D-Wave推出量子AI开发工具包，赋能机器学习集成

PALO ALTO, Calif. – 2025年8月4日 – D-Wave Quantum Inc. (NYSE: QBTS) 宣布发布全新的开源量子AI开发工具包及相应的演示，旨在促进量子人工智能和机器学习领域的创新。

该工具包现已开放下载，旨在帮助开发人员将D-Wave的退火量子计算机集成到机器学习架构中。随附的演示展示了开发人员如何利用该工具包，通过D-Wave量子处理器进行简单图像生成等任务的实验，展现了量子AI能力的早期潜力。

D-Wave推出这些新工具的目标是加速退火量子计算机在日益增长的AI应用中的部署。量子AI工具包是D-Wave Ocean软件套件的一部分，它提供了D-Wave量子计算机与PyTorch之间的直接集成。PyTorch是一种广泛使用的生产级机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型。具体而言，该工具包包含一个PyTorch神经网络模块，允许使用量子计算机来构建和训练一种被称为受限玻尔兹曼机（RBM）的神经网络。

受限玻尔兹曼机通过从复杂数据集中学习模式和连接，应用于生成式AI任务，包括图像识别和药物发现。使用大型数据集训练RBM可能需要大量的计算资源和时间，这使其成为量子计算的潜在适用任务。通过与PyTorch集成，D-Wave的新工具包旨在简化开发人员使用量子计算来解决AI模型训练中这些计算挑战的过程。

D-Wave首席开发官Trevor Lanting博士评论此次发布时表示：“通过这个新的工具包和演示，D-Wave正在帮助开发人员构建将我们的退火量子处理器集成到日益增多的ML模型中的架构。客户越来越多地向我们寻求促进量子与AI探索的方法，他们认识到这两种互补技术的协作潜力。”

D-Wave持续推进其量子AI产品路线图，通过合作提供新解决方案并扩大开发工作。公司目前正在与多家组织开展探索性量子AI项目：

• 日本烟草公司（JT）： D-Wave与JT的制药部门完成了一项联合概念验证项目，该项目将D-Wave的量子计算技术和AI应用于药物发现过程。这项量子概念验证在药物发现中的AI模型训练方面，展示了优于经典方法的性能。

• 于利希研究中心（Forschungszentrum Jülich）的于利希超级计算中心： 研究人员利用D-Wave的量子技术开发了一种机器学习工具，该工具在预测蛋白质-DNA结合方面比传统的经典计算机方法具有更高的准确性。通过将量子计算与支持向量机集成，该团队在各项指标上取得了改进的结果，显著提升了分类性能。

• TRIUMF： 加拿大的粒子加速器中心及其合作机构最近在《npj Quantum Information》上发表了研究成果。该论文强调，D-Wave的量子计算机在模拟高能粒子-量能器相互作用方面，比经典方法实现了显著的加速。这项工作有望在AI模型用于生成合成数据的场景中，创造巨大的效率。

有兴趣探索将量子计算集成到其AI工作负载中的组织可以申请参加Leap Quantum LaunchPad计划。

D-Wave高级基准测试研究员Kevin Chern计划在Ai4 2025的AI研究峰会上，于题为“量子退火器在优化和机器学习中的应用简介”的演讲中展示该工具包和演示。该演讲将于2025年8月13日上午11:05至上午11:25（太平洋时间）举行。