Kipu Quantum、量子機械学習のオフライン推論を可能にするハイブリッドフレームワークを発表

Kipu Quantumは、量子強化機械学習モデルが完全に古典的なハードウェア上で推論操作を実行できるようにする、オフラインのDigitized Quantum Feature Extraction（DQFE）パイプラインをリリースしました。このアーキテクチャは、量子処理と古典処理のループを分離し、量子プロセッサの使用を初期の専門的なトレーニング段階に限定します。アクティブな推論ループ中のリアルタイム量子処理ユニット（QPU）への依存を排除することで、このフレームワークは、マルチユーザークラウドキューの遅延や継続的なハードウェアアクセス費用などの運用上のボトルネックを解消します。このシステムは、156量子ビットのIBM Quantum Heron r2プロセッサを含むIBM Quantumのハードウェア上で、複数の高ボリュームエンタープライズ分析ユースケースにわたって検証されています。