MerLin：微分可能なフォトニック量子機械学習のためのフレームワーク

MerLin 0.3 は、Quandela が開発したオープンソースフレームワークで、フォトニックおよびハイブリッド量子機械学習（QML）の体系的な探求を目的としています。Perceval SDK を基盤とし、Strong Linear Optical Simulation（SLOS）を活用して、PyTorch ネイティブ環境内で正確な量子状態計算を実行します。アーキテクチャの中心は QuantumLayer で、これは torch.nn.Module であり、線形光学回路のエンドツーエンドでの微分可能なトレーニングを可能にします。スパースな光子数遷移グラフを事前に計算することで、フレームワークは、位相シフターやビームスプリッターなどの回路パラメータの勾配ベースの最適化を、標準的な古典的AIパイプライン内で直接加速します。