परिचय
क्वांटम त्रुटि सुधार की दुनिया में, राजा के लिए एक दलित व्यक्ति आ रहा है।
पिछले हफ्ते, दो समूहों के नए सिमुलेशन ने बताया कि क्वांटम त्रुटि-सुधार कोड का एक बढ़ता हुआ वर्ग वर्तमान सोने के मानक की तुलना में परिमाण के क्रम में अधिक कुशल है, जिसे सतह कोड के रूप में जाना जाता है। सभी कोड त्रुटि-प्रवण क्वैबिट की भीड़ को "संरक्षित" क्वैबिट के बहुत छोटे बैंड में परिवर्तित करके काम करते हैं जो शायद ही कभी गलतियाँ करते हैं। लेकिन दो सिमुलेशन में, कम-घनत्व समता जांच - या एलडीपीसी - कोड सतह कोड की तुलना में 10 से 15 गुना कम कच्चे क्यूबिट में से संरक्षित क्यूबिट बना सकते हैं। किसी भी समूह ने इन सिम्युलेटेड छलांगों को वास्तविक हार्डवेयर में लागू नहीं किया है, लेकिन प्रयोगात्मक ब्लूप्रिंट से पता चलता है कि ये कोड, या उनके जैसे कोड, अधिक सक्षम क्वांटम उपकरणों के आगमन को तेज कर सकते हैं।
“ऐसा सचमुच लग रहा है कि यह सफल हो रहा है,” कहा डेनियल गॉट्समैन मैरीलैंड विश्वविद्यालय के, जो एलडीपीसी कोड का अध्ययन करते हैं लेकिन हाल के अध्ययनों में शामिल नहीं थे। "ये [कोड] व्यावहारिक चीजें हो सकती हैं जो क्वांटम कंप्यूटर बनाने की हमारी क्षमता में काफी सुधार कर सकती हैं।"
क्लासिकल कंप्यूटर ऐसे बिट्स पर चलते हैं जो शायद ही कभी खराब होते हैं। लेकिन कण जैसी वस्तुएं - क्वैबिट्स - वह शक्ति क्वांटम कंप्यूटर अपना क्वांटम मोजो खो देते हैं जब कोई भी चीज उन्हें उनकी नाजुक स्थिति से बाहर कर देती है। भविष्य के क्वैबिट को उपयोगी बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने इसका उपयोग करने की योजना बनाई है क्वांटम त्रुटि सुधार, जानकारी को अनावश्यक रूप से एनकोड करने के लिए अतिरिक्त क्वैबिट का उपयोग करने का अभ्यास। यह प्रत्येक शब्द को दो बार बोलकर, अधिक पात्रों के बीच जानकारी फैलाकर किसी संदेश को स्थिर होने से बचाने की भावना के समान है।
विहित राजा
1998 में, कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के एलेक्सी किताएव और रूस में लैंडौ इंस्टीट्यूट फॉर थियोरेटिकल फिजिक्स के तत्कालीन सर्गेई ब्रावी ने क्वांटम त्रुटि-सुधार सतह कोड पेश किया। यह क्वैब को एक वर्गाकार ग्रिड में व्यवस्थित करता है और माइनस्वीपर के खेल की तरह कुछ निष्पादित करता है: प्रत्येक क्वबिट चार पड़ोसियों से जुड़ता है, इसलिए निर्दिष्ट सहायक क्वबिट की जांच करने से आप चार डेटा-ले जाने वाले क्वबिट पर विवेकपूर्वक नज़र रख सकते हैं। इस पर निर्भर करते हुए कि चेक 0 या 1 लौटाता है, आप अनुमान लगा सकते हैं कि क्या कुछ पड़ोसियों ने गलती की है। बोर्ड के चारों ओर जाँच करके, आप पता लगा सकते हैं कि त्रुटियाँ कहाँ हैं और उन्हें ठीक कर सकते हैं।
परिचय
इन जांचों के माध्यम से - और iffy qubits के अधिक सूक्ष्म बदलावों के माध्यम से - आप स्क्वायर ब्लॉक के डेटा-ले जाने वाले qubits में एक विश्वसनीय qubit भी छुपा सकते हैं, बिल्कुल यहां या वहां नहीं बल्कि हर जगह। जब तक iffy qubits माइनस्वीपर संचालन को सुचारू रूप से चालू रखते हैं, तब तक छुपी हुई qubit सुरक्षित रहती है और संचालन करने के लिए इसमें हेरफेर किया जा सकता है। इस तरह, सतह कोड कई घटिया क्वैबिट को एक ही क्वबिट में खूबसूरती से जोड़ता है जो शायद ही कभी गलतियाँ करता है।
"मेरे लिए थोड़ी परेशान करने वाली बात यह है कि सतह कोड सबसे सरल चीज़ है जिसके बारे में आप सोच सकते हैं," कहा निकोलस ब्रुकमैनब्रिस्टल विश्वविद्यालय में एक भौतिक विज्ञानी से गणितज्ञ बने, जिन्होंने इस योजना में सुधार करने की कोशिश में वर्षों बिताए हैं। "और यह उल्लेखनीय रूप से अच्छा प्रदर्शन करता है।"
त्रुटि सुधार के लिए कोड स्वर्ण मानक बन गया; यह दुर्व्यवहार करने वाले क्वैबिट के प्रति अत्यधिक सहिष्णु था, और ग्रिड की कल्पना करना आसान था। परिणामस्वरूप, सतह कोड ने क्वांटम प्रोसेसर और क्वांटम रोड मैप के डिजाइन को प्रभावित किया।
“यह करने की बात है,” कहा बारबरा तेरहल, नीदरलैंड में क्यूटेक अनुसंधान संस्थान में एक क्वांटम सूचना सिद्धांतकार। "यह वह चिप है जो आपको बनानी है।"
सतह कोड का नकारात्मक पक्ष, जिसे अभी तक व्यवहार में पूरी तरह से प्रदर्शित नहीं किया गया है, क्वैबिट के लिए एक अतृप्त भूख है। विश्वसनीय क्वबिट की अधिक मजबूती से सुरक्षा के लिए घटिया क्वबिट के बड़े ब्लॉकों की आवश्यकता होती है। और एकाधिक संरक्षित क्वैबिट बनाने के लिए, आपको कई ब्लॉकों को एक साथ जोड़ने की आवश्यकता है। कई संरक्षित क्वैबिट पर क्वांटम एल्गोरिदम चलाने का सपना देख रहे शोधकर्ताओं के लिए, ये भारी बोझ हैं।
2013 में, गॉट्समैन ने इस झंझट से बाहर निकलने का एक संभावित रास्ता देखा।
तेरहल और ब्रावी सहित शोधकर्ताओं ने किया था सबूत पाया यह सुझाव देते हुए कि, एक फ्लैट कोड के लिए जो केवल पड़ोसियों को पड़ोसियों से जोड़ता है, सतह कोड ने उतना अच्छा काम किया जितना आप उम्मीद कर सकते हैं। लेकिन क्या होगा यदि आप प्रत्येक चेक को दूर-दराज के क्वैबिट को एक साथ जोड़ने की अनुमति दें? क्वांटम सूचना सिद्धांतकारों ने पहले से ही ऐसे "गैर-स्थानीय" कनेक्शन वाले कोड का पता लगाना शुरू कर दिया था, जिन्हें आमतौर पर एलडीपीसी कोड कहा जाता है। (भ्रमित करने वाली बात यह है कि सतह कोड भी तकनीकी रूप से एक एलडीपीसी कोड है, लेकिन व्यवहार में यह शब्द अक्सर गैर-स्थानीय जांच वाले अधिक विदेशी कबीले सदस्यों को संदर्भित करता है।)
गॉट्समैन ने तब दिखाया कि कुछ एलडीपीसी कोड बहुत कम खतरनाक हो सकते हैं: वे कई संरक्षित क्वैबिट को एक ही ब्लॉक में भर सकते हैं, जो बड़े एल्गोरिदम के लिए सतह कोड की बैलूनिंग क्वबिट आवश्यकताओं से बचने में मदद करेगा।
लेकिन गॉट्समैन का काम अत्यधिक आदर्शीकृत था और अनिवार्य रूप से क्वैबिट के अनंत झुंड माने जाते थे। व्यावहारिक चुनौती यह देख रही थी कि क्या शोधकर्ता अपने ओम्फ को संरक्षित करते हुए वास्तविक क्वांटम उपकरणों में काम करने के लिए एलडीपीसी कोड को कम कर सकते हैं।
आभासी सुरक्षा का प्रदर्शन
पिछले दो वर्षों में, ब्रुकमैन और अन्य शोधकर्ताओं एलडीपीसी कोड के प्रदर्शन की जांच शुरू कर दी है जो छोटे और छोटे सिस्टम पर चल सकते हैं। आशा यह थी कि कुछ आज के उपकरणों में फिट हो सकते हैं, जो शायद 100 कच्चे क्यूबिट प्रस्तुत कर सकते हैं।
पिछले हफ्तेब्रावी के नेतृत्व में आईबीएम के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एलडीपीसी कोड के आधार पर अब तक के सबसे छोटे और सबसे ठोस एलडीपीसी ब्लूप्रिंट के सिमुलेशन का अनावरण किया। अल्पज्ञात कागज 2012 में प्रकाशित। इसकी शुरुआत चार पड़ोसी क्वैबिट के सतह कोड की जांच से हुई और दो सावधानीपूर्वक चुने गए "नॉनलोकल" क्वैबिट को जोड़ा गया।
उन्होंने उत्पन्न होने वाली विभिन्न त्रुटियों का अनुकरण किया यदि कोड को वास्तविक सर्किट पर चलाया जाता है, तो यह एक ऐसी प्रक्रिया है जो एक डिजिटल फाइटर जेट को डिजिटल पवन सुरंग में चिपकाने और यह देखने के समान है कि यह कैसे उड़ता है। और उन्होंने पाया कि उनका कोड सतह कोड की तुलना में कहीं अधिक कुशलता से अपने विश्वसनीय क्वैबिट की रक्षा कर सकता है। एक परीक्षण में, कोड ने 288 कच्ची क्वैबिट लीं जो 0.1% बार विफल रहीं और उनका उपयोग 12 गुना कम विफलता दर के साथ 10,000 संरक्षित क्वैबिट बनाने के लिए किया गया। टीम का अनुमान है कि समान कार्य के लिए, सतह कोड को 4,000 से अधिक इनपुट क्वैबिट की आवश्यकता होगी।
आईबीएम टीम के एक शोधकर्ता एंड्रयू क्रॉस ने कहा, "हम इससे बहुत आश्चर्यचकित थे।"
सिमुलेशन आज कल की त्रुटि सुधार प्राप्त करने की संभावना को चिढ़ाता है, क्योंकि जबकि किसी के पास 4,000 क्यूबिट तक पहुंच नहीं है, सैकड़ों क्यूबिट वाले उपकरण कोने के आसपास हैं।
गोट्समैन ने कहा, "आप उन उपकरणों के साथ काफी मात्रा में दोष सहनशीलता देख सकते हैं जिनमें आज हमारे पास कई क्वैबिट हैं।"
आईबीएम की प्रीप्रिंट सामने आने के एक दिन बाद, शोधकर्ताओं के एक बहु-संस्थान सहयोग की अध्यक्षता की गई मिखाइल ल्यूकिन हार्वर्ड विश्वविद्यालय के और लिआंग जियांग शिकागो विश्वविद्यालय के समान परिणाम पोस्ट किए गए. (शोधकर्ताओं ने अपने काम पर चर्चा करने से इनकार कर दिया, जिसे एक सहकर्मी-समीक्षा पत्रिका में प्रस्तुत किया गया है।) उन्होंने दो अन्य को धूल चटा दी थी LDPC कोड, उन्हें सिमुलेशन के लिए संशोधित किया, और पाया कि सतह कोड की तुलना में, उन्हें भी दर्जनों से सैकड़ों अच्छे क्यूबिट बनाने के लिए लगभग एक-दसवें इनपुट क्विबिट की आवश्यकता होती है।
लेकिन F-35 का निर्माण करना F-35 का अनुकरण करने की तुलना में कठिन है, और LDPC कोड-रेडी डिवाइस बनाना भी बेहद चुनौतीपूर्ण होगा। गोट्समैन ने कहा, "दो मुख्य चीजें इन चीजों को वास्तव में हावी होने से रोक सकती हैं।"
सबसे पहले, क्वैबिट के बीच गैर-स्थानीय कनेक्शन बनाना कठिन है, खासकर आईबीएम जैसी कंपनियों के लिए जो स्थिर सुपरकंडक्टिंग सर्किट से क्वैब बनाते हैं। उन सर्किटों को उनके पड़ोसियों के साथ जोड़ना स्वाभाविक है, लेकिन दूर के क्वैबिट के बीच संबंध बनाना स्वाभाविक नहीं है।
परिचय
दूसरा, एलडीपीसी कोड उत्कृष्ट होते हैं जब उनके संरक्षित क्वैबिट का उपयोग मेमोरी के लिए किया जाता है, जैसा कि वे आईबीएम सिमुलेशन में थे। लेकिन जब गणना के लिए उन अस्पष्ट, ओवरलैपिंग क्वैबिट्स का उपयोग करने की बात आती है, तो पेचीदा, गैर-स्थानीय कोड संरचना वांछित क्वैबिट्स को चुनना और संचालित करना बहुत कठिन बना देती है।
"हम जानते हैं कि सैद्धांतिक रूप से इन गणनाओं को करना संभव है," गॉट्समैन ने कहा, जिन्होंने अपने 2013 के काम में ऐसा करने के लिए एक योजना तैयार की थी। "लेकिन हम नहीं जानते कि क्या इसे वास्तव में व्यावहारिक तरीके से करना संभव है।"
ल्यूकिन और सहकर्मियों ने इन प्राथमिक कमजोरियों को दूर करने की दिशा में मामूली कदम उठाए। एक बात के लिए, टीम ने एलडीपीसी-संरक्षित क्वांटम मेमोरी को सतह कोड-संरक्षित क्वांटम प्रोसेसर के साथ मिलाकर एंड-टू-एंड गणना का अनुकरण किया। उस योजना में, क्वैबिट बचत काफी हद तक गणना के बोझ से बच गई, लेकिन गणना को चलाने में अधिक समय लगने की कीमत पर।
इसके अलावा, ल्यूकिन की टीम ने अपने सिमुलेशन को एक प्रकार के अनुरूप बनाया फ्री-रोमिंग क्वबिट्स जो लंबी दूरी के कनेक्शन की व्यवस्था के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं। स्थिर सुपरकंडक्टिंग सर्किट के विपरीत, उनके क्यूबिट लेजर बीम द्वारा रखे गए परमाणु होते हैं। लेज़रों को घुमाकर, वे दूर के क्यूबिट्स को संपर्क में ला सकते हैं। "यह एलडीपीसी कोड के लिए बहुत बढ़िया है," ब्रुकमैन ने कहा।
एलडीपीसी कोड कब - या यहां तक कि अगर - व्यावहारिक हो जाएंगे, अनिश्चित बना हुआ है। सबसे अच्छे पूर्वानुमानों में भी दसियों विश्वसनीय मेमोरी क्वैबिट का प्रदर्शन कम से कम कुछ साल दूर होने की संभावना है, और गणना अभी भी दूर है। लेकिन हाल के सिमुलेशन से सतह कोड गंतव्य के बजाय क्वांटम गणना के मार्ग पर एक कदम की तरह प्रतीत होता है।
ब्रुकमैन ने कहा, "इसका एक कारण है कि सरफेस कोड लगभग 20 वर्षों से मौजूद है।" "इसे हराना कठिन है, लेकिन अब हमारे पास सबूत हैं कि हम वास्तव में इसे हरा सकते हैं।"
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- स्रोत: https://www.quantamagazine.org/new-codes-could-make-quantum-computing-10-times-more-efficient-20230825/
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