[PRNewswire] Quantinuum, 양자 자연어 처리 툴킷 λambeq의 업데이트 발표
-- λambeq 업데이트를 통해 문장을 양자 회로로 전환할 때 연구자와 개발자에게 더 많은 선택권과 유연성을 제공하는 새롭고 중요한 기능 도입
(옥스퍼드, 잉글랜드 2022년 3월 30일 PRNewswire=연합뉴스) 세계 선도적인 통합 양자 컴퓨팅 기업인 Quantinuum의 양자 자연어 처리팀이 오픈 소스 파이선 라이브러리 및 툴킷인 λambeq('Lambek'으로 발음)에 대한 주요 업데이트를 발표했다.
λambeq은 자연어 문장을 양자 컴퓨터에서 실현가능한 양자 회로로 변환한다. 이번 신규 업데이트는 양자 자연어 처리(Quantum Natural Language Processing QNLP) 및 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에 정통한 연구원, 개발자 및 사용자 커뮤니티의 증가하는 수요를 충족하기 위해 설계됐다. 자연어 처리 시장은 향후 5년간 연간 27%의 성장세를 보일 전망이다.[1]
이번 업데이트는 QNLP의 성장과 더불어 자동화된 대화, 텍스트 마이닝, 언어 번역, 문자의 음성 변환, 언어 생성 및 생물정보학 등 잠재적인 미래 응용 프로그램의 성장을 지원할 것으로 기대된다.
Quantinuum의 응용 양자 NLP 연구(Applied Quantum NLP Research) 책임자 Dimitrios Kartsaklis 박사는 "λambeq의 출시 이후, 우리는 빠르게 성장하는 사용자 커뮤니티로부터 귀중한 피드백을 받았다"라며 "현재 사용 가능한 많은 새로운 기능은 이러한 피드백이 반영된 것"이라고 밝혔다. 그는 "예를 들어, λambeq의 신규 버전은 이제 툴킷과 완전 통합된 기본 최첨단 파서(parser)가 포함돼 있다"면서 "또한, 툴킷에는 이제 파이토치(PyTorch)와 같은 인기 있는 지도형 기계 학습(Supervised Learning) 라이브러리를 지원하는 교육 패키지를 갖추고 있어, 사용자는 λambeq이 생성하는 양자 회로와 텐서 네트워크를 사용해 NLP 작업을 효율적으로 훈련할 수 있을 것"이라고 설명했다. 이어 그는 "이번 업데이트는 모두 접근성과 관련이 있으며, 결정적으로 결과 달성에 걸리는 시간을 단축하는 데 초점을 맞춘 것"이라고 덧붙였다.
추가로 중요한 사항은 λambeq의 새로운 신경 기반 CCG 파서인 Bobcat이 사람이 주석을 단 구문 파생의 대규모 말뭉치(Corpus)에서 훈련된다는 점이다. 이는 툴킷과 완전히 통합돼 설치 프로세스를 단순화하고, 향상된 최첨단 파싱(분석) 성능을 제공한다. 기존의 파서는 툴킷의 일부로 남게 되고, 커뮤니티에 혜택을 제공하기 위해 Bobcat도 조만간 별도의 독립형 오픈 소스 툴로 출시될 예정이다.
새로운 업데이트에서는 명령행(Command-line) 인터페이스를 제공하므로, 프로그래밍 지식이 없는 사용자도 대부분의 툴킷 기능을 사용할 수 있다. 또한, 머신러닝 설정에서 매개변수화 된 양자 회로 및 텐서 네트워크를 훈련하는 프로세스를 간소화하고자 새로운 지도 학습 훈련 모듈도 포함됐다.
λambeq은 최초의 양자 NLP 및 컴퓨터 언어학 툴킷이다. 이 툴킷은 문장의 구문 구조에서 얽힘 구조(Entanglement structure)를 지닌 양자 회로로 문장을 변환할 수 있다. 이러한 구성은 Quantinuum의 두 선임 연구원인 수석 과학자 Bob Coecke 교수와 AI 책임자 Stephen Clark 교수가 확립한 문법 및 양자 프로토콜의 수학적 모델 간의 공식적인 수학적 대응에 기반하고 있다.
이번 업데이트를 통해, λambeq은 생성할 수 있는 양자 회로에 대한 더 많은 선택권을 사용자에게 더욱 유연하게 제공할 수 있게 됐다. 이를 통해 사용자는 구문 다이어그램을 조작할 수 있을 뿐만 아니라, 구문 구조에서 양자 회로를 더 간단하게 정의할 수 있다.
λambeq 출력의 시각화도 개선됐으며, 문서는 수많은 예시와 함께 확장돼 일반 사용자의 진입 장벽을 낮췄다.
λambeq 이용 방법
- λambeq은 전통적인 파이선 저장소인 깃허브(GitHub)에서 출시됐다. 웹사이트 https://github.com/CQCL/lambeq에서 사용할 수 있다.
- 신규 버전의 출시에 대한 자세한 내용은 웹사이트 https://cqcl.github.io/lambeq/release_notes.html에서 확인할 수 있다.
- 문서 및 튜토리얼은 웹사이트 https://cqcl.github.io/lambeq/index.html을 참조한다.
[1] Mordor Intelligence, 2021: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/natural-language-processing-market
Quantinuum 소개
Quantinuum은 Honeywell Quantum Solutions의 세계적인 하드웨어와 Cambridge Quantum의 동급 최고 미들웨어 및 애플리케이션의 결합으로 설립된 세계 최대 규모의 통합 양자 컴퓨팅 기업이다.
Quantinuum은 미국, 유럽 및 일본에 위치한 8곳의 현장에서 300명의 과학자를 포함해 400명 이상의 직원을 고용하고 있다.
과학 주도적이고 기업가 정신에 기반을 둔 Quantinuum은 화학, 사이버 보안, 금융 및 최적화 전반에 걸쳐 양자 컴퓨팅과 애플리케이션 개발을 가속화한다. Quantinuum은 에너지, 물류, 기후변화 및 보건 등의 분야에서 세계에서 가장 시급한 문제를 해결하기 위해 확장 가능하고 상업적인 양자 솔루션을 개발하는 데 주력하고 있다.
Quantinuum의 오픈 소스 개발자 툴킷 TKET은 세계 굴지의 양자 하드웨어 및 시뮬레이터에 대한 플랫폼 포용적인 접근성을 제공한다. 또한, TKET은 사이버 보안 키 생성 플랫폼 Quantum Origin, 양자 컴퓨팅 화학 및 재료 과학 패키지 EUMEN, Quantinuum의 양자 자연어 처리 및 컴퓨터 언어학 툴킷 λambeq을 포함한 모든 Quantinuum 제품의 성능을 향상시킨다.
Quantinuum의 H1 세대 양자 컴퓨터인 Powered by Honeywell은 세계에서 가장 앞선 제품 중 하나로, 업계 표준 양자 볼륨 2048 벤치마크를 최초로 통과했다. Quantinuum은 향후 5년간 상용 양자 컴퓨터의 양자 볼륨을 매년 큰 폭으로 늘리기 위해 노력하고 있다.
출처: Quantinuum
Quantinuum Announces Updates to Quantum Natural Language Processing Toolkit λambeq, Enhancing Accessibility
-- λambeq update introduces many new important features to provide researchers and developers with more options and flexibility in turning sentences into quantum circuits
OXFORD, England, March 29, 2022 /PRNewswire/ -- The quantum natural language processing team at Quantinuum, the world's leading integrated quantum computing company, has released a major update to its open-source Python library and toolkit, λambeq (pronounced "Lambek").
λambeq converts any natural language sentence into a quantum circuit, ready to be realised on a quantum computer. The new release has been designed for a growing community of researchers, developers and users versed in quantum natural language processing (QNLP) and natural language processing (NLP). Natural language processing markets are projected to grow 27% annually over the next five years.[1]
The update will support the growth of QNLP and potential future applications such as automated dialogue, text mining, language translation, text-to-speech, language generation and bioinformatics.
Quantinuum's Head of Applied Quantum NLP Research, Dr. Dimitrios Kartsaklis, said: "Since we launched λambeq, we have received valuable feedback from a rapidly growing community of users, and many of the new features available today reflect this. The new version of λambeq now comes, for example, with a native state-of-the-art parser that has been fully integrated with the toolkit. Additionally, the toolkit is now equipped with a training package that supports popular supervised learning libraries, such as PyTorch, to help users efficiently train NLP tasks using the quantum circuits and tensor networks that λambeq generates. This update is all about accessibility - and crucially, reducing the time it takes to achieve results."
Additionally, and importantly, λambeq's new neural-based CCG parser, Bobcat, is trained on a large human-annotated corpus of syntactic derivations. It is fully integrated with the toolkit, simplifying the installation process, and presents improved state-of-the-art parsing performance. The previous parser remains part of the toolkit, and for the benefit of the community, Bobcat will also be released as a separate stand-alone open-source tool in due course.
The new update is equipped with a command-line interface, making most of the toolkit's functionality available to users with no programming knowledge. It also contains a new supervised training module designed to simplify the process of training parameterised quantum circuits and tensor networks in a machine learning setup.
λambeq is the first quantum NLP and computational linguistics toolkit. It can convert a sentence into a quantum circuit that inherits its entanglement structure from the sentence's syntactic structure. This construction is motivated by formal mathematical correspondences between mathematical models of grammar and quantum protocols, as established by senior researchers at Quantinuum, Chief Scientist Prof. Bob Coecke and Head of AI Prof. Stephen Clark.
With this update, λambeq becomes more flexible in providing users with more options on the quantum circuits it can generate. It allows manipulation of syntax diagrams and makes it simpler to define the quantum circuits from the syntactic structure.
The visualisation of λambeq's output has also been improved, and documentation has been expanded with numerous examples to remove the barrier to entry for general users.
Where to find λambeq
- λambeq has been released as a conventional Python repository on GitHub and is available here https://github.com/CQCL/lambeq
- More details about the new release can be found here https://cqcl.github.io/lambeq/release_notes.html
- The documentation and tutorials can be found here: https://cqcl.github.io/lambeq/index.html
[1] Mordor Intelligence, 2021: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/natural-language-processing-market
About Quantinuum
Quantinuum is the world's largest integrated quantum computing company, formed by the combination of Honeywell Quantum Solutions' world leading hardware and Cambridge Quantum's class leading middleware and applications.
Quantinuum employs over 400 people including 300 scientists, at eight sites in the US, Europe, and Japan.
Science led and enterprise driven, Quantinuum accelerates quantum computing and the development of applications across chemistry, cybersecurity, finance, and optimization. Quantinuum's focus is to create scalable and commercial quantum solutions to solve the world's most pressing problems, in fields such as energy, logistics, climate change, and health.
Quantinuum's open-source developer toolkit TKET provides platform-inclusive access to the world's leading quantum hardware and simulators and enhances the performance of every Quantinuum product, including cybersecurity key-generation platform Quantum Origin, quantum computational chemistry and materials science package EUMEN, and λambeq, Quantinuum's quantum natural language processing and computational linguistics toolkit.
Quantinuum's H1 generation quantum computer, Powered by Honeywell, is one of the most advanced in the world and was the first to pass the industry standard quantum volume 2048 benchmark. Quantinuum is committed to increasing the quantum volume of its commercial quantum computers by orders of magnitude each year for the next five years.
Source: Quantinuum
[편집자 주] 본고는 자료 제공사에서 제공한 것으로, 연합뉴스는 내용에 대해 어떠한 편집도 하지 않았음을 밝혀 드립니다.
(끝)
출처 : PRNewswire 보도자료
-- λambeq 업데이트를 통해 문장을 양자 회로로 전환할 때 연구자와 개발자에게 더 많은 선택권과 유연성을 제공하는 새롭고 중요한 기능 도입
(옥스퍼드, 잉글랜드 2022년 3월 30일 PRNewswire=연합뉴스) 세계 선도적인 통합 양자 컴퓨팅 기업인 Quantinuum의 양자 자연어 처리팀이 오픈 소스 파이선 라이브러리 및 툴킷인 λambeq('Lambek'으로 발음)에 대한 주요 업데이트를 발표했다.
λambeq은 자연어 문장을 양자 컴퓨터에서 실현가능한 양자 회로로 변환한다. 이번 신규 업데이트는 양자 자연어 처리(Quantum Natural Language Processing QNLP) 및 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에 정통한 연구원, 개발자 및 사용자 커뮤니티의 증가하는 수요를 충족하기 위해 설계됐다. 자연어 처리 시장은 향후 5년간 연간 27%의 성장세를 보일 전망이다.[1]
이번 업데이트는 QNLP의 성장과 더불어 자동화된 대화, 텍스트 마이닝, 언어 번역, 문자의 음성 변환, 언어 생성 및 생물정보학 등 잠재적인 미래 응용 프로그램의 성장을 지원할 것으로 기대된다.
Quantinuum의 응용 양자 NLP 연구(Applied Quantum NLP Research) 책임자 Dimitrios Kartsaklis 박사는 "λambeq의 출시 이후, 우리는 빠르게 성장하는 사용자 커뮤니티로부터 귀중한 피드백을 받았다"라며 "현재 사용 가능한 많은 새로운 기능은 이러한 피드백이 반영된 것"이라고 밝혔다. 그는 "예를 들어, λambeq의 신규 버전은 이제 툴킷과 완전 통합된 기본 최첨단 파서(parser)가 포함돼 있다"면서 "또한, 툴킷에는 이제 파이토치(PyTorch)와 같은 인기 있는 지도형 기계 학습(Supervised Learning) 라이브러리를 지원하는 교육 패키지를 갖추고 있어, 사용자는 λambeq이 생성하는 양자 회로와 텐서 네트워크를 사용해 NLP 작업을 효율적으로 훈련할 수 있을 것"이라고 설명했다. 이어 그는 "이번 업데이트는 모두 접근성과 관련이 있으며, 결정적으로 결과 달성에 걸리는 시간을 단축하는 데 초점을 맞춘 것"이라고 덧붙였다.
추가로 중요한 사항은 λambeq의 새로운 신경 기반 CCG 파서인 Bobcat이 사람이 주석을 단 구문 파생의 대규모 말뭉치(Corpus)에서 훈련된다는 점이다. 이는 툴킷과 완전히 통합돼 설치 프로세스를 단순화하고, 향상된 최첨단 파싱(분석) 성능을 제공한다. 기존의 파서는 툴킷의 일부로 남게 되고, 커뮤니티에 혜택을 제공하기 위해 Bobcat도 조만간 별도의 독립형 오픈 소스 툴로 출시될 예정이다.
새로운 업데이트에서는 명령행(Command-line) 인터페이스를 제공하므로, 프로그래밍 지식이 없는 사용자도 대부분의 툴킷 기능을 사용할 수 있다. 또한, 머신러닝 설정에서 매개변수화 된 양자 회로 및 텐서 네트워크를 훈련하는 프로세스를 간소화하고자 새로운 지도 학습 훈련 모듈도 포함됐다.
λambeq은 최초의 양자 NLP 및 컴퓨터 언어학 툴킷이다. 이 툴킷은 문장의 구문 구조에서 얽힘 구조(Entanglement structure)를 지닌 양자 회로로 문장을 변환할 수 있다. 이러한 구성은 Quantinuum의 두 선임 연구원인 수석 과학자 Bob Coecke 교수와 AI 책임자 Stephen Clark 교수가 확립한 문법 및 양자 프로토콜의 수학적 모델 간의 공식적인 수학적 대응에 기반하고 있다.
이번 업데이트를 통해, λambeq은 생성할 수 있는 양자 회로에 대한 더 많은 선택권을 사용자에게 더욱 유연하게 제공할 수 있게 됐다. 이를 통해 사용자는 구문 다이어그램을 조작할 수 있을 뿐만 아니라, 구문 구조에서 양자 회로를 더 간단하게 정의할 수 있다.
λambeq 출력의 시각화도 개선됐으며, 문서는 수많은 예시와 함께 확장돼 일반 사용자의 진입 장벽을 낮췄다.
λambeq 이용 방법
- λambeq은 전통적인 파이선 저장소인 깃허브(GitHub)에서 출시됐다. 웹사이트 https://github.com/CQCL/lambeq에서 사용할 수 있다.
- 신규 버전의 출시에 대한 자세한 내용은 웹사이트 https://cqcl.github.io/lambeq/release_notes.html에서 확인할 수 있다.
- 문서 및 튜토리얼은 웹사이트 https://cqcl.github.io/lambeq/index.html을 참조한다.
[1] Mordor Intelligence, 2021: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/natural-language-processing-market
Quantinuum 소개
Quantinuum은 Honeywell Quantum Solutions의 세계적인 하드웨어와 Cambridge Quantum의 동급 최고 미들웨어 및 애플리케이션의 결합으로 설립된 세계 최대 규모의 통합 양자 컴퓨팅 기업이다.
Quantinuum은 미국, 유럽 및 일본에 위치한 8곳의 현장에서 300명의 과학자를 포함해 400명 이상의 직원을 고용하고 있다.
과학 주도적이고 기업가 정신에 기반을 둔 Quantinuum은 화학, 사이버 보안, 금융 및 최적화 전반에 걸쳐 양자 컴퓨팅과 애플리케이션 개발을 가속화한다. Quantinuum은 에너지, 물류, 기후변화 및 보건 등의 분야에서 세계에서 가장 시급한 문제를 해결하기 위해 확장 가능하고 상업적인 양자 솔루션을 개발하는 데 주력하고 있다.
Quantinuum의 오픈 소스 개발자 툴킷 TKET은 세계 굴지의 양자 하드웨어 및 시뮬레이터에 대한 플랫폼 포용적인 접근성을 제공한다. 또한, TKET은 사이버 보안 키 생성 플랫폼 Quantum Origin, 양자 컴퓨팅 화학 및 재료 과학 패키지 EUMEN, Quantinuum의 양자 자연어 처리 및 컴퓨터 언어학 툴킷 λambeq을 포함한 모든 Quantinuum 제품의 성능을 향상시킨다.
Quantinuum의 H1 세대 양자 컴퓨터인 Powered by Honeywell은 세계에서 가장 앞선 제품 중 하나로, 업계 표준 양자 볼륨 2048 벤치마크를 최초로 통과했다. Quantinuum은 향후 5년간 상용 양자 컴퓨터의 양자 볼륨을 매년 큰 폭으로 늘리기 위해 노력하고 있다.
출처: Quantinuum
Quantinuum Announces Updates to Quantum Natural Language Processing Toolkit λambeq, Enhancing Accessibility
-- λambeq update introduces many new important features to provide researchers and developers with more options and flexibility in turning sentences into quantum circuits
OXFORD, England, March 29, 2022 /PRNewswire/ -- The quantum natural language processing team at Quantinuum, the world's leading integrated quantum computing company, has released a major update to its open-source Python library and toolkit, λambeq (pronounced "Lambek").
λambeq converts any natural language sentence into a quantum circuit, ready to be realised on a quantum computer. The new release has been designed for a growing community of researchers, developers and users versed in quantum natural language processing (QNLP) and natural language processing (NLP). Natural language processing markets are projected to grow 27% annually over the next five years.[1]
The update will support the growth of QNLP and potential future applications such as automated dialogue, text mining, language translation, text-to-speech, language generation and bioinformatics.
Quantinuum's Head of Applied Quantum NLP Research, Dr. Dimitrios Kartsaklis, said: "Since we launched λambeq, we have received valuable feedback from a rapidly growing community of users, and many of the new features available today reflect this. The new version of λambeq now comes, for example, with a native state-of-the-art parser that has been fully integrated with the toolkit. Additionally, the toolkit is now equipped with a training package that supports popular supervised learning libraries, such as PyTorch, to help users efficiently train NLP tasks using the quantum circuits and tensor networks that λambeq generates. This update is all about accessibility - and crucially, reducing the time it takes to achieve results."
Additionally, and importantly, λambeq's new neural-based CCG parser, Bobcat, is trained on a large human-annotated corpus of syntactic derivations. It is fully integrated with the toolkit, simplifying the installation process, and presents improved state-of-the-art parsing performance. The previous parser remains part of the toolkit, and for the benefit of the community, Bobcat will also be released as a separate stand-alone open-source tool in due course.
The new update is equipped with a command-line interface, making most of the toolkit's functionality available to users with no programming knowledge. It also contains a new supervised training module designed to simplify the process of training parameterised quantum circuits and tensor networks in a machine learning setup.
λambeq is the first quantum NLP and computational linguistics toolkit. It can convert a sentence into a quantum circuit that inherits its entanglement structure from the sentence's syntactic structure. This construction is motivated by formal mathematical correspondences between mathematical models of grammar and quantum protocols, as established by senior researchers at Quantinuum, Chief Scientist Prof. Bob Coecke and Head of AI Prof. Stephen Clark.
With this update, λambeq becomes more flexible in providing users with more options on the quantum circuits it can generate. It allows manipulation of syntax diagrams and makes it simpler to define the quantum circuits from the syntactic structure.
The visualisation of λambeq's output has also been improved, and documentation has been expanded with numerous examples to remove the barrier to entry for general users.
Where to find λambeq
- λambeq has been released as a conventional Python repository on GitHub and is available here https://github.com/CQCL/lambeq
- More details about the new release can be found here https://cqcl.github.io/lambeq/release_notes.html
- The documentation and tutorials can be found here: https://cqcl.github.io/lambeq/index.html
[1] Mordor Intelligence, 2021: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/natural-language-processing-market
About Quantinuum
Quantinuum is the world's largest integrated quantum computing company, formed by the combination of Honeywell Quantum Solutions' world leading hardware and Cambridge Quantum's class leading middleware and applications.
Quantinuum employs over 400 people including 300 scientists, at eight sites in the US, Europe, and Japan.
Science led and enterprise driven, Quantinuum accelerates quantum computing and the development of applications across chemistry, cybersecurity, finance, and optimization. Quantinuum's focus is to create scalable and commercial quantum solutions to solve the world's most pressing problems, in fields such as energy, logistics, climate change, and health.
Quantinuum's open-source developer toolkit TKET provides platform-inclusive access to the world's leading quantum hardware and simulators and enhances the performance of every Quantinuum product, including cybersecurity key-generation platform Quantum Origin, quantum computational chemistry and materials science package EUMEN, and λambeq, Quantinuum's quantum natural language processing and computational linguistics toolkit.
Quantinuum's H1 generation quantum computer, Powered by Honeywell, is one of the most advanced in the world and was the first to pass the industry standard quantum volume 2048 benchmark. Quantinuum is committed to increasing the quantum volume of its commercial quantum computers by orders of magnitude each year for the next five years.
Source: Quantinuum
[편집자 주] 본고는 자료 제공사에서 제공한 것으로, 연합뉴스는 내용에 대해 어떠한 편집도 하지 않았음을 밝혀 드립니다.
(끝)
출처 : PRNewswire 보도자료
