टोबी क्यूबिट: क्यों एल्गोरिदम क्वांटम कंप्यूटर के अनुप्रयोगों को गति देगा - भौतिकी विश्व

क्वांटम कंप्यूटर बड़ी संभावनाएं दिखाते हैं क्योंकि वे, कम से कम सिद्धांत रूप में, कुछ ऐसी समस्याओं को हल कर सकते हैं जिन्हें सबसे शक्तिशाली पारंपरिक सुपर कंप्यूटर भी हल नहीं कर सकते हैं। लेकिन क्वांटम बिट्स, या क्विबिट्स का निर्माण - और व्यावहारिक क्वांटम कंप्यूटर बनाने के लिए उन्हें जोड़ना - एक बड़ी चुनौती है। विशेष रूप से, क्वांटम कंप्यूटर अविश्वसनीय रूप से शोर वाले होते हैं, जो क्वांटम गणनाओं में तुरंत त्रुटियाँ उत्पन्न कर देते हैं।

यही कारण है कि कई शोधकर्ता चतुर क्वांटम एल्गोरिदम विकसित कर रहे हैं जो आज के छोटे, शोर वाले क्वांटम कंप्यूटरों पर भी उपयोगी गणना कर सकते हैं। उस प्रयास में योगदान देने वाली एक कंपनी है चरणकमल, जिसे 2019 में यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन और यूनिवर्सिटी ऑफ़ ब्रिस्टल से अलग किया गया था। भौतिक विज्ञानी टोबी क्यूबिटफेज़क्राफ्ट के सह-संस्थापक और मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, हामिश जॉन्सटन से बात करते हैं कि वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग कैसे निकट आ सकते हैं।

आपने मूल रूप से फेज़क्राफ्ट की स्थापना क्यों की?

हमने फेज़क्राफ्ट की स्थापना की क्योंकि क्वांटम कंप्यूटिंग उस बिंदु पर पहुंच रही थी जहां क्वांटम-कंप्यूटिंग हार्डवेयर अब केवल एक खिलौना प्रणाली नहीं थी, बल्कि पारंपरिक कंप्यूटरों पर जो किया जा सकता था उसकी सीमाओं को आगे बढ़ा रहा था। हम उस प्रारंभिक चरण के हार्डवेयर का उपयोग करने और क्वांटम अनुप्रयोगों को वास्तविकता बनाने के लिए आवश्यक एल्गोरिदम विकसित करने का प्रयास करना चाहते थे। यह वैज्ञानिक रूप से एक बड़ी चुनौती है, लेकिन इसमें शामिल होना दिलचस्प है।

फिलहाल कंपनी कितनी बड़ी है?

वर्तमान में हमारे पास है लगभग 20 पूर्णकालिक कर्मचारी, जिनमें से लगभग एक तिहाई की पृष्ठभूमि क्वांटम कंप्यूटिंग या क्वांटम सूचना सिद्धांत में है, एक तिहाई की पृष्ठभूमि सामग्री विज्ञान, संघनित पदार्थ और रसायन विज्ञान में है, और एक तिहाई की कंप्यूटिंग पक्ष में है। उन सभी को क्वांटम कंप्यूटिंग का ज्ञान है, लेकिन वे इस चीज़ को प्रोग्रामिंग करने, और इसे लागू करने और हार्डवेयर पर काम करने में भी बहुत अच्छे हैं - और पसंद करते हैं।

हम पीएचडी छात्रों को प्रायोजित करते हैं जो यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन और यूनिवर्सिटी ऑफ ब्रिस्टल जैसी जगहों पर हैं लेकिन जो सीधे कंपनी के कार्यालयों में काम करते हैं। हमारे पास बहुत सारे इंटर्न भी हैं - स्नातक और पीएचडी दोनों छात्र। हम इस समय अनुसंधान और विकास पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। लेकिन जैसे-जैसे उपयोगी एप्लिकेशन ऑनलाइन आते हैं, मुझे उम्मीद है कि चीजें अधिक व्यावसायिक प्रकृति की हो जाएंगी।

क्या आप कहेंगे कि नई क्वैबिट और प्रोसेसर प्रौद्योगिकियों को विकसित करने के सभी प्रचार और उत्साह के पक्ष में क्वांटम सॉफ्टवेयर को नजरअंदाज कर दिया गया है?

हार्डवेयर अत्यंत महत्वपूर्ण है और उस पर ध्यान दिया जाना चाहिए, क्योंकि इसमें कुछ आकर्षक भौतिकी, सामग्री विज्ञान और इंजीनियरिंग शामिल हैं। लेकिन सॉफ्टवेयर पक्ष में हमारे लिए, यह एल्गोरिदम को अधिक कुशल बनाने और आज के प्रारंभिक चरण, छोटे पैमाने के क्वांटम उपकरणों पर काम करने के लिए चतुर गणितीय विचारों के साथ आने के बारे में है। वास्तव में, हार्डवेयर में सुधार की प्रतीक्षा करने की तुलना में बेहतर एल्गोरिदम के माध्यम से प्रगति करने की अधिक संभावना है।

भले ही क्वांटम हार्डवेयर तेजी से बढ़े, फिर भी आपको इसके साथ कुछ भी उपयोगी करने में एक दशक लग सकता है। एल्गोरिदम पर काम करने के लिए महंगे क्रायोस्टैट्स, कमजोर पड़ने वाले रेफ्रिजरेटर, तरल हीलियम या चिप्स की भी आवश्यकता नहीं होती है - बस वास्तव में स्मार्ट लोगों का एक समूह गहराई से सोचता है, जो कि हमारे पास फेज़क्राफ्ट में है। उदाहरण के लिए, कुछ साल पहले, हमने क्वांटम सिस्टम की समय गतिशीलता का अनुकरण करने के लिए एल्गोरिदम विकसित किया था जो कि Google और Microsoft से बेहतर परिमाण के लगभग छह ऑर्डर थे।

क्वांटम प्रोसेसर शोर करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे जल्दी से सुसंगतता खो देते हैं और गणना को असंभव बना देते हैं। आप अपूर्ण उपकरणों पर चलने के लिए व्यावहारिक एल्गोरिदम कैसे विकसित करते हैं?

शोर और त्रुटियाँ वास्तविक हार्डवेयर पर सभी क्वांटम अनुप्रयोगों के लिए अभिशाप हैं। हार्डवेयर में कुछ अविश्वसनीय सुधार हुए हैं, लेकिन हम यह नहीं मान सकते कि क्वांटम कंप्यूटर एकदम सही हैं, जैसा कि हम शास्त्रीय उपकरणों के साथ कर सकते हैं। इसलिए फेज़क्राफ्ट में हम जो कुछ भी करते हैं, हमें अपूर्ण, शोर वाले क्वांटम कंप्यूटरों के संदर्भ में सोचना होगा जिनमें त्रुटियां हैं। कोई भी गणना चलाएँ और त्रुटियाँ इतनी तेज़ी से बढ़ती हैं कि आपको केवल शोर - यादृच्छिक डेटा - बाहर मिलता है, और आप सभी क्वांटम जानकारी खो देते हैं।

इस समस्या से निपटने के लिए, एल्गोरिदम को यथासंभव कुशल बनाना और उन्हें शोर के प्रति कम संवेदनशील या संवेदनशील बनाना महत्वपूर्ण है। यह सच है कि 1990 के दशक में पीटर शोर क्वांटम त्रुटि सुधार की अवधारणा विकसित की और दोष-सहिष्णु दहलीज प्रमेय, जो सैद्धांतिक रूप से दिखाता है कि शोर वाले क्वांटम कंप्यूटरों पर भी, आप मनमाने ढंग से लंबी क्वांटम गणना गणना चला सकते हैं। लेकिन इसके लिए इतनी बड़ी संख्या में क्वैबिट की आवश्यकता होती है कि हम समाधान के रूप में इस पर भरोसा नहीं कर सकते।

इसलिए हमारा ध्यान एक इंजीनियरिंग-प्रकार की समस्या पर है, जहां हम विस्तार से यह समझने की कोशिश करते हैं कि शोर कैसा दिखता है। जितना बेहतर हम शोर को समझ सकते हैं, उतना ही अधिक हम इसके आसपास डिज़ाइन कर सकते हैं ताकि यह परिणाम को प्रभावित न करे। लेकिन इसका एक बड़ा लाभ यह है कि यदि आप एक एल्गोरिदम को कम जटिल बना सकते हैं, तो आप इन शोर वाले क्वांटम कंप्यूटरों से कुछ उपयोगी प्राप्त कर सकते हैं। यह एल्गोरिदम को डिज़ाइन करने का प्रश्न है ताकि हम उनसे और अधिक लाभ प्राप्त कर सकें।

मैं अक्सर कहता हूं कि आज के क्वांटम कंप्यूटर वहीं हैं जहां 1950 के दशक में शास्त्रीय कंप्यूटर थे। उस समय, लोग पसंद करते थे एलन ट्यूरिंग वे वास्तव में चतुर विचारों के साथ आ रहे थे कि कैसे बेकार आदिम हार्डवेयर से थोड़ा और निचोड़ा जाए और वास्तव में इसके साथ अविश्वसनीय चीजें की जाएं। क्वांटम कंप्यूटिंग के मामले में हम इसी चरण पर हैं। वास्तव में, कुछ एल्गोरिदम कभी-कभी एक प्रकार के हार्डवेयर के लिए दूसरे की तुलना में अधिक उपयुक्त होते हैं।

हार्डवेयर के संदर्भ में, इस समय आप किस प्रकार के क्वैबिट का उपयोग कर रहे हैं?

फेज़क्राफ्ट में हम सभी प्रकार के हार्डवेयर में रुचि रखते हैं। हालाँकि, मुख्य रूप से, हम सुपरकंडक्टिंग क्वबिट सर्किट का उपयोग कर रहे हैं, क्योंकि यह वर्तमान अग्रणी हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म है। लेकिन हम कोल्ड-एटम हार्डवेयर पर भी आयन ट्रैप चला रहे हैं और हम फोटोनिक हार्डवेयर के बारे में भी सोच रहे हैं। लेकिन हम किसी एक विशेष मंच से बंधे नहीं हैं।

फेज़क्राफ्ट का ध्यान उन एल्गोरिदम पर है जो भौतिक गुणों की गणना करते हैं। वे एप्लिकेशन आज के शुरुआती क्वांटम कंप्यूटरों के लिए इतने उपयुक्त क्यों हैं?

उद्योग में, कई कंपनियाँ सामग्रियों के गुणों का पता लगाने के लिए शास्त्रीय, उच्च-प्रदर्शन वाले कंप्यूटरों का उपयोग करके बहुत समय और पैसा खर्च करती हैं। परेशानी यह है कि यह कम्प्यूटेशनल रूप से बहुत गहन है इसलिए वे समस्या को सरल बनाने की कोशिश करते हैं। लेकिन तब ख़तरा यह है कि आप चीज़ें पूरी तरह ग़लत कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप यह अनुमान लगा सकते हैं कि कोई सामग्री एक इन्सुलेटर है जबकि वास्तव में वह एक कंडक्टर है। यह कभी-कभी गलत स्तर का हो सकता है।

फेज़क्राफ्ट में, हम मॉडलिंग और सिमुलेशन सामग्रियों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं क्योंकि वे एप्लिकेशन वर्तमान हार्डवेयर की निकटतम पहुंच के भीतर हैं। अन्य एप्लिकेशन, जैसे अनुकूलन, आपके लिए आवश्यक क्वैबिट और गेट्स की संख्या के संदर्भ में अधिक मांग वाले हैं। जैसे-जैसे हार्डवेयर में सुधार होगा, क्वांटम रसायन विज्ञान सिमुलेशन हमारी पहुंच में हो जाएगा। आवधिक, क्रिस्टलीय सामग्रियों की तुलना में उनका अनुकरण करना कठिन होता है क्योंकि आणविक प्रणालियों में एल्गोरिदम की जटिलता इलेक्ट्रॉन ऑर्बिटल्स की संख्या चार की शक्ति तक होती है।

क्या आप हमें आपके द्वारा देखी गई कुछ विशिष्ट सामग्रियों का स्वाद बता सकते हैं?

फिलहाल, हार्डवेयर अभी इतना बड़ा नहीं है कि शास्त्रीय रूप से किए जा सकने वाले कार्यों से परे वास्तविक सामग्रियों का सिमुलेशन करने में सक्षम हो सके। तो हम अभी भी उस स्तर पर हैं जहां हमारे पास एल्गोरिदम हैं, लेकिन हमारे पास अभी तक चलने के लिए हार्डवेयर नहीं है, हालांकि यह करीब आ रहा है। ऐसा कहने के बाद, क्वांटम कंप्यूटिंग के शुरुआती चरण के अनुप्रयोगों के लिए जिस प्रकार की सामग्री अच्छे लक्ष्य हैं, वे स्वच्छ-ऊर्जा से संबंधित हैं - बैटरी सामग्री, धातु ऑक्साइड जैसी चीजें।

वे ऐसे भी होते हैं जहां शास्त्रीय एल्गोरिदम बहुत अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं, क्योंकि उनमें शामिल होता है दृढ़ता से सहसंबद्ध इलेक्ट्रॉन. यही बात फोटोवोल्टिक्स के लिए भी लागू होती है। वास्तव में, हमारे पास एक है ऑक्सफोर्ड पीवी के साथ सहयोग, जिसके साथ काम कर रहा है पेरोव्स्काइट फोटोवोल्टिक्स, जहां हम फिर से दृढ़ता से सहसंबद्ध इलेक्ट्रॉन प्रणालियों को देख रहे हैं। इसमें चीजों को गतिशील रूप से अनुकरण करना शामिल है जैसे कि कण-छिद्र जोड़े प्रकाश उत्सर्जित करने के लिए किस दर पर पुन: संयोजित होते हैं।

हमने स्ट्रोंटियम वैनाडेट की भी जांच की है, जिसमें एक अच्छी बैंड संरचना होती है जिसका अर्थ है कि यह कुछ अन्य सामग्रियों की तुलना में छोटे क्वांटम कंप्यूटर पर फिट हो सकता है। यह सबसे छोटा नहीं है, लेकिन यह एक धातु-ऑक्साइड प्रणाली है जो दिलचस्प है और अन्य धातु ऑक्साइड की तुलना में कम क्वैबिट और कम गेट की आवश्यकता होती है।

आपको क्या लगता है कि फेज़क्राफ्ट "क्वांटम लाभ" के बिंदु तक कब पहुंचेगा जहां आपके एल्गोरिदम क्वांटम प्रोसेसर पर चल सकते हैं और उन चीजों की गणना कर सकते हैं जो एक सुपर कंप्यूटर नहीं कर सकता?

यह लाख टके का प्रश्न है। वास्तव में, यह संभवतः अरबों डॉलर का प्रश्न है। क्वांटम उद्योग को उस बिंदु तक पहुंचने की जरूरत है जहां वह सिर्फ खिलौनों की समस्याओं का प्रदर्शन नहीं कर रहा है बल्कि क्वांटम कंप्यूटर पर वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल कर रहा है।

मुझे आशा है कि मैं उस आदमी की तरह नहीं लगूंगा जो माना जाता है कि एक बार कहा गया था दुनिया में केवल तीन कंप्यूटरों की आवश्यकता होगी, लेकिन मुझे सच में लगता है कि हम अगले दो से तीन वर्षों में वहां पहुंच सकते हैं। वे शुरुआती प्रश्न औद्योगिक रुचि के बजाय वैज्ञानिक रुचि के हो सकते हैं - उद्योग उस बिंदु से थोड़ा आगे हो सकता है। यह आपके उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) क्लस्टर को रातोंरात बंद करने और सीधे क्वांटम कंप्यूटर पर जाने का मामला नहीं होगा। यह एक क्रमिक प्रक्रिया होने की अधिक संभावना है जिससे अधिक से अधिक उपयोगी चीजें ऑनलाइन आएंगी। विज्ञान इसी तरह काम करता है: आप प्रगति करते हैं, आप किसी बाधा को पार करते हैं और फिर अधिक प्रगति करते हैं। यह तेजी से बढ़ने लगता है।

प्रगति कई वर्षों तक लगन से काम करने वाले वैज्ञानिकों की बड़ी टीमों की कड़ी मेहनत पर निर्भर करती है। क्वांटम कंप्यूटिंग में यही चल रहा है, और पहले एप्लिकेशन सुर्खियों में नहीं आ सकते हैं

जब व्यापक मीडिया क्वांटम कंप्यूटरों पर रिपोर्ट करता है, तो वे मान लेते हैं कि कहीं से भी बड़े पैमाने पर सफलताएँ सामने आ रही हैं। लेकिन वे ऐसा नहीं करते. प्रगति कई वर्षों तक लगन से काम करने वाले वैज्ञानिकों की बड़ी टीमों की कड़ी मेहनत पर निर्भर करती है। क्वांटम कंप्यूटिंग में यही चल रहा है, और पहले एप्लिकेशन सुर्खियों में नहीं आ सकते हैं। लेकिन वैज्ञानिकों को इसका एहसास तब होगा जब हम उस सीमा को पार कर लेंगे जहां आप ऐसी चीजें कर सकते हैं जो पारंपरिक कंप्यूटर के साथ असंभव हैं। हम ज्यादा दूर नहीं हैं.

फेज़क्राफ्ट को हाल ही में निजी फंडिंग में £13m प्राप्त हुआ। आप उस नकदी के साथ क्या करने की योजना बना रहे हैं?

हमारी जैसी क्वांटम एल्गोरिथम कंपनी के लिए, फंडिंग का बड़ा हिस्सा लोगों के वेतन का भुगतान करने में खर्च होता है। हमारे कर्मचारी महत्वपूर्ण हैं - हमारी सबसे मूल्यवान संपत्ति हमारी टीम है। किसी हार्डवेयर कंपनी के लिए यह बहुत अलग है, क्योंकि हार्डवेयर महंगा है। लेकिन हमें सोचने और कोड करने के लिए लोगों की ज़रूरत है ताकि पैसा हमें अपनी टीम का लगातार विस्तार करने में मदद कर सके।

हमारे पास हमेशा संसाधनों की तुलना में अधिक विचार होते हैं और जैसे-जैसे हम क्वांटम कंप्यूटर पर बड़ी गणनाओं को लागू करने के करीब पहुंचते हैं, हम टीम को बढ़ाएंगे। हमारे पास व्यावसायिक रूप से प्रासंगिक अनुप्रयोग होने में अभी भी कुछ साल बाकी हैं, लेकिन जब ऐसा होगा, तो हम एक विभक्ति बिंदु से गुजरेंगे और पूरा उद्योग बदल जाएगा। हम हमेशा उन स्मार्ट लोगों से बात करने के लिए उत्सुक रहते हैं जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए क्वांटम यांत्रिकी का उपयोग करने के बारे में उत्साहित हैं।

तो फर्म कैसे विकसित होगी?

इसके लिए बस एक अद्भुत, उत्कृष्ट विचार की आवश्यकता है जो पूरे क्वांटम उद्योग को पूरी तरह से बदल सकता है। हम यह सुनिश्चित करने के लिए उत्सुक हैं कि हम अपनी शोध टीम को उस तरह की नीली-आकाश सोच के लिए जगह दें जो कंपनी का चेहरा बदल सके। निश्चित रूप से, सभी विचार काम नहीं करेंगे - 20 विफल हो सकते हैं लेकिन 21वां एक महत्वपूर्ण नई दिशा बन जाएगा जिसके बारे में किसी और ने नहीं सोचा था। फेज़क्राफ्ट में ऐसा पहले भी कई बार हो चुका है। किसी को प्रेरणा मिलती है तो एक नई दिशा खुलती है।

क्वांटम एल्गोरिदम शोर वाले हार्डवेयर का चतुराई से उपयोग करते हैं

हम क्वांटम कंप्यूटिंग में बेहद रोमांचक समय पर हैं। मैं हूँ अभी भी यूसीएल में प्रोफेसर हैं, और मेरे पास अभी भी है एक शैक्षणिक समूह वहां, लेकिन मुझे दोनों पक्ष - व्यावहारिक और सैद्धांतिक - समान रूप से बौद्धिक रूप से दिलचस्प लगते हैं। मैंने 20 वर्षों तक कुछ विषयों पर सिद्धांत बनाए हैं लेकिन उन्हें अभ्यास में लाने के लिए मेरे पास कोई उपकरण नहीं है। हालाँकि, अब, मैं उस सिद्धांत को ले सकता हूँ और उसे वास्तविक बना सकता हूँ। केवल एक पेपर लिखने के बजाय, मैं अपना विचार हार्डवेयर पर चला सकता हूँ।

निश्चित रूप से, यह बिल्कुल भी काम नहीं कर सकता है। यह पता चल सकता है कि वास्तविक ब्रह्मांड कहता है: “नहीं। यह अच्छा विचार नहीं है।” लेकिन इससे निपटने के लिए यह अभी भी एक अविश्वसनीय रूप से उपयोगी और आकर्षक समस्या हो सकती है। और इसलिए अनुसंधान का व्यावहारिक पक्ष - इस भौतिकी को प्रौद्योगिकी में लागू करना - मुझे नीले-आकाश की अकादमिक सोच के समान ही आकर्षक और दिलचस्प लगता है।

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• स्रोत: https://physicsworld.com/a/toby-cubitt-why-algorithms-will-speed-up-applications-of-quantum-computers/