開発ツール/プラットフォーム 開発ツール/プラットフォーム記事一覧へ

[新製品・サービス]

量子コンピュータで機械学習を遂行、クラスキャットがTensorFlow拡張ツールキットを販売

2019年11月12日(火)日川 佳三(IT Leaders編集部)

クラスキャットは2019年11月12日、マシンラーニング(機械学習)のフレームワーク(ソフトウェアライブラリ)であるTensorFlowを拡張し、量子コンピュータおよび量子シミュレータを使ってマシンラーニングを遂行できるツールキット「ClassCat Hybrid QNN」を発表した。GPU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”を実行できる。同日販売を開始した。価格はオープン。

 ClassCat Hybrid QNNは、量子コンピュータや量子シミュレータ上でマシンラーニング(機械学習)を遂行できるツールキットである。リアル量子デバイスとして「IBM Q Experience」の量子プロセッサを利用できる。量子シミュレータとしては、「Qiskit Aer」(米IBM)、「Microsoft Quantum Development Kit」(米Microsoft)、「Cirq」(米Google)を利用できる。

 マシンラーニングのフレームワークであるTensorFlow 2.0上に構築している。量子回路をマシンラーニングの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によってモデルを最適化していく。GPUと量子処理ユニット(QPU)のハイブリッド環境を活用し、ユーザーが量子コンピューティングの様々な実験や研究を行えるようにする。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としている。

 GPUを装備するインスタンスやベアメタルサーバーを利用可能な各種パブリッククラウドで利用できる。Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platformが選択可能である。動作環境のOSは、Ubuntu Server 18.04 LTS。

関連記事

Special

-PR-

量子コンピュータで機械学習を遂行、クラスキャットがTensorFlow拡張ツールキットを販売クラスキャットは2019年11月12日、マシンラーニング(機械学習)のフレームワーク(ソフトウェアライブラリ)であるTensorFlowを拡張し、量子コンピュータおよび量子シミュレータを使ってマシンラーニングを遂行できるツールキット「ClassCat Hybrid QNN」を発表した。GPU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”を実行できる。同日販売を開始した。価格はオープン。

PAGE TOP