Publicado en: Dec 8, 2020

Amazon Braket ahora es compatible con PennyLane, un marco de software de código abierto para la computación cuántica híbrida. Pennylane proporciona interfaces para bibliotecas comunes de aprendizaje automático, incluidas PyTorch y TensorFlow, para que pueda entrenar circuitos cuánticos de la misma manera que entrenaría una red neuronal. La integración con Amazon Braket le permite probar y ajustar los algoritmos más rápido y a mayor escala en simuladores escalables y completamente administrados y ejecutarlos en su elección de hardware de computación cuántica.

Los algoritmos cuánticos híbridos utilizan un enfoque iterativo, con computadoras cuánticas como coprocesadores de los recursos informáticos clásicos. Este enfoque ayuda a mitigar el efecto de los errores inherentes al hardware de computación cuántica actual. Con PennyLane, Amazon Braket proporciona una experiencia fácil, intuitiva y de alto rendimiento para que pueda comenzar con los algoritmos cuánticos híbridos. Al combinar PennyLane con los simuladores administrados de Amazon Braket para probar y ajustar sus algoritmos, puede lograr una reducción de 10 veces o más en los tiempos de entrenamiento cuando usa la ejecución de circuitos en paralelo, en comparación con la ejecución de su algoritmo en una sola máquina.

Los bloc de notas de Amazon Braket vienen preconfigurados con PennyLane para que pueda comenzar rápidamente. También puede instalar el complemento PennyLane de Amazon Braket si prefiere utilizar su propio entorno de desarrollo. El soporte para PennyLane está disponible en las regiones de AWS donde Amazon Braket está disponible. Para comenzar a programar algoritmos cuánticos híbridos con PennyLane en Amazon Braket, visite los bloc de notas de ejemplo, la guía para desarrolladores de Amazon Braket y el repositorio PennyLane GitHub.