vị hơn, SuperQuantX cũng sẽ ra mắt trên Product Hunt, mang tầm nhìn này trực tiếp đến cộng đồng các nhà phát triển và nghiên cứu toàn cầu.

SuperQuantX cung cấp một cách liền mạch cho các nhà nghiên cứu và phát triển để xây dựng các hệ thống tác nhân tăng cường lượng tử sử dụng một giao diện thống nhất. SuperQuantX được xây dựng để thử nghiệm và cho công việc nghiên cứu nghiêm ngặt. Nó kết hợp AI và máy tính lượng tử theo cách cho phép bạn tập trung vào ý tưởng thay vì nỗ lực tích hợp. Dự án này là kết quả của nghiên cứu tại Superagentic AI và được thiết kế để trở thành nền tảng cho nghiên cứu tác nhân tăng cường lượng tử. SuperQuantX nhằm mục đích đơn giản hóa việc viết mã một lần và chạy nó trên bất kỳ backend lượng tử hỗ trợ nào mà không cần viết lại logic của bạn.

Bối cảnh

Hành trình của chúng tôi vào Machine Learning Lượng tử bắt đầu với một cuốn sách: Hướng dẫn Thực hành về Machine Learning Lượng tử và Tối ưu hóa Lượng tử. Chủ đề rất hấp dẫn nhưng công cụ thì phân mảnh. Mỗi framework đều có API và quy ước riêng. Chúng tôi thường thấy mình tốn nhiều thời gian hơn để vật lộn với sự khác biệt giữa các công cụ hơn là kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu. Kinh nghiệm đó đã thúc đẩy chúng tôi xây dựng một nền tảng thống nhất, nơi mã nguồn giữ nguyên và backend có thể thay đổi.

Hệ sinh thái lượng tử hiện tại cung cấp nhiều điểm mạnh nhưng cũng buộc các nhà nghiên cứu phải vật lộn với nhiều SDK và những đặc điểm riêng của nhà cung cấp. Điều này làm chậm nghiên cứu và phức tạp hóa sự hợp tác. SuperQuantX xóa bỏ rào cản đó bằng cách cung cấp một API duy nhất cho nhiều framework, cho phép khả năng tái sản xuất, xác thực nhanh hơn và sự tập trung sáng tạo lớn hơn vào sự tiến bộ thuật toán thay vì các chi tiết tích hợp.

SuperQuantX cung cấp một API nhất quán kết nối với một loạt các framework lượng tử như PennyLane, Qiskit, Cirq, Amazon Braket, TKET và D-Wave Ocean. Với giao diện duy nhất đó, bạn có thể chạy cùng một mã nghiên cứu trên các backend khác nhau trong khi vẫn giữ cho các thí nghiệm có thể tái tạo và di động. Điều này giảm ma sát và tăng tốc độ lặp lại cho các nhóm và cho các nhà nghiên cứu cá nhân.

Tính năng

• API thống nhất trải dài qua PennyLane, Qiskit, Cirq, Amazon Braket, TKET và D-Wave Ocean.
• Chuyển đổi backend liền mạch mà không thay đổi logic nghiên cứu.
• Công cụ được thiết kế riêng cho nghiên cứu AI tác nhân và hệ thống lượng tử tự động.
• Các thuật toán máy học lượng tử và tối ưu hóa được xây dựng sẵn, bao gồm QSVM, Mạng Nơron Lượng tử, VQE và QAOA.
• Công cụ trực quan hóa mạch và phân tích kết quả.
• Tích hợp đám mây với các nhà cung cấp phần cứng và mô phỏng đã được quản lý.
• Tài liệu toàn diện và ví dụ cho nhà phát triển để nhanh chóng làm quen.

Tại Superagentic AI, chúng tôi tin rằng trí tuệ tương lai sẽ vừa được tăng cường lượng tử vừa có tính tác nhân. Tầm nhìn của chúng tôi với SuperQuantX là tạo ra một nền tảng thống nhất cho tương lai đó. Chúng tôi muốn tăng tốc độ khám phá, cho phép nghiên cứu có thể tái sản xuất và làm cho việc xây dựng các tác nhân tự động tăng cường lượng tử trở nên dễ dàng hơn bằng cách sử dụng một nền tảng đồng nhất.

Cách hoạt động

SuperQuantX hoạt động như một cầu nối giữa mã nghiên cứu và các framework cụ thể của nhà cung cấp. Bạn viết các mạch hoặc logic tác nhân bằng cách sử dụng một API nhất quán. Khi bạn chuyển đổi một backend, thư viện sẽ xử lý các chi tiết cụ thể của backend như chuyển đổi, lập lịch, tích hợp lập trình khả phân, hoặc cấu hình làm nguội. Điều này giữ cho mã nghiên cứu của bạn ổn định trong khi cho phép bạn xác thực các thí nghiệm trên nhiều nhà cung cấp khác nhau.

Ví dụ

Dưới đây là một ví dụ tạo ra sự rối lượng tử với mã tối thiểu.

import superquantx as sqx

backend = sqx.get_backend('simulator')
circuit = backend.create_circuit(2)

circuit.h(0) # Siêu vị trí
circuit.cx(0, 1) # Sự rối
circuit.measure_all()

result = backend.run(circuit, shots=1000)
print(result) # Dự kiến: số lượng trạng thái gần bằng nhau

Bạn có thể dễ dàng chuyển đổi backend sang PennyLane, Qiskit hoặc Cirq chỉ bằng cách thay đổi một tham số. Ví dụ đó vẫn hoạt động trên nhiều framework mà không cần thay đổi logic của nó.
Các ví dụ nâng cao bao gồm việc xây dựng một SVM Lượng tử:

from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=100)

qsvm = sqx.QuantumSVM(backend='simulator', feature_map='ZFeatureMap')
qsvm.fit(X_train, y_train)
accuracy = qsvm.score(X_test, y_test)

Và thử nghiệm với các thuật toán lai như VQE hoặc Mạng Nơron Lượng tử:

vqe = sqx.VQE(backend='simulator', hamiltonian=H)
ground_energy = vqe.find_ground_state()

qnn = sqx.QuantumNeuralNetwork(n_qubits=4, n_layers=2)

Video Demo Nhanh

Xem video demo trên YouTube

Video Demo

Lượng tử không có ở đây, nhưng bạn không thể bỏ qua

Phần cứng lượng tử quy mô lớn chưa phổ biến rộng rãi. Thực tế đó làm cho việc xây dựng nền tảng trở nên quan trọng ngày hôm nay. Nghiên cứu mà chúng tôi thực hiện bây giờ sẽ định hình các đột phá trong tương lai. Sự phân mảnh làm chậm tiến trình. SuperQuantX xóa bỏ rào cản đó và cho phép các nhà nghiên cứu xác thực trên các nền tảng khác nhau, hợp tác trong các hệ sinh thái và lặp lại nhanh hơn trên các phương pháp tăng cường lượng tử.

Kết luận

SuperQuantX là nền tảng khám phá machine learning lượng tử. Nó biến sự phân mảnh thành sự rõ ràng và cung cấp cho các nhà nghiên cứu một nền tảng thực tiễn và sẵn sàng cho tương lai cho nghiên cứu tác nhân lượng tử. Đây là khởi đầu của một hành trình dài hơn và chúng tôi mời gọi cộng đồng cùng xây dựng với chúng tôi.

Liên kết hữu ích của SuperQuantX
Trang chủ: Superagentic AI
GitHub: SuperagenticAI/superquantx
Tài liệu: SuperQuantX Documentation
Product Hunt: SuperQuantX