本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,行代转载请联系出处。量计 量子计算,年度人人皆可盘。巨献 刚刚,狄拉点赞亚马逊AWS在2019 re:Invent上发了个重磅产品,克孙一下子让“高冷”的行代量子计算变得不能再亲民。 这就是量计Amazon Braket,一个完全托管的年度AWS服务。 有多亲民,巨献多简单?狄拉点赞 一个算法,能在3个不同的克孙前沿量子计算机上运行。 一行代码,行代就能创建一个量子回路。量计 还能用Jupyter Notebook。年度 仿佛高高在上的量子计算真的被AWS“打下来”了。 Braket的名字也是在向量子力学先驱狄拉克致敬。狄拉克的孙子、前亚马逊员工Leo Dirac第一时间在twitter上点了赞。 这真的太酷了!AWS发布了一个公共量子计算平台,还是以我祖父的波函数符号命名。源码下载 更庆幸的是,能看到量子计算在起步阶段就已经做到了“民主化”,而不是集中在少数强大的研究小组的手中。 值得注意的是,Braket并非完全由AWS开发。 而是与D-Wave、IonQ和Rigetti三家量子计算公司合作,通过AWS云提供它们的量子计算系统。 此外,为了推动量子计算的发展,还宣布成立了AWS量子计算中心(AWS Center for Quantum Computing)和亚马逊量子解决方案实验室(AWS Quantum Solutions Lab)。 当然,大会还有一个小惊喜: 他们还发布了“机器学习新玩具”:Deepcomposer键盘,只要99美元,就能和AI一起完成一首歌曲。 量子计算原来可以这么简单 Amazon Braket是一个完全托管的AWS服务。 你可以在一个模拟环境中构建、测试你的回路,然后在一个真实的量子计算机上运行它们。源码库 并且,它还非常安全。 每个级别都内置了安全和加密。 Amazon Braket不生产量子计算机,只是量子计算机的搬运工,让你的算法在3个不同厂家、不同技术的量子计算机上运行: Rigetti 的基于门(gate)的超导量子计算机; 的量子退火超导量子计算机; 没错,这些走在量子计算领域前沿公司的计算机,你也可以用! 就像AWS首席布道官Jeff Barr所说: 我可以很有把握的说,大多数组织将永远不会拥有量子计算机。 因为他们会发现像Amazon Braket这种基于云的按需模式将更适用。 生产规模的量子计算机很可能是第一种纯云技术。 或许你会觉得量子计算太高大上,操作起来肯定很困难。 别担心,Amazon Braket还真的挺易用的。亿华云 它的界面就很亲民,是大家所熟悉的notebook风格。 Python代码可以使用Amazon Braket的SDK。 更厉害的是,创建一个量子回路只需要一行代码 (这是一个“量子比特0和量子比特1之间的最大纠缠贝尔态)! 运行也只需另一行代码。 那么它是如何工作的? 如上图所示,Amazon Braket的工作流程也是相当的简易。 主要包括学习、设计、测试、运行和分析五个部分。 学习 :Amazon Braket提供了指南、教程和资源库; :要设计量子算法,可以直接从Amazon Braket控制台使用完全托管的Jupyter Notebook; :在经典硬件上运行的模拟器可以使代码排错和优化设计变得容易,从而加快算法的开发; :可以在自己选择的量子硬件上运行量子算法,若是选择运行混合量子算法,Amazon Braket可以自动建立所需的经典计算资源,并管理经典和量子任务之间的工作流; 其实,量子计算机听着让人感觉非常“高冷”,但它确实正一步一步的变得触手可及。 正如Jeff Barr所说: 量子计算机,实际上是一件艺术品。 下面便是一些超级酷的量子计算机。 △D-Wave 2000Q △Rigetti 16Q Aspen-4 △ IonQ linear ion trap 还成立了量子计算中心和一个实验室 量子计算仍然是一个非常年轻的领域。 很多东西是我们未知的,还有很大的空间来实现科学和技术的突破。 因此,在这次大会上,Jeff Barr还宣布了另外两个重大举措: 成立AWS量子计算中心和亚马逊量子解决方案实验室。 AWS量子计算中心正在组建过程中,毗邻加州理工学院校园。目标是汇集世界顶尖人才,加速发展量子计算。 将研究可能使量子计算机能够大规模生产的技术,同时也致力于找出在量子计算机上能够很好解决问题的应用程序。 这两个任务都属于长期挑战,我期待在未来10年或20年看到进展。 而亚马逊量子解决方案实验室的目标是利用亚马逊自身以及合作伙伴资源,与用户共同寻找量子计算的实际用途,并帮助用户培养属于自己的量子计算开发人员。 你可以利用这个平台的研究资源与合作机会。 与AI一起写歌的键盘 开大会怎么能少了新玩具,亚马逊又发布了第三个“机器学习玩具“ DeepComposer键盘。 一句话概括,它能够帮助既不擅长音乐、又不擅长机器学习的人,通过机器学习创作音乐。 DeepComposer是一个32键,2倍频程键盘。键盘使用的是竞争生成网络GANs(Generative Adversarial Networks)。 也就是说,你玩键盘的时候输入一些旋律,作为样本。然后这种生成式AI技术会让两个不同的神经网络互相竞争,最后生成新版本的作品。 你还可以训练和优化GAN模型,这样你就可以获得自己和AI一起创作出的音乐了。(键盘本身也预存了一些音乐样本,你可以直接使用) 写一段音乐需要做些什么 ?只需要输入一个简单的旋律或者和弦,GANs就能够生成四声部的伴奏。 还可以进行风格设定,有摇滚、流行、爵士、古典四种风格可以选。 价格是99美元。不过目前,只能够通过邀请预定,预计2020年初上市。