गूगल क्वांटम AI की विलो चिप और क्वांटम एडवांटेज
क्वांटम कंप्यूटिंग में एक प्रगति के तहत, गूगल, एमआईटी, स्टैनफोर्ड और कैलटेक के शोधकर्ताओं ने 22 अक्टूबर को नेचर में गूगल के विलो क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग करके "क्वांटम एडवांटेज का सत्यापन योग्य प्रदर्शन" प्रस्तुत किया। उन्होंने प्रदर्शित किया कि विलो ने विशिष्ट समस्याओं को हल करने में सुपर कंप्यूटरों से बेहतर प्रदर्शन किया।
क्वांटम हस्तक्षेप को समझना
- क्वांटम कण तरंगों की तरह व्यवहार कर सकते हैं और उनकी संभाव्यता तरंग फलन एक दूसरे के साथ हस्तक्षेप कर सकते हैं।
- रचनात्मक हस्तक्षेप सही उत्तरों की संभावनाओं को बढ़ाता है, जबकि विनाशकारी हस्तक्षेप गलत उत्तरों की संभावनाओं को रद्द कर देता है।
डिकोडेड क्वांटम इंटरफेरोमेट्री (DQI) एल्गोरिथम
- क्वांटम बिट्स की तरंग जैसी प्रकृति को नियंत्रित करने के लिए क्वांटम फोरियर ट्रांसफॉर्मेशन का उपयोग करता है।
- इष्टतम पॉलिनोमियल इंटरफेरेंस समस्या के लिए, DQI शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में तेज़ समाधान प्रदान करता है।
क्वांटम प्रणालियों में सूचना स्क्रैम्बलिंग को मापना
- आरंभ में एक क्वांटम बिट में केंद्रित सूचना, क्वांटम प्रणाली के सभी बिट्स में फैल जाती है।
- शोधकर्ताओं ने इसकी तुलना स्विमिंग पूल में फैलते नीले रंग से की, जो समान रूप से वितरित हो जाता है और जटिल अंतःक्रियाओं में छिप जाता है।
- इस स्क्रैम्बलिंग को मापने के लिए ध्वनि तरंग हस्तक्षेप से संबंधित एक नवीन प्रयोग का उपयोग किया गया।
- सुपर कंप्यूटर पर क्वांटम सर्किट का अनुकरण करने में तीन वर्ष से अधिक समय लगेगा, जबकि विलो ने यह कार्य दो घंटे में पूरा कर लिया।
चुनौतियाँ और अगले कदम
- शोधकर्ताओं ने गणितीय रूप से यह सिद्ध नहीं किया है कि पारंपरिक कंप्यूटरों के लिए समान समस्याओं को हल करना अंतर्निहित कठिनाई है।
- भावी अनुसंधान में क्वांटम विधि का उपयोग करके अनसुलझी समस्याओं को स्वतंत्र रूप से हल किया जाना चाहिए।
- इन निष्कर्षों के उपयोग अभी भी संभावित हैं तथा व्यावहारिक वैज्ञानिक खोजें अभी तक साकार नहीं हुई हैं।
- व्यापक उपयोगों के लिए त्रुटि सुधार और विश्वसनीय क्वांटम बिट्स के मापन में सुधार आवश्यक है।
पिछले प्रयोग और निहितार्थ
- 2019 में, गूगल ने सिकामोर प्रोसेसर के साथ रैंडम सर्किट सैंपलिंग का प्रयास किया।
- विलो द्वारा हल की गई समस्या शास्त्रीय या अन्य क्वांटम कंप्यूटरों के विरुद्ध सार्थक और सत्यापन योग्य थी।
- इसका प्रारंभिक उपयोग हैमिल्टनियन लर्निंग में हो सकता है, जिसमें अज्ञात मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए प्रयोगात्मक डेटा की तुलना सिमुलेशन से की जाती है।
ये निष्कर्ष भौतिकी के नोबेल पुरस्कार विजेताओं द्वारा विकसित सिद्धांतों पर आधारित हैं, जिनमें से एक पुरस्कार विजेता, मिशेल डेवोरेट, गूगल के क्वांटम हार्डवेयर विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। ये अध्ययन एक महत्वपूर्ण कदम की ओर इशारा करते हैं, लेकिन व्यावहारिक क्वांटम कंप्यूटिंग उपयोगों में अभी लंबा रास्ता तय करना है।
