PALO ALTO, Kalifornien-4. August 2025-D-Wave Quantum Inc. (NYSE: QBTS) kündigte an, eine Sammlung von Angeboten zu ermöglichen, mit denen Entwickler Quantenkünstlern und Innovationen für maschinelles Lernen erkunden können, einschließlich eines Open-Supply-Quantum-AI-Toolkits und einer Demo.
Mit dem Quanten -AI -Toolkit können Entwickler jetzt Quantencomputer in ML -Architekturen integrieren. Die Demo zeigt, wie Entwickler dieses Toolkit nutzen können, um mit D-Wave-Quantenprozessoren zu experimentieren, um einfache Bilder zu generieren, und das widerspiegeln, was D-Wave glaubt, ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung von Quanten ai Fähigkeiten.
Durch die Veröffentlichung dieser neuen Instruments soll D-Wave Organisationen helfen, die Verwendung von Glühquantencomputern in wachsenden KI-Anwendungen zu beschleunigen. Das Quanten-AI-Toolkit, Teil von D-Wave’s Ozean Software program Suite bietet eine direkte Integration zwischen den Quantencomputern von D-Wave und Pytorchein ML-Rahmen für die Produktionsstätte, das zum Aufbau und Coaching von Deep-Studying-Modellen verwendet wird. Das Toolkit enthält ein Pytorch -Neural -Netzwerk -Modul zur Verwendung eines Quantencomputers zum Erstellen und Zug von ML -Modellen, die als eingeschränkte Boltzmann -Maschine (RBM) bezeichnet werden.
Das Erlernen von Mustern und Verbindungen aus komplexen Datensätzen wird RBMs für generative KI -Aufgaben wie Bilderkennung und Arzneimittelentdeckung verwendet. Das Coaching von RBMs mit großen Datensätzen kann eine rechnerisch komplexe und zeitaufwändige Aufgabe sein, die für einen Quantencomputer intestine geeignet sein kann. Durch die Integration in Pytorch zielt das neue Toolkit von D-Wave darauf ab, es Entwicklern leicht zu erleichtern, mit Quantum Computing zu experimentieren, um rechnerische Herausforderungen in Trainings-KI-Modellen zu bewältigen.
„Mit diesem neuen Toolkit und der Demo ermöglicht D-Wave Entwicklern, Architekturen zu bauen, die unsere Annealing-Quantenprozessoren in eine wachsende Reihe von ML-Modellen integrieren“, sagte Dr. Trevor Lanting, Chief Growth Officer bei D-Wave. „Kunden bitten uns zunehmend nach Möglichkeiten, die Erforschung von Quantum und KI zu erleichtern und das kollaborative Potenzial dieser beiden komplementären Technologien zu erkennen.“
D-Wave fördert seine Quanten-AI-Produkt-Roadmap weiter und liefert neue Lösungen für Kunden und erweitert die Entwicklungsbemühungen. Das Unternehmen arbeitet mit einer wachsenden Anzahl von Kunden an explorativen Quanten -AI -Projekten zusammen, darunter:
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Japan Tobacco Inc.: D-Wave hat ein gemeinsames Proof-of-Idea-Projekt mit der Pharmaabteilung von abgeschlossen Japan Tobacco Inc. (JT) Das verwendete die Quantum Computing-Technologie und die KI von D-Wave im Drogenentdeckungsprozess. Das Quanten-Proof-of-Idea übertraf klassische Methoden für das KI-Modelltraining bei der Wirkstoffentdeckung.
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Jülich Supercomputing Middle im Forschungszentrum Jüloich: Forscher Verwendete die Quantentechnologie von D-Wave, um ein ML-Instrument zu entwickeln, das die Protein-DNA-Bindung mit größerer Genauigkeit als herkömmliche Methoden mit klassischen Computern vorhersagt. Das Crew integrierte Quantum Computing mit Assist -Vektor -Maschinen, um verbesserte Ergebnisse in verschiedenen Metriken zu erzielen und die Klassifizierungsleistung erheblich zu verbessern.
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Triumf: Kanadas Partikelbeschleunigerzentrum und seine Partnerinstitutionen haben kürzlich ein Papier in veröffentlicht NPJ Quanteninformation Zeigen signifikanter Beschleunigungen unter Verwendung von D-Wave-Quantencomputern über klassische Ansätze zur Simulation energiereicher Partikelkalorimeter-Wechselwirkungen, was zu wichtigen Effizienzen führt, bei denen das KI-Modell zum Erstellen von synthetischen Daten verwendet wird.
Organisationen, die die Integration von Quantum Computing in KI -Workloads untersuchen möchten Leap Quantum Launchpad Programm.
Kevin Chern, Senior Benchmarking-Forscher bei D-Wave, präsentiert das Toolkit und die Demo während seiner Präsentation mit dem Titel „Eine Einführung in die Quantenbewerber in Optimierung und maschinellem Lernen“ at Der AI Analysis Summit bei AI4 2025Am 13. August 2025 von 11:05 bis 11:25 Uhr Pt.