টবি কিউবিট: কেন অ্যালগরিদম কোয়ান্টাম কম্পিউটারের অ্যাপ্লিকেশনের গতি বাড়াবে - পদার্থবিজ্ঞান বিশ্ব

কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি দুর্দান্ত প্রতিশ্রুতি দেখায় কারণ তারা, অন্তত নীতিগতভাবে, এমন কিছু সমস্যার সমাধান করতে পারে যা এমনকি সবচেয়ে শক্তিশালী প্রচলিত সুপার কম্পিউটার দ্বারাও ফাটল করা যায় না। কিন্তু কোয়ান্টাম বিট বা কিউবিট তৈরি করা - এবং ব্যবহারিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করতে তাদের লিঙ্ক করা - একটি বিশাল চ্যালেঞ্জ। বিশেষ করে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি অবিশ্বাস্যভাবে কোলাহলপূর্ণ, যা দ্রুত কোয়ান্টাম গণনার মধ্যে ত্রুটিগুলি প্রবর্তন করে।

এই কারণেই অনেক গবেষক চতুর কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম তৈরি করছেন যা আজকের ছোট, কোলাহলপূর্ণ কোয়ান্টাম কম্পিউটারেও দরকারী গণনা করতে পারে। সেই প্রচেষ্টায় অবদান রাখছে একটি কোম্পানি ফেজক্রাফ্ট, যা 2019 সালে ইউনিভার্সিটি কলেজ লন্ডন এবং ইউনিভার্সিটি অফ ব্রিস্টল থেকে বিচ্ছিন্ন হয়েছিল। পদার্থবিদ টবি কিউবিট, ফেসক্রাফ্টের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং প্রধান প্রযুক্তি কর্মকর্তা, হামিশ জনস্টনের সাথে কথা বলেন কিভাবে বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলি কোণার কাছাকাছি হতে পারে।

কেন আপনি মূলত Phasecraft সেট আপ করেছেন?

আমরা ফেসক্রাফ্ট প্রতিষ্ঠা করেছি কারণ কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এমন পর্যায়ে পৌঁছেছিল যেখানে কোয়ান্টাম-কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার আর কেবল একটি খেলনা সিস্টেম ছিল না, তবে প্রচলিত কম্পিউটারে যা করা যেতে পারে তার সীমানা ঠেলে দেয়। আমরা সেই প্রাথমিক পর্যায়ের হার্ডওয়্যার ব্যবহার করতে এবং কোয়ান্টাম অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে বাস্তবে পরিণত করার জন্য প্রয়োজনীয় অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ করার চেষ্টা করতে চেয়েছিলাম। এটি বৈজ্ঞানিকভাবে একটি বিশাল চ্যালেঞ্জ, তবে এতে জড়িত হওয়া একটি আকর্ষণীয়।

এই মুহূর্তে কোম্পানি কত বড়?

আমরা বর্তমানে আছে প্রায় 20 জন পূর্ণ-সময়ের কর্মী, প্রায় এক তৃতীয়াংশ যাদের কোয়ান্টাম কম্পিউটিং বা কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্বের পটভূমি রয়েছে, এক তৃতীয়াংশ পদার্থ বিজ্ঞান, ঘনীভূত পদার্থ এবং রসায়নে এবং এক তৃতীয়াংশ কম্পিউটিং দিকে। তাদের সকলেরই কোয়ান্টাম কম্পিউটিং সম্পর্কে জ্ঞান রয়েছে, তবে তারা খুব, খুব ভাল - এবং ভালবাসে - এই জিনিসগুলিকে প্রোগ্রামিং করা, এবং এটি বাস্তবায়ন করা এবং এটি হার্ডওয়্যারে কাজ করা।

আমরা পিএইচডি ছাত্রদের স্পনসর করি যারা ইউনিভার্সিটি কলেজ লন্ডন এবং ইউনিভার্সিটি অফ ব্রিস্টলের মতো জায়গায় আছে কিন্তু যারা সরাসরি কোম্পানির অফিসে কাজ করে। আমাদের প্রচুর ইন্টার্ন রয়েছে - উভয় স্নাতক এবং পিএইচডি শিক্ষার্থী। আমরা এই মুহুর্তে গবেষণা এবং উন্নয়নে খুব মনোযোগী। কিন্তু যেহেতু দরকারী অ্যাপ্লিকেশনগুলি অনলাইনে আসে, আমি আশা করি জিনিসগুলি আরও বেশি বাণিজ্যিক হয়ে উঠবে।

আপনি কি বলবেন যে কোয়ান্টাম সফ্টওয়্যারটি নতুন কিউবিট এবং প্রসেসর প্রযুক্তির বিকাশের সমস্ত হাইপ এবং উত্তেজনার পক্ষে উপেক্ষা করা হয়েছে?

হার্ডওয়্যার অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং এটি যে মনোযোগ দেওয়া হয়েছে তার প্রাপ্য, এটি কিছু চিত্তাকর্ষক পদার্থবিদ্যা, পদার্থ বিজ্ঞান এবং প্রকৌশলের সাথে জড়িত। কিন্তু সফ্টওয়্যারের দিক থেকে আমাদের জন্য, অ্যালগরিদমগুলিকে আরও দক্ষ করে তুলতে এবং আজকের প্রাথমিক পর্যায়ে, ছোট-স্কেল কোয়ান্টাম ডিভাইসগুলিতে কাজ করার জন্য চতুর গাণিতিক ধারণা নিয়ে আসা। প্রকৃতপক্ষে, হার্ডওয়্যারের উন্নতির জন্য অপেক্ষা করার চেয়ে আমরা আরও ভাল অ্যালগরিদমের মাধ্যমে অগ্রগতি করার সম্ভাবনা বেশি।

এমনকি যদি কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার দ্রুতগতিতে বৃদ্ধি পায়, আপনি এটির সাথে দরকারী কিছু করতে এক দশক আগে হতে পারে। অ্যালগরিদমগুলিতে কাজ করার জন্য ব্যয়বহুল ক্রায়োস্ট্যাট, ডিলিউশন রেফ্রিজারেটর, লিকুইড হিলিয়াম বা চিপসেরও প্রয়োজন হয় না – শুধুমাত্র একগুচ্ছ সত্যিই স্মার্ট মানুষ গভীরভাবে চিন্তা করে, যা আমাদের Phasecraft এ রয়েছে। কয়েক বছর আগে, উদাহরণস্বরূপ, আমরা কোয়ান্টাম সিস্টেমের সময় গতিশীলতার অনুকরণের জন্য অ্যালগরিদম তৈরি করেছি যেগুলি গুগল এবং মাইক্রোসফ্টের তুলনায় প্রায় ছয়টি মাত্রার ভাল ছিল।

কোয়ান্টাম প্রসেসরগুলি কোলাহলপূর্ণ, যার অর্থ তারা দ্রুত সুসংগততা হারায় এবং গণনা করা অসম্ভব করে তোলে। অসিদ্ধ ডিভাইসে চালানোর জন্য আপনি কীভাবে ব্যবহারিক অ্যালগরিদম তৈরি করবেন?

গোলমাল এবং ত্রুটিগুলি আসল হার্ডওয়্যারের সমস্ত কোয়ান্টাম অ্যাপ্লিকেশনগুলির ক্ষতিকারক। হার্ডওয়্যারের কিছু অবিশ্বাস্য উন্নতি হয়েছে, কিন্তু আমরা কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিকে নিখুঁত বলে ধরে নিতে পারি না, যেমনটা আমরা ক্লাসিক্যাল ডিভাইসগুলির সাথে করতে পারি। সুতরাং আমরা Phasecraft-এ যা কিছু করি তার সাথে, আমাদেরকে অসম্পূর্ণ, কোলাহলপূর্ণ কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলির পরিপ্রেক্ষিতে ভাবতে হবে যাতে ত্রুটি রয়েছে। যেকোন গণনা চালান এবং ত্রুটিগুলি এত দ্রুত তৈরি হয় যে আপনি কেবল গোলমাল পাচ্ছেন – এলোমেলো ডেটা – আউট, এবং আপনি সমস্ত কোয়ান্টাম তথ্য হারিয়ে ফেলেছেন।

এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য, অ্যালগরিদমগুলিকে যতটা সম্ভব দক্ষ করে তোলা এবং সেগুলিকে কম সংবেদনশীল বা শব্দের প্রতি সংবেদনশীল করা গুরুত্বপূর্ণ৷ এটা সত্য যে 1990 এর দশকে পিটার শোর কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধনের ধারণা তৈরি করেছে এবং দোষ-সহনশীল প্রান্তিক উপপাদ্য, যা দেখায়, তাত্ত্বিকভাবে, এমনকি কোলাহলপূর্ণ কোয়ান্টাম কম্পিউটারেও, আপনি নির্বিচারে দীর্ঘ কোয়ান্টাম গণনা গণনা চালাতে পারেন। কিন্তু এর জন্য এত বিপুল সংখ্যক কিউবিট প্রয়োজন যে আমরা এটিকে সমাধান হিসাবে গণনা করতে পারি না।

আমাদের ফোকাস তাই একটি ইঞ্জিনিয়ারিং-টাইপ সমস্যা, যেখানে আমরা বিশদভাবে বোঝার চেষ্টা করি যে গোলমাল কেমন দেখাচ্ছে। আমরা যত ভাল শব্দ বুঝতে পারি, তত বেশি আমরা এর চারপাশে ডিজাইন করতে পারি যাতে এটি ফলাফলকে প্রভাবিত না করে। কিন্তু একটি বড় লাভ আছে কারণ আপনি যদি একটি অ্যালগরিদমকে কম জটিল করে তুলতে পারেন, তাহলে আপনি এই কোলাহলপূর্ণ কোয়ান্টাম কম্পিউটার থেকে দরকারী কিছু পেতে পারেন। এটি অ্যালগরিদমগুলি ডিজাইন করার একটি প্রশ্ন যাতে আমরা সেগুলি থেকে আরও বেশি করে নিতে পারি৷

আমি প্রায়ই বলি যে আজকের কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি হল যেখানে ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারগুলি 1950 এর দশকে ছিল। তখন মানুষ পছন্দ করে এলান টুরিং ক্লাঙ্কি আদিম হার্ডওয়্যার থেকে কীভাবে আরও খানিকটা আঁচড়ানো যায় এবং আসলে এটির সাথে অবিশ্বাস্য জিনিসগুলি কীভাবে করা যায় সে সম্পর্কে সত্যিই চতুর ধারণা নিয়ে আসছে। যে পর্যায়ে আমরা কোয়ান্টাম কম্পিউটিং করছি. প্রকৃতপক্ষে, নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম কখনও কখনও এক ধরণের হার্ডওয়্যারের জন্য অন্যটির চেয়ে বেশি উপযুক্ত।

হার্ডওয়্যারের পরিপ্রেক্ষিতে, আপনি এই মুহূর্তে কি ধরনের qubits ব্যবহার করছেন?

Phasecraft এ আমরা সব ধরনের হার্ডওয়্যারে আগ্রহী। প্রধানত, যদিও, আমরা সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিট সার্কিট ব্যবহার করছি, কারণ এটি বর্তমান নেতৃস্থানীয় হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্ম। কিন্তু আমরা কোল্ড-এটম হার্ডওয়্যারেও আয়ন ফাঁদ চালাচ্ছি এবং আমরা ফটোনিক হার্ডওয়্যার নিয়েও ভাবছি। কিন্তু আমরা একটি নির্দিষ্ট প্ল্যাটফর্মে আবদ্ধ নই।

ফেসক্রাফ্টের ফোকাস অ্যালগরিদমগুলির উপর যা উপাদানের বৈশিষ্ট্যগুলি গণনা করে৷ কেন আজকের প্রথম কোয়ান্টাম কম্পিউটারের জন্য সেই অ্যাপ্লিকেশনগুলি এত উপযুক্ত?

শিল্পে, অনেক কোম্পানি ধ্রুপদী, উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটার ব্যবহার করে উপকরণের বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে অনেক সময় এবং অর্থ ব্যয় করে। সমস্যা হল, এটি খুব গণনামূলকভাবে নিবিড় তাই তারা সমস্যাটিকে সরল করার চেষ্টা করে। তবে বিপদ হল আপনি জিনিসগুলি সম্পূর্ণ ভুল পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি শেষ পর্যন্ত ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন যে একটি উপাদান একটি নিরোধক যখন প্রকৃতপক্ষে এটি একটি পরিবাহী। এটা কখনও কখনও ভুল মাত্রা হতে পারে.

ফেজক্রাফ্টে, আমরা মডেলিং এবং সিমুলেটিং উপকরণগুলিতে ফোকাস করছি কারণ সেই অ্যাপ্লিকেশনগুলি বর্তমান হার্ডওয়্যারের কাছাকাছি নাগালের মধ্যে রয়েছে। অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন, যেমন অপ্টিমাইজেশান, আপনার প্রয়োজনীয় কিউবিট এবং গেটের সংখ্যার দিক থেকে আরও বেশি চাহিদা। হার্ডওয়্যার উন্নত হওয়ার সাথে সাথে কোয়ান্টাম রসায়ন সিমুলেশন আমাদের নাগালের মধ্যে হয়ে যাবে। এগুলি পর্যায়ক্রমিক, স্ফটিক পদার্থের তুলনায় অনুকরণ করা কঠিন কারণ আণবিক সিস্টেমের স্কেলগুলিতে একটি অ্যালগরিদমের জটিলতা ইলেকট্রন অরবিটালের সংখ্যা চারের শক্তিতে পরিমাপ করে।

আপনি কি আমাদের কিছু নির্দিষ্ট উপকরণের স্বাদ দিতে পারেন যা আপনি দেখেছেন?

এই মুহুর্তে, হার্ডওয়্যারটি এখনও এত বড় নয় যে ক্লাসিকভাবে যা করা যায় তার বাইরে বাস্তব উপকরণের সিমুলেশন করতে সক্ষম হবে। সুতরাং আমরা এখনও সেই পর্যায়ে আছি যেখানে আমাদের অ্যালগরিদম রয়েছে, কিন্তু আমাদের কাছে এখনও চালানোর মতো হার্ডওয়্যার নেই, যদিও এটি কাছাকাছি হচ্ছে। বলা হয়েছে যে, কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের প্রাথমিক পর্যায়ের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য যে ধরনের উপকরণগুলি ভাল লক্ষ্যমাত্রা তা হল পরিষ্কার-শক্তি-সম্পর্কিত - ব্যাটারি সামগ্রী, মেটাল অক্সাইডের মতো জিনিস৷

এগুলি এমনও হতে পারে যেখানে ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমগুলি খুব ভাল কাজ করে না, কারণ তারা জড়িত দৃঢ়ভাবে সম্পর্কযুক্ত ইলেকট্রন ফটোভোলটাইক্সের ক্ষেত্রেও একই কথা। আসলে, আমরা একটি আছে অক্সফোর্ড পিভির সাথে সহযোগিতা, যার সাথে কাজ করছে পেরোভস্কাইট ফটোভোলটাইক্স, যেখানে আমরা আবার দৃঢ়ভাবে সম্পর্কযুক্ত ইলেক্ট্রন সিস্টেমের দিকে তাকিয়ে আছি। এতে গতিশীলভাবে জিনিসগুলিকে অনুকরণ করা জড়িত যেমন হারে কণা-গর্ত জোড়াগুলি আলো নির্গত করতে পুনরায় একত্রিত হয়।

আমরা স্ট্রনটিয়াম ভ্যানাডেটও পরীক্ষা করেছি, যার একটি চমৎকার ব্যান্ড কাঠামো রয়েছে যার অর্থ এটি নির্দিষ্ট অন্যান্য উপাদানের তুলনায় একটি ছোট কোয়ান্টাম কম্পিউটারে ফিট করতে পারে। এটি সবচেয়ে ছোট নয়, তবে এটি একটি ধাতু-অক্সাইড সিস্টেম যা আগ্রহের বিষয় এবং অন্যান্য ধাতব অক্সাইডের তুলনায় কম কিউবিট এবং কম গেট প্রয়োজন।

আপনি কখন মনে করেন যে ফেসক্রাফ্ট "কোয়ান্টাম সুবিধার" বিন্দুতে পৌঁছাবে যেখানে আপনার অ্যালগরিদমগুলি একটি কোয়ান্টাম প্রসেসরে চলতে পারে এবং একটি সুপার কম্পিউটার পারে না এমন জিনিসগুলি গণনা করতে পারে?

এটাই মিলিয়ন ডলারের প্রশ্ন। আসলে, এটি সম্ভবত বিলিয়ন ডলারের প্রশ্ন। কোয়ান্টাম ইন্ডাস্ট্রিকে সেই পর্যায়ে যেতে হবে যেখানে এটি শুধুমাত্র খেলনা সমস্যাগুলি প্রদর্শন করছে না কিন্তু কোয়ান্টাম কম্পিউটারে বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলি সমাধান করছে।

আমি আশা করি আমি সেই লোকটির মতো শোনাব না অনুমিতভাবে একবার বলেছিলেন পৃথিবীতে শুধুমাত্র তিনটি কম্পিউটারের প্রয়োজন হবে, কিন্তু আমি সত্যিই মনে করি আমরা আগামী দুই থেকে তিন বছরের মধ্যে সেখানে পৌঁছাতে পারব। এই প্রাথমিক প্রশ্নগুলি শিল্প আগ্রহের পরিবর্তে বৈজ্ঞানিক আগ্রহের হতে পারে - শিল্প সেই বিন্দুর একটু বাইরে হতে পারে। এটি রাতারাতি আপনার উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং (HPC) ক্লাস্টারগুলি বন্ধ করে সরাসরি একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারে চলে যাওয়ার ঘটনা হবে না। এটি একটি ধীরে ধীরে প্রক্রিয়া হওয়ার সম্ভাবনা অনেক বেশি যেখানে আরও বেশি দরকারী জিনিস অনলাইনে আসবে। এটা কিভাবে বিজ্ঞান কাজ করে: আপনি অগ্রগতি করেন, আপনি একটি বাধা আঘাত করেন এবং তারপর আরও অগ্রগতি করেন। এটা ratchet আপ ঝোঁক.

অনেক বছর ধরে অধ্যবসায়ীভাবে কাজ করা বিজ্ঞানীদের বড় দলের প্রচুর পরিশ্রমের উপর অগ্রগতি নির্ভর করে। কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ে এটাই হচ্ছে, এবং প্রথম অ্যাপ্লিকেশনগুলি শিরোনামে নাও আসতে পারে

যখন কোয়ান্টাম কম্পিউটার সম্পর্কে বিস্তৃত মিডিয়া রিপোর্ট করে, তারা অনুমান করে যে বিশাল সাফল্যগুলি কোথাও থেকে নীল থেকে বেরিয়ে এসেছে। কিন্তু তারা তা করে না। অনেক বছর ধরে অধ্যবসায়ীভাবে কাজ করা বিজ্ঞানীদের বড় দলের প্রচুর পরিশ্রমের উপর অগ্রগতি নির্ভর করে। কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ে এটাই হচ্ছে, এবং প্রথম অ্যাপ্লিকেশনগুলি শিরোনামে নাও আসতে পারে। কিন্তু বিজ্ঞানীরা বুঝতে পারবেন যখন আমরা সেই থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করব যেখানে আপনি এমন কিছু করতে পারবেন যা প্রচলিত কম্পিউটারের সাথে অসম্ভব। আমরা দূরে নই.

ফেসক্রাফ্ট সম্প্রতি ব্যক্তিগত অর্থায়নে £13m পেয়েছে। আপনি সেই নগদ দিয়ে কি করার পরিকল্পনা করছেন?

আমাদের মতো একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম কোম্পানির জন্য, তহবিলের সিংহভাগ লোকের বেতন পরিশোধের জন্য যায়। আমাদের কর্মীরা মূল - আমাদের সবচেয়ে মূল্যবান সম্পদ হল আমাদের দল। একটি হার্ডওয়্যার কোম্পানির জন্য এটি খুব আলাদা, কারণ হার্ডওয়্যার ব্যয়বহুল। কিন্তু আমাদের চিন্তাভাবনা এবং কোড করার জন্য লোকেদের প্রয়োজন যাতে অর্থ আমাদের দলকে ক্রমাগতভাবে প্রসারিত করতে দেয়।

আমাদের কাছে যতটা সম্পদ আছে তার থেকে আমরা সবসময়ই বেশি ধারনা পেয়েছি এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটারে বৃহৎ গণনা বাস্তবায়নের কাছাকাছি আসার সাথে সাথে আমরা দলকে স্কেল করব। এটি এখনও কয়েক বছর আগে আমাদের বাণিজ্যিকভাবে প্রাসঙ্গিক অ্যাপ্লিকেশন থাকবে, কিন্তু যখন এটি ঘটবে, আমরা একটি পরিবর্তন বিন্দুর মধ্য দিয়ে যাব এবং পুরো শিল্পটি বদলে যাবে৷ বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কোয়ান্টাম মেকানিক্স ব্যবহার করতে আগ্রহী এমন স্মার্ট ব্যক্তিদের সাথে কথা বলতে আমরা সবসময়ই আগ্রহী।

তাহলে কিভাবে ফার্ম বিকশিত হবে?

এটি যা লাগে তা হল একটি আশ্চর্যজনক, অসামান্য ধারণা যা পুরো কোয়ান্টাম শিল্পকে সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তন করতে পারে। আমরা নিশ্চিত করতে আগ্রহী যে আমরা আমাদের গবেষণা দলকে সেই ধরণের নীল-আকাশের চিন্তাভাবনা করার জন্য জায়গা দিই যা কোম্পানির চেহারা পরিবর্তন করতে পারে। অবশ্যই, সমস্ত ধারণা কাজ করবে না - 20 ব্যর্থ হতে পারে কিন্তু 21 তম একটি উল্লেখযোগ্য নতুন দিক হতে পরিণত হবে যা অন্য কেউ ভাবেনি। এটি ইতিমধ্যে Phasecraft এ কয়েকবার ঘটেছে। কেউ অনুপ্রাণিত হয়, এবং তারপর একটি নতুন দিক উন্মুক্ত হয়।

কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি কোলাহলপূর্ণ হার্ডওয়্যারের চতুর ব্যবহার করে

আমরা কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ে একটি অত্যন্ত উত্তেজনাপূর্ণ সময়ে আছি। আমি এখনও UCL এ অধ্যাপক, এবং আমি এখনও আছে একটি একাডেমিক গ্রুপ সেখানে, কিন্তু আমি উভয় পক্ষই খুঁজে পাই - প্রয়োগ এবং তাত্ত্বিক - সমানভাবে বুদ্ধিবৃত্তিকভাবে আকর্ষণীয়। আমি 20 বছর ধরে কিছু বিষয় সম্পর্কে তাত্ত্বিক করেছি কিন্তু সেগুলিকে অনুশীলনে রাখার জন্য কোনও সরঞ্জাম নেই। এখন, যদিও, আমি সেই তত্ত্বটি নিতে পারি এবং এটি বাস্তব করতে পারি। শুধু একটি কাগজ লেখার পরিবর্তে, আমি হার্ডওয়্যারে আমার ধারণা চালাতে পারি।

অবশ্যই, এটা সব কাজ নাও হতে পারে. এটা চালু হতে পারে যে আসল মহাবিশ্ব বলছে: "না। এটা ভালো ধারণা নয়।" কিন্তু এটি এখনও মোকাবেলা করার জন্য একটি অবিশ্বাস্যভাবে দরকারী এবং আকর্ষণীয় সমস্যা হতে পারে। এবং তাই গবেষণার ফলিত দিক - প্রযুক্তিতে এই পদার্থবিদ্যা প্রয়োগ করা - আমি নীল-আকাশের একাডেমিক চিন্তাভাবনার মতোই আকর্ষণীয় এবং আকর্ষণীয় বলে মনে করি।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://physicsworld.com/a/toby-cubitt-why-algorithms-will-speed-up-applications-of-quantum-computers/