Machine learning in kwantumcomputing: een gids voor 2026.

Korte samenvatting: Machine learning in kwantumcomputers combineert kwantummechanica met AI-algoritmen om complexe problemen sneller op te lossen dan klassieke computers. Kwantummachine learning (QML) omvat het uitvoeren van kwantumalgoritmen op kwantumhardware voor ML-taken, het gebruik van kwantumcomputers om klassieke ML te versnellen en het toepassen van klassieke ML om kwantumsystemen te optimaliseren. Onderzoek van instellingen zoals NIST toont aan dat kwantumversterkte methoden de afstemmingsvereisten met 70% kunnen verminderen en gespecialiseerde classificatietaken kunnen uitvoeren, hoewel de praktische voordelen nog steeds beperkt worden door de huidige hardwarelimieten.

Kwantumcomputing belooft exponentiële snelheidsverbeteringen voor bepaalde rekentaken. Machine learning biedt krachtige mogelijkheden voor patroonherkenning en optimalisatie. Combineer ze en je krijgt kwantummachine learning – een vakgebied dat onderzoekt hoe kwantummechanica AI-algoritmen kan verbeteren en hoe AI problemen in de kwantumcomputing kan oplossen.

Maar wat betekent dat nu in de praktijk?

De relatie tussen kwantumcomputing en machine learning verloopt in meerdere richtingen. Kwantumalgoritmen kunnen machine learning-taken potentieel versnellen. Klassieke machine learning-technieken helpen bij het afstemmen en optimaliseren van kwantumhardware. En er ontstaan volledig nieuwe, kwantumspecifieke leerparadigma's die geen klassiek equivalent hebben.

Maar er is iets belangrijks om te onthouden: we staan nog maar aan het begin. De meeste kwantumcomputers die tegenwoordig beschikbaar zijn, werken in wat onderzoekers het NISQ-tijdperk (Noisy Intermediate-Scale Quantum) noemen, waarin foutpercentages en een beperkt aantal qubits de praktische toepassingen beperken. Die cyclus van kwantumdoorbraken, gevolgd door de inhaalslag van klassieke computers, blijft beide vakgebieden vooruitstuwen.

Wat is kwantummachine learning?

Kwantummachine learning bevindt zich op het snijvlak van kwantumcomputing en kunstmatige intelligentie. Het vakgebied omvat drie verschillende onderzoeksrichtingen die vaak op één hoop worden gegooid, maar fundamenteel verschillende problemen aanpakken.

Ten eerste is er het uitvoeren van machine learning-algoritmen op kwantumhardware. Deze aanpak neemt taken zoals classificatie, clustering of patroonherkenning en voert deze uit met behulp van kwantumcircuits in plaats van klassieke processoren. Het doel? Kwantumeigenschappen zoals superpositie en verstrengeling benutten om computationele voordelen te behalen.

Ten tweede wordt klassieke machine learning toegepast op problemen in de kwantumcomputing. Onderzoekers gebruiken neurale netwerken, reinforcement learning en andere AI-technieken om kwantumcircuits te optimaliseren, kwantumapparaten af te stemmen en kwantumchemische simulaties op te lossen. Volgens onderzoek van NIST kan afstemming op basis van machine learning het aantal meetpunten verminderen dat nodig is voor 70%-kwantumdots.

Ten derde onderzoekt de kwantumleertheorie geheel nieuwe computationele modellen. Deze kwantumspecifieke benaderingen komen niet noodzakelijkerwijs overeen met klassieke machine learning-taken; ze vertegenwoordigen fundamenteel andere manieren om informatie te verwerken.

Eerlijk gezegd: de terminologie kan verwarrend zijn. Verschillende onderzoekers gebruiken de term 'kwantummachine learning' om verschillende dingen aan te duiden, wat tot verwarring leidt bij het beoordelen van beweringen over kwantumvoordelen.

De drie smaken van QML

Het is belangrijk om te begrijpen welke richting een bepaalde QML-aanpak inslaat, omdat elke aanpak andere uitdagingen en kansen biedt:

• Kwantumalgoritmen voor machine learning-taken zijn erop gericht om klassieke machine learning-workloads te versnellen. Voorbeelden hiervan zijn kwantum-supportvectormachines, kwantumneurale netwerken en kwantumkernelmethoden. Deze benaderingen coderen klassieke data in kwantumtoestanden, verwerken deze via kwantumcircuits en zetten de resultaten vervolgens weer om in een klassieke vorm.
• Klassieke machine learning voor kwantumproblemen draait de relatie om. Hier pakken conventionele neurale netwerken of optimalisatiealgoritmen uitdagingen aan die specifiek zijn voor kwantumcomputing, zoals het kalibreren van qubits, het beperken van fouten of het ontwerpen van betere kwantumcircuits. Deze aanpak heeft al enkele van de meest praktische resultaten op korte termijn opgeleverd.
• De kwantumleertheorie ontwikkelt nieuwe computationele raamwerken. Onderzoekers onderzoeken hoe kwantumsystemen leren, welke problemen kwantumleerders kunnen oplossen die klassieke leerders niet kunnen, en welke theoretische garanties er bestaan voor kwantumleeralgoritmen.

Ontwikkel kwantumcomputing-ML-projecten met superieure AI.

Kwantumcomputing- en machine learning-projecten omvatten vaak experimentele workflows, onderzoeksdatasets en geavanceerde modelleringstechnieken. AI Superieur Kan organisaties ondersteunen die onderzoeken hoe machine learning-methoden kunnen worden toegepast in onderzoeksomgevingen voor kwantumcomputing of hybride AI-workflows.

AI Superior kan teams helpen met:

• Het beoordelen van beschikbare computer- en onderzoeksgegevenssets
• Het definiëren van de toepassingscase voor ML-onderzoek
• Het bouwen van proof-of-concept-modellen
• Het testen van de schaalbaarheid van het model en de experimentele prestaties.
• Het ontwikkelen van voorspellende of optimalisatieworkflows
• Ondersteuning van experimentele AI-ontwikkeling
• Planningintegratie in onderzoeksomgevingen

Voor kwantumcomputerprojecten kan dit betrekking hebben op optimalisatieonderzoek, hybride AI-workflows, simulatieondersteuning, data-analyse en experimentele computationele modellering.

Neem contact op met AI Superior om de technische vereisten te beoordelen.

Hoe kwantumcomputing machine learning verbetert

Kwantummechanica introduceert eigenschappen die klassieke computers niet kunnen repliceren. Superpositie maakt het mogelijk dat qubits zich gelijktijdig in meerdere toestanden bevinden. Verstrengeling creëert correlaties tussen qubits die geen klassiek equivalent hebben. Interferentie stelt kwantumalgoritmen in staat om correcte antwoorden te versterken en onjuiste antwoorden te neutraliseren.

Deze eigenschappen openen nieuwe mogelijkheden voor machine learning-taken.

Kwantumkernmethoden

Kernelmethoden transformeren data naar hogere-dimensionale ruimtes waar patronen beter te onderscheiden zijn. Klassieke computers berekenen kernelfuncties tussen datapunten om de gelijkenis te meten. Kwantumkernelmethoden gebruiken kwantumcircuits om deze kernels te schatten, waardoor mogelijk toegang wordt verkregen tot kenmerkenruimtes die klassieke computers niet efficiënt kunnen bereiken.

Het proces werkt als volgt: klassieke data worden gecodeerd in kwantumtoestanden, een kwantumcircuit wordt uitgevoerd dat de feature map implementeert, het inwendig product tussen de kwantumtoestanden wordt gemeten en de resulterende kernelmatrix wordt gebruikt met klassieke machine learning-algoritmen zoals support vector machines.

Onderzoek toont aan dat kwantumkernels resultaten kunnen behalen op de huidige hardware. Uit onderzoek blijkt dat kwantumkernelmethoden een gemiddelde nauwkeurigheid van ongeveer 62% bereiken bij vijfwegclassificatietaken voor natuurlijke taalverwerking – een bescheiden prestatie, maar wel het bewijs dat de aanpak werkt op echte kwantumapparaten.

Nu wordt het interessant. Onderzoek van IBM toont aan dat foutpercentages een enorme impact hebben op de prestaties van kwantumkernels. Bij hoge foutpercentages in diepe kwantumcircuits zonder foutcorrectie gaan de resultaten snel achteruit; zo daalt de meetnauwkeurigheid bijvoorbeeld aanzienlijk in systemen met 10 qubits.

Kwantum neurale netwerken

Kwantumneurale netwerken (QNN's) vervangen klassieke neuronen en activeringsfuncties door geparametriseerde kwantumcircuits. Deze variationele kwantumcircuits bevatten instelbare poorten waarvan de parameters worden geoptimaliseerd door middel van training, vergelijkbaar met de gewichten in klassieke neurale netwerken.

QNN's staan voor unieke uitdagingen. Het probleem van het onvruchtbare plateau zorgt ervoor dat gradiënten exponentieel verdwijnen naarmate de circuitdiepte toeneemt, wat training bemoeilijkt. De beperkte qubitconnectiviteit op de huidige hardware beperkt de netwerkarchitecturen. En de no-cloning-stelling verhindert het direct kopiëren van kwantumtoestanden, wat bepaalde netwerkontwerpen compliceert.

Maar wacht even. Recent onderzoek naar kennisdestillatie biedt veelbelovende mogelijkheden voor het comprimeren van kwantummodellen. Studies tonen aan dat de nauwkeurigheid van tests verbetert van 52,31 TP3T naar 81,71 TP3T voor kleine twee-qubit, twee-laags studentnetwerken die leren van grotere leraarnetwerken. Voor zeven-qubit, één-laags studentnetwerken steeg de nauwkeurigheid met kennisdestillatie van 86,01 TP3T naar 99,81 TP3T – waarmee de nauwkeurigheid van 98,31 TP3T van het zeven-qubit, twee-laags leraarnetwerk bijna werd bereikt.

Variatiekwantumcircuits

Variationele kwantumcircuits (VQC's) vormen de ruggengraat van veel kwantum-machineleermethoden. Deze hybride kwantum-klassieke algoritmen wisselen af tussen de uitvoering van kwantumcircuits en klassieke optimalisatiestappen.

De kwantumcomputer evalueert het circuit en meet de output. Een klassieke optimizer verwerkt deze metingen, berekent gradiënten of andere updatesignalen en past de circuitparameters aan. Deze lus herhaalt zich totdat convergentie is bereikt.

VQC's werken goed op NISQ-apparaten omdat ze gebruikmaken van ondiepe circuits die de accumulatie van fouten minimaliseren. Onderzoek naar de classificatie van cijfers in MNIST met behulp van 500 afbeeldingen laat zien dat variationele kwantumclassificaties een redelijke testnauwkeurigheid behouden, zelfs bij verstoringen in de invoer; de nauwkeurigheid daalt pas significant wanneer de invoergetrouwheid onder de 60% komt.

Machine learning voor de optimalisatie van kwantumsystemen

Klassieke machine learning lost steeds vaker problemen op die door kwantumcomputers worden gecreëerd. Het afstellen van kwantumapparaten, het beperken van fouten en het ontwerpen van kwantumcircuits profiteren allemaal van AI-technieken.

Geautomatiseerde afstemming van kwantumapparaten

Kwantumcomputers vereisen nauwkeurige kalibratie. Poortparameters moeten worden aangepast, qubitfrequenties moeten correct worden ingesteld en besturingspulsen moeten worden geoptimaliseerd. Dit handmatig doen vergt uren of zelfs dagen van deskundig werk.

Machine learning automatiseert dit proces. Onderzoekers van NIST hebben AI-gestuurde afstemmingssystemen ontwikkeld die fungeren als "mechanica" voor kwantumcomputers. Hun op stralen gebaseerde raamwerk voor het afstemmen van kwantumdots vermindert het aantal meetpunten dat nodig is voor 70%-systemen met twee dots, terwijl de nauwkeurigheid behouden blijft.

De aanpak werkt door machine learning-modellen te trainen om kwantumtoestanden te herkennen aan de hand van sensorgegevens. Neurale netwerken leren patronen die wijzen op een correcte qubitvorming en sturen vervolgens geautomatiseerde afstemmingsprocedures aan die sneller convergeren dan handmatige methoden of eenvoudige automatisering.

Justyna Zwolak, een wetenschapper bij NIST die werkt aan kwantumcomputerplatformen, richt zich op het gebruik van machine learning-algoritmen en kunstmatige intelligentie om de aansturing van kwantumdotarrays te automatiseren. Haar onderzoek breidt afstemmingskaders uit naar systemen met hogere dimensies, voorbij eenvoudige configuraties met twee dots.

Kwantumfoutbeperking

De huidige kwantumcomputers kampen met fouten. Decoherentie zorgt ervoor dat qubits kwantuminformatie verliezen. Onvolkomenheden in de gates introduceren rekenfouten. Omgevingsruis verstoort de resultaten.

Klassieke machine learning helpt bij het identificeren en corrigeren van deze fouten. Algoritmen leren foutpatronen uit kalibratiegegevens, voorspellen waarschijnlijke fouten voor nieuwe schakelingen en passen correcties toe op meetresultaten. Sommige benaderingen gebruiken neurale netwerken om foutvrije kwantumtoestanden te reconstrueren uit ruisige metingen.

Foutbeperking verschilt van volledige kwantumfoutcorrectie, waarvoor veel fysieke qubits per logische qubit nodig zijn – een luxe die de huidige hardware zich niet kan veroorloven. Foutbeperkingstechnieken maken gebruik van klassieke nabewerking om de resultaten te verbeteren zonder extra kwantumbronnen.

Ontwerp en optimalisatie van kwantumcircuits

Het ontwerpen van efficiënte kwantumcircuits is lastig. Ingenieurs moeten het aantal poorten minimaliseren, rekening houden met de beperkingen van de hardwareconnectiviteit, een balans vinden tussen circuitdiepte en foutaccumulatie, en optimaliseren voor specifieke kwantumprocessoren.

Machine learning-algoritmen pakken dit ontwerpprobleem aan. Reinforcement learning-agenten verkennen de ruimte van mogelijke schakelingen en leren welke ontwerpkeuzes tot betere prestaties leiden. Genetische algoritmen ontwikkelen schakelingenpopulaties naar verbeterde implementaties. Neurale netwerken voorspellen de prestaties van schakelingen zonder dure kwantumsimulaties.

Het Amerikaanse ministerie van Energie heeft financiering aangekondigd voor kwantumcomputerprojecten via programma's zoals ARPA-E-initiatieven, ter ondersteuning van de ontwikkeling van kwantumalgoritmen voor chemie en materiaalkunde. Veel van deze projecten integreren machine learning-technieken voor het ontwerpen en optimaliseren van algoritmen.

Praktische toepassingen en gebruiksscenario's

Kwantummachine learning gaat verder dan theoretische interesse en betreedt nu ook praktische toepassingsgebieden. Hoewel grootschalige voordelen nog toekomstmuziek zijn, tonen huidige toepassingen de haalbaarheid aan en wijzen ze op veelbelovende ontwikkelingen.

Geneesmiddelenontdekking en moleculaire simulatie

Het simuleren van moleculair gedrag vormt een uitdaging voor klassieke computers. Kwantumsystemen modelleren op natuurlijke wijze andere kwantumsystemen, zoals moleculen, chemische reacties en materiaaleigenschappen. Machine learning verbetert deze simulaties door moleculaire eigenschappen te voorspellen, simulatieparameters te optimaliseren en potentiële verbindingen te identificeren.

Het ARPA-E-programma van het Amerikaanse ministerie van Energie financiert kwantumcomputerprojecten gericht op computationele chemie. Deze projecten ontwikkelen kwantumalgoritmen die materialen simuleren die buiten het bereik van klassieke computers liggen, waarbij machine learning-componenten de ontdekkingsprocessen versnellen.

Het Lawrence Livermore National Laboratory werkt aan kwantum- en machine learning-versnelde software voor het ontdekken van ultrasterke, lichtgewicht magneten die cruciaal zijn voor elektromotoren en toekomstige informatietechnologie. Hun hybride klassiek-kwantumalgoritmen combineren beide computationele paradigma's.

Materiaalwetenschap en -ontwerp

Het ontwerpen van nieuwe materialen vereist inzicht in interacties op atomair niveau. Kwantummechanische leertechnieken voorspellen materiaaleigenschappen op basis van de atomaire samenstelling, simuleren materiaalgedrag onder verschillende omstandigheden en optimaliseren materiaalstructuren voor de gewenste eigenschappen.

Alice & Bob USA ontwikkelt fouttolerante kwantumalgoritmen die magnetische materialen simuleren om permanente magneten te creëren die geen zeldzame aardmetalen bevatten. Deze magneten zijn essentiële componenten in motoren en generatoren. Een succesvolle ontwikkeling zou de Amerikaanse afhankelijkheid van geïmporteerde kritieke mineralen verminderen.

De kwantumversnelde ontdekking van magnetische materialen combineert kwantumsimulatie met machine learning-optimalisatie. Kwantumcomputers modelleren het kwantummechanische gedrag van elektronen in magnetische systemen. Machine learning-algoritmen doorzoeken de ontwerpmogelijkheden efficiënt.

Financiële modellering en risicoanalyse

Financiële instellingen onderzoeken kwantummachine learning voor portfolio-optimalisatie, risicobeoordeling, fraudedetectie en marktvoorspellingen. Kwantumalgoritmen kunnen mogelijk complexe financiële scenario's sneller evalueren dan klassieke methoden.

De uitdaging? De meeste financiële data is klassiek, en het coderen ervan in kwantumtoestanden brengt extra kosten met zich mee. De voordelen van kwantumverwerking komen pas tot uiting wanneer de snelheidswinst door kwantumverwerking de coderingskosten overstijgt – een evenwicht dat voor de meeste financiële toepassingen nog niet is bereikt.

Cyberbeveiliging en netwerkbescherming

Kwantumcomputing vormt een bedreiging voor de huidige encryptiemethoden en maakt tegelijkertijd kwantumresistente cryptografie mogelijk. Machine learning verbetert kwantumbeveiligingstoepassingen door middel van inbraakdetectie, herkenning van bedreigingspatronen en adaptieve verdedigingssystemen.

Onderzoek naar federated learning in combinatie met kwantummachine learning voor netwerkinbraakdetectie is veelbelovend. Federated benaderingen stellen gedistribueerde beveiligingssystemen in staat om te leren van gedecentraliseerde data zonder gevoelige informatie te centraliseren.

Huidige beperkingen en uitdagingen

Kwantummachine learning staat voor aanzienlijke uitdagingen. Inzicht in deze beperkingen is belangrijk voor het stellen van realistische verwachtingen over wanneer en hoe kwantumvoordelen zich zullen manifesteren.

Hardwarebeperkingen

De huidige kwantumcomputers werken met een beperkt aantal qubits, meestal tientallen tot een paar honderd. De foutpercentages blijven hoog in vergelijking met klassieke computers. De coherentietijd van de qubits beperkt hoe lang berekeningen kunnen duren. En connectiviteitsbeperkingen bepalen welke qubits rechtstreeks met elkaar kunnen interageren.

Deze hardwarebeperkingen leggen een fundamentele druk op wat kwantummachineleeralgoritmen vandaag de dag kunnen bereiken. De kloof tussen theoretische voorstellen en praktische implementatie blijft groot.

Het data-coderingsprobleem

Klassieke machine learning werkt met klassieke data. Kwantumalgoritmen vereisen kwantumtoestanden. Het coderen van klassieke data in kwantumvorm kost tijd en kwantumresources.

Voor veel problemen overtreffen de overheadkosten van de codering elke snelheidswinst die kwantumverwerking oplevert. Efficiënte coderingsschema's blijven een actief onderzoeksgebied. Sommige benaderingen gebruiken benaderende coderingsmethoden die perfecte nauwkeurigheid opofferen voor een snellere voorbereiding – onderzoek toont aan dat codering met een nauwkeurigheid van 60% de trainingsnauwkeurigheid slechts marginaal slechter kan houden dan exacte codering.

Het probleem van het onvruchtbare plateau

Bij het trainen van kwantumneurale netwerken doet zich een fenomeen voor dat bekend staat als 'onvruchtbare plateaus'. Naarmate de circuitdiepte toeneemt, verdwijnen de gradiënten exponentieel, waardoor optimalisatie vrijwel onmogelijk wordt. Het trainingslandschap wordt vlak en op gradiënten gebaseerde optimalisatiealgoritmen kunnen geen verbeteringsrichtingen meer vinden.

Onderzoekers werken aan strategieën om de problemen te verhelpen, zoals een zorgvuldig circuitontwerp, betere initialisatiemethoden en alternatieve optimalisatiebenaderingen. Maar de zogenaamde 'dead plateaus' blijven een fundamentele uitdaging voor het opschalen van kwantumneurale netwerken.

Het meten van kwantumvoordeel

Het is lastig aan te tonen dat kwantummachine learning voordelen biedt ten opzichte van klassieke methoden. Klassieke algoritmen worden voortdurend verbeterd. Verbeteringen in hardware kunnen lacunes dichten die kwantumbenaderingen proberen op te lossen. En voor veel problemen is de beste klassieke basislijn nog steeds onduidelijk.

Die cyclus van kwantumoplossingen gevolgd door verbeterde klassieke oplossingen zet zich voort. Elke kwantumdoorbraak zet klassieke onderzoekers ertoe aan om verder te optimaliseren, waarbij ze vaak betere klassieke algoritmen vinden.

De toekomst van kwantummachine learning

Waar gaat kwantummachine learning naartoe? Verschillende trends bepalen de koers van dit vakgebied in de komende jaren.

Hardwareverbeteringen

Kwantumcomputers blijven zich verbeteren. Het aantal qubits neemt toe, de foutpercentages dalen en de coherentietijden worden langer. Naarmate de hardware volwassener wordt, zullen algoritmen die momenteel falen door ruis, wel bruikbaar worden.

De IEEE Standards Association beschouwt kwantumcomputing als een prioriteitsgebied. In februari 2026 benadrukte IEEE de trends in kwantumcomputing en het belang van standaarden voor het bevorderen van samenwerking en het waarborgen van interoperabiliteit naarmate de technologie zich van theorie naar praktijk ontwikkelt.

De Verenigde Naties hebben 2025 uitgeroepen tot het Internationale Jaar van de Kwantumwetenschap en -technologie, waarmee ze wereldwijd het bewustzijn vergroten en investeringen in kwantumtechnologieën stimuleren.

Hybride klassiek-kwantumsystemen

Praktische kwantummachine learning zal waarschijnlijk gebruikmaken van hybride benaderingen die klassieke en kwantumverwerking combineren. Klassieke computers zijn sterk in taken zoals datavoorverwerking, optimalisatie en nabewerking van resultaten. Kwantumcomputers pakken specifieke subroutines aan waar kwantummechanica voordelen biedt.

Deze taakverdeling sluit aan bij de huidige hardwaremogelijkheden en biedt een praktische weg voorwaarts, terwijl volledig fouttolerante kwantumcomputers nog jaren in de toekomst liggen.

Gespecialiseerde kwantumalgoritmen

In plaats van te proberen alle machine learning te kwantumiseren, richten onderzoekers zich steeds meer op specifieke problemen waar kwantumbenaderingen fundamentele voordelen bieden. Kwantumsimulatie, bepaalde optimalisatieproblemen en gespecialiseerde kernelberekeningen vormen veelbelovende niches.

De trend verschuift van "kwantumversies van alles" naar het identificeren van echte kwantumvoordelen voor specifieke, maar belangrijke probleemcategorieën.

Kwantumverbeterd klassiek leren

Soms is de beste toepassing van kwantumcomputing het ondersteunen van klassieke machine learning. Het genereren van trainingsdata, het verkennen van oplossingsruimtes of het leveren van hoogwaardige feature-representaties kan waarde opleveren, zelfs als het uiteindelijke model klassiek werkt.

Dit perspectief verlegt de focus van puur kwantumleren naar kwantumaugmentatie van klassieke workflows.

Aan de slag met kwantummachine learning

Geïnteresseerd in het verkennen van kwantummachine learning? Afhankelijk van je achtergrond en doelen zijn er verschillende instapmogelijkheden.

Educatieve hulpmiddelen

IBM Quantum biedt uitgebreid leermateriaal, waaronder tutorials over kwantumkernmethoden, kwantumneurale netwerken en praktische implementatiehandleidingen. Hun platform bevat praktische voorbeelden met behulp van Qiskit, IBM's open-source framework voor kwantumcomputing.

Om via deze cursus een IBM Quantum Machine Learning-badge te behalen, moeten deelnemers minimaal 70% scoren op een quiz met 20 vragen. De cursus behandelt de basisprincipes van quantum machine learning aan de hand van praktische codevoorbeelden.

Open-source tools en frameworks

Verschillende frameworks maken experimenten met kwantummachine learning mogelijk. Qiskit biedt mogelijkheden voor kwantumcomputing met uitbreidingen voor machine learning. PennyLane biedt differentieerbare kwantumprogrammering voor machine learning-taken. TensorFlow Quantum integreert kwantumcomputing met TensorFlow.

Deze tools maken experimenten mogelijk zonder toegang tot fysieke kwantumhardware te vereisen; simulatoren maken de ontwikkeling en het testen van algoritmen op klassieke computers mogelijk.

Toegang tot kwantumcomputing in de cloud

Cloudplatforms bieden toegang tot echte kwantumcomputers. IBM Quantum Platform biedt zowel simulators als daadwerkelijke kwantumprocessoren. Andere aanbieders zijn onder meer AWS Braket, Microsoft Azure Quantum en de kwantumsystemen van IonQ.

De toegangsmogelijkheden variëren van gratis abonnementen voor onderwijs en experimenten tot commerciële abonnementen voor onderzoek en ontwikkeling. Raadpleeg de officiële websites voor de actuele toegangsmogelijkheden en prijzen.

Veelgestelde vragen