Google 9 日宣布推出能將機器學習（Machine Learning）和量子運算（Quantum Computing）計畫結合的 TensorFlow Quantum。此框架可構建量子資料集、製作混合量子及典型機器學習模型原型、支援量子電路模擬器（Quantum Circuit Simulator），並訓練判別式與生成式量子模型。
Google 去年秋天曾表示，憑著全新工程設計解決方案首次亮相，取得量子霸權（Quantum Supremacy）。隨著 Azure Quantum 發表及 Honeywell 等公司的突破性進展，Google 也立即發表 TensorFlow Quantum 框架。
Google AI 官方部落格指出，藉由標準 Keras 函數，同時透過量子電路模擬器及與 TensorFlow API 提供相容的量子運算基元（Primitive），讓建立量子模型成為可能。3 月 6 日提交 arXiv 線上預印本資料庫的論文，便解釋了此 Python 框架。論文由 Google X 實驗室、加拿大滑鐵盧大學量子運算研究所、美國太空總署（NASA）量子人工智慧實驗室（Quantum AI Lab）、福斯汽車和 Google Research 的 20 多位作者共同撰寫。
「我們希望此框架為量子運算和機器學習研究領域提供必要工具，以探索自然和人工量子系統的模型，並最終發現極具產生量子優勢潛力的新量子演算法，」論文指出：「在未來，我們希望擴大客製化模擬硬體的支援範圍，包括 GPU 和張量處理器（TPU）整合。」
論文也詳細介紹 TensorFlow Quantum 軟體堆疊，結合開放原始碼量子電路庫 Cirq 和 TensorFlow 機器學習平台。量子運算死忠擁護者希望這項技術的高效率模擬特性，能引領生命科學、解密、化學或材料開發及優化等領域進一步發展。
就在 TensorFlow Quantum 發表的同一週，2020 年 TensorFlow 開發者高峰會（TensorFlow Dev Summit 2020）也在 3 月 11 日舉行，每年在矽谷 Google 辦公室召開，並專門針對使用此框架的機器學習相關開發人員共襄盛舉的年度盛會。但由於武漢肺炎持續肆虐，今年大會決定取消現場活動，改成線上舉行。
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