Quantinuum anuncia atualizações do kit de ferramentas de processamento quântico de linguagem natural λambeq, melhorando a acessibilidade

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A atualização do λambeq apresenta vários novos recursos importantes para oferecer aos pesquisadores e desenvolvedores mais opções e flexibilidade para transformar frases em circuitos quânticos 

OXFORD, Inglaterra, 30 de março de 2022 /PRNewswire/ -- A equipe de processamento quântico de linguagem natural da Quantinuum, empresa líder mundial em computação quântica integrada, divulgou uma atualização importante de sua biblioteca aberta Python e do kit de ferramentas λambeq (pronunciado "Lambek").

▪ O λambeq transforma qualquer frase de linguagem natural em um circuito quântico, pronto para ser utilizado em um computador quântico. O novo lançamento foi projetado para uma comunidade crescente de pesquisadores, desenvolvedores e usuários versados no processamento quântico de linguagem natural (QNLP) e processamento de linguagem natural (NLP). Estima-se que os mercados de processamento de linguagem natural cresçam 27% anualmente nos próximos cinco anos.^[1]

A atualização apoiará o crescimento do QNLP e possíveis aplicações futuras como diálogo automatizado, mineração de textos, tradução de idiomas, conversão de texto em fala, geração de idiomas e bioinformática.

O Dr. Dimitrios Kartsaklis, chefe de pesquisa aplicada de NLP quântico da Quantinuum, disse: "Desde que lançamos o λambeq, recebemos comentários valiosos de uma comunidade de usuários em rápido crescimento, e muitos dos novos recursos disponíveis atualmente refletem isso. A nova versão do λambeq agora vem, por exemplo, com um analisador (parser) de última geração nativo, que foi totalmente integrado ao kit de ferramentas. Além disso, o kit de ferramentas agora vem equipado com um pacote de treinamento que oferece suporte a bibliotecas populares de aprendizado supervisionado, como a PyTorch, para ajudar os usuários a treinar com eficiência as tarefas de NLP utilizando os circuitos quânticos e redes tensoras gerados pela λambeq. Essa atualização tem tudo a ver com acessibilidade – e, fundamentalmente, com a redução do tempo necessário para obter resultados."

Além disso, é importante ressaltar que o novo analisador CCG da λambeq baseado em redes neurais, o Bobcat, é treinado em um grande conjunto de derivações sintáticas com anotações humanas. Ele é totalmente integrado ao kit de ferramentas, simplificando o processo de instalação, e apresenta um desempenho aprimorado de análise (parsing) de última geração. O analisador anterior continua fazendo parte do kit de ferramentas, e para o benefício da comunidade, o Bobcat também será lançado como uma ferramenta aberta independente no momento oportuno.

A nova atualização conta com uma interface de linha de comando, disponibilizando a maior parte das funções do kit de ferramentas para usuários sem conhecimentos de programação. Também contém um novo módulo de treinamento supervisionado desenvolvido para simplificar o processo de treinamento de circuitos quânticos parametrizados e redes tensoras em uma configuração de aprendizado de máquina.

O λambeq é o primeiro kit de ferramentas de NLP quântico e linguística computacional. Ele pode transformar uma frase em um circuito quântico que herda sua estrutura de entrelaçamento da estrutura sintática da frase. Essa construção é motivada por correspondências matemáticas formais entre modelos matemáticos de gramática e protocolos quânticos, conforme estabelecido por pesquisadores seniores da Quantinuum; pelo cientista-chefe, Prof. Bob Coecke; e pelo diretor de IA, Prof. Stephen Clark.

Com essa atualização, o λambeq se torna mais flexível ao oferecer aos usuários mais opções nos circuitos quânticos que ele pode gerar. Permite a manipulação de diagramas de sintaxe e torna mais simples definir os circuitos quânticos a partir da estrutura sintática.

A visualização dos resultados do λambeq também foi aprimorada, e a documentação foi ampliada com vários exemplos, a fim de remover a barreira de entrada para usuários em geral.

Onde encontrar o λambeq 

• O λambeq foi lançado como um repositório convencional de Python no GitHub e está disponível aqui: https://github.com/CQCL/lambeq
• Mais detalhes sobre o novo lançamento podem ser encontrados aqui: https://cqcl.github.io/lambeq/release_notes.html
• A documentação e os tutoriais podem ser encontrados aqui: https://cqcl.github.io/lambeq/index.html

^[1] Mordor Intelligence, 2021: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/natural-language-processing-market 

Sobre a Quantinuum 

A Quantinuum é a maior empresa de computação quântica integrada do mundo, formada pela combinação do hardware líder mundial da Honeywell Quantum Solutions com as aplicações e middleware líderes da categoria da Cambridge Quantum.

A Quantinuum emprega mais de 400 pessoas, incluindo 300 cientistas, em oito unidades nos EUA, Europa e Japão.

Orientada pela ciência e pelo empreendedorismo, a Quantinuum acelera a computação quântica e o desenvolvimento de aplicações em química, segurança cibernética, finanças e otimização. O foco da Quantinuum é criar soluções quânticas escaláveis e comerciais para resolver os problemas mundiais mais urgentes em áreas como energia, logística, mudanças climáticas e saúde.

O kit de ferramentas aberto para desenvolvedores da Quantinuum oferece acesso inclusivo à plataforma aos principais hardwares e simuladores quânticos do mundo e melhora o desempenho de cada produto da Quantinuum, incluindo a plataforma de geração de chaves para segurança cibernética Quantum Origin, o pacote EUMEN de química e materiais computacionais quânticos e o λambeq, o kit de ferramentas de processamento quântico de linguagem natural e linguística computacional da Quantinuum.

O computador quântico de geração H1 da Quantinuum, impulsionado pela Honeywell, é um dos mais avançados do mundo e foi o primeiro a ser aprovado pelo padrão de referência quântico 2048, padrão do setor. A Quantinuum está comprometida em aumentar o volume quântico de seus computadores quânticos comerciais de forma progressiva, anualmente, nos próximos cinco anos.

FONTE Quantinuum