IHEP मौलिक विज्ञान - फिजिक्स वर्ल्ड को तेजी से आगे बढ़ाने के लिए क्वांटम अवसर तलाशता है

<a href="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-5.jpg" data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-5.jpg" data-caption="संचय करने के लिए अनुकरण करें IHEP उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर, QuIHEP क्वांटम सिम्युलेटर प्लेटफ़ॉर्म का समर्थन करने वाले कई कंप्यूटिंग संसाधनों में से एक है। (सौजन्य: IHEP)”>

उच्च ऊर्जा भौतिकी संस्थान (आईएचईपी), चीनी विज्ञान अकादमी का हिस्सा, चीन की सबसे बड़ी बुनियादी विज्ञान प्रयोगशाला है। यह प्राथमिक कण भौतिकी, खगोल भौतिकी के साथ-साथ बड़े पैमाने पर त्वरक परियोजनाओं की योजना, डिजाइन और निर्माण के लिए एक बहु-विषयक अनुसंधान कार्यक्रम की मेजबानी करता है - जिसमें चीन स्पैलेशन न्यूट्रॉन स्रोत, जो 2018 में लॉन्च हुआ, और उच्च ऊर्जा फोटॉन स्रोत, आने वाला है। 2025 में ऑनलाइन।

जबकि IHEP के प्रायोगिक बुनियादी ढांचे में निवेश पिछले 20 वर्षों में नाटकीय रूप से बढ़ा है, क्वांटम मशीन-लर्निंग और क्वांटम-कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियों का विकास और अनुप्रयोग अब IHEP अनुसंधान कार्यक्रम के भीतर समान दूरगामी परिणाम देने के लिए तैयार है।   

बड़ा विज्ञान, क्वांटम समाधान

उच्च-ऊर्जा भौतिकी वह जगह है जहाँ "बड़ा विज्ञान" "बड़े डेटा" से मिलता है। नए कणों की खोज करना और प्रकृति के मूलभूत नियमों की जांच करना ऐसे प्रयास हैं जो अविश्वसनीय मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं। CERN में लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर (LHC) पेटाबाइट्स (10) उत्पन्न करता है¹⁵ अपने प्रयोगात्मक रन के दौरान डेटा के बाइट्स - जिनमें से सभी को ग्रिड कंप्यूटिंग की मदद से संसाधित और विश्लेषण किया जाना चाहिए, एक वितरित बुनियादी ढांचा जो दुनिया भर में कंप्यूटिंग संसाधनों को नेटवर्क करता है।

इस तरह, वर्ल्डवाइड एलएचसी कंप्यूटिंग ग्रिड हजारों भौतिकविदों के समुदाय को एलएचसी डेटा तक वास्तविक समय में पहुंच प्रदान करता है। वह परिष्कृत कंप्यूटिंग ग्रिड 2012 में CERN में हिग्स बोसोन की ऐतिहासिक खोज के साथ-साथ कण भौतिकी के मानक मॉडल की आगे की जांच के लिए अनगिनत अन्य प्रगति के लिए मौलिक था।

हालाँकि, जब उच्च-ऊर्जा भौतिकी में बड़े डेटा के भंडारण, विश्लेषण और खनन की बात आती है, तो एक और विभक्ति बिंदु सामने आ रहा है। हाई-ल्यूमिनोसिटी लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर (एचएल-एलएचसी), जिसके 2029 में परिचालन में आने की उम्मीद है, मशीन की एकीकृत चमक के रूप में एक "कंप्यूटिंग क्रंच" पैदा करेगा, जो एक निश्चित समय में होने वाले कण टकरावों की संख्या के अनुपात में होगा। , एलएचसी के डिज़ाइन मूल्य की तुलना में 10 गुना बढ़ जाएगा - जैसा कि एचएल-एलएचसी प्रयोगों द्वारा उत्पन्न डेटा स्ट्रीम में होगा।

सर्न क्यूटीआई: क्वांटम नवाचार में तेजी लाने के लिए बड़े विज्ञान का उपयोग करना

निकट अवधि में, एचएल-एलएचसी की बढ़ती डेटा मांगों से निपटने के लिए एक नए रूप वाली "कंप्यूटिंग बेसलाइन" की आवश्यकता होगी - एक बेसलाइन जिसके लिए बड़े पैमाने पर समानांतर सिमुलेशन, डेटा रिकॉर्डिंग और रीप्रोसेसिंग के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसिंग इकाइयों के बड़े पैमाने पर शोषण की आवश्यकता होगी। , साथ ही मशीन लर्निंग के शास्त्रीय अनुप्रयोग। सीईआरएन ने, अपनी ओर से, एक मध्यम और दीर्घकालिक रोडमैप भी स्थापित किया है जो सीईआरएन क्वांटम टेक्नोलॉजी इनिशिएटिव (क्यूटीआई) के माध्यम से उच्च-ऊर्जा भौतिकी और क्वांटम प्रौद्योगिकी समुदायों को एक साथ लाता है - यह मान्यता है कि कंप्यूटिंग प्रदर्शन में एक और छलांग सामने आ रही है। क्वांटम कंप्यूटिंग और क्वांटम नेटवर्किंग प्रौद्योगिकियों के अनुप्रयोग के साथ।

क्वांटम मूल बातें पर वापस जाएँ

क्वांटम कंप्यूटर, जैसा कि नाम से पता चलता है, क्वांटम यांत्रिकी के मूलभूत सिद्धांतों का उपयोग करते हैं। शास्त्रीय कंप्यूटरों के समान, जो बाइनरी बिट्स पर भरोसा करते हैं जो 0 या 1 का मान लेते हैं, क्वांटम कंप्यूटर क्वांटम बाइनरी बिट्स का उपयोग करते हैं, लेकिन 0 और 1 राज्यों के सुपरपोजिशन के रूप में। यह सुपरपोजिशन, क्वांटम उलझाव (क्वांटम बिट्स के बीच सहसंबंध) के साथ मिलकर, सैद्धांतिक रूप से क्वांटम कंप्यूटरों को शास्त्रीय मशीनों की तुलना में कुछ प्रकार की गणना काफी तेजी से करने में सक्षम बनाता है - उदाहरण के लिए, क्वांटम रसायन विज्ञान और आणविक प्रतिक्रिया कैनेटीक्स के विभिन्न क्षेत्रों में लागू क्वांटम सिमुलेशन।

जबकि विज्ञान और व्यापक अर्थव्यवस्था के लिए अवसर सम्मोहक प्रतीत होते हैं, प्रारंभिक चरण के क्वांटम कंप्यूटरों से जुड़े बड़े इंजीनियरिंग सिरदर्दों में से एक पर्यावरणीय शोर के प्रति उनकी संवेदनशीलता है। क्यूबिट बहुत आसानी से परेशान हो जाते हैं, उदाहरण के लिए, पृथ्वी के चुंबकीय क्षेत्र या मोबाइल फोन और वाईफाई नेटवर्क से भटके विद्युत चुम्बकीय क्षेत्रों के साथ उनकी बातचीत से। कॉस्मिक किरणों के साथ अंतःक्रिया भी समस्याग्रस्त हो सकती है, साथ ही पड़ोसी क्वैबिट के बीच हस्तक्षेप भी समस्याग्रस्त हो सकता है।

<a data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-2.jpg" data-caption="बड़ी भौतिकी IHEP scientists are working to “rediscover” the exotic particle Zc(3900) using quantum machine learning. The subatomic particle – the first tetraquark state observed experimentally – was discovered in 2013 by the BESIII detector (shown here) at IHEP’s Beijing Electron–Positron Collider. (Courtesy: IHEP)” title=”Click to open image in popup” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-2.jpg”>

आदर्श समाधान - एक रणनीति जिसे त्रुटि सुधार कहा जाता है - में एक ही जानकारी को कई क्यूबिट में संग्रहीत करना शामिल है, जैसे कि जब एक या अधिक क्यूबिट शोर से प्रभावित होते हैं तो त्रुटियों का पता लगाया जाएगा और उन्हें ठीक किया जाएगा। इन तथाकथित दोष-सहिष्णु क्वांटम कंप्यूटरों के साथ समस्या बड़ी संख्या में क्यूबिट (लाखों के क्षेत्र में) की उनकी आवश्यकता है - कुछ ऐसा जो वर्तमान पीढ़ी के छोटे पैमाने के क्वांटम आर्किटेक्चर में लागू करना असंभव है।

इसके बजाय, आज के नॉइज़ इंटरमीडिएट-स्केल क्वांटम (एनआईएसक्यू) कंप्यूटर के डिज़ाइनर या तो शोर प्रभावों को वैसे ही स्वीकार कर सकते हैं जैसे वे हैं या आंशिक रूप से त्रुटियों को एल्गोरिदमिक रूप से ठीक कर सकते हैं - यानी कि क्यूबिट की संख्या में वृद्धि किए बिना - त्रुटि शमन नामक प्रक्रिया में। कई एल्गोरिदम छोटे पैमाने के क्वांटम कंप्यूटरों में शोर के खिलाफ लचीलापन प्रदान करने के लिए जाने जाते हैं, जैसे कि वर्तमान पीढ़ी के क्वांटम कंप्यूटरों की अंतर्निहित सीमाओं के बावजूद विशिष्ट उच्च-ऊर्जा भौतिकी अनुप्रयोगों में "क्वांटम लाभ" देखा जा सकता है।

IHEP में जांच की ऐसी एक पंक्ति क्वांटम सिमुलेशन पर केंद्रित है, जो क्वांटम सिस्टम के समय विकास को अनुकरण करने के लिए क्वांटम उपकरणों के उपयोग के आसपास मूल रूप से रिचर्ड फेनमैन द्वारा सामने रखे गए विचारों को लागू करती है - उदाहरण के लिए, जाली क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स (क्यूसीडी) में। संदर्भ के लिए, मानक मॉडल गुरुत्वाकर्षण बल के अलावा प्राथमिक कणों के बीच सभी मूलभूत अंतःक्रियाओं का वर्णन करता है - यानी विद्युत चुम्बकीय, कमजोर और मजबूत बलों को एक साथ बांधना। इस तरह, मॉडल में तथाकथित क्वांटम गेज क्षेत्र सिद्धांतों के दो सेट शामिल हैं: ग्लासो-वेनबर्ग-सलाम मॉडल (विद्युत चुम्बकीय और कमजोर बलों का एकीकृत विवरण प्रदान करता है) और क्यूसीडी (मजबूत बलों के लिए)।

यह आम तौर पर मामला है कि क्वांटम गेज क्षेत्र सिद्धांतों को विश्लेषणात्मक रूप से हल नहीं किया जा सकता है, निरंतर-सुधार सन्निकटन विधियों (जिसे गड़बड़ी के रूप में भी जाना जाता है) से प्राप्त प्रयोगों के लिए अधिकांश भविष्यवाणियां होती हैं। अभी, IHEP स्टाफ वैज्ञानिक सरलीकृत परिस्थितियों में (उदाहरण के लिए, कम-अंतरिक्ष-समय आयामों में या परिमित समूहों या अन्य बीजगणितीय तरीकों का उपयोग करके) क्वांटम सर्किट के साथ गेज फ़ील्ड को सीधे अनुकरण करने पर काम कर रहे हैं। ऐसे दृष्टिकोण एनआईएसक्यू कंप्यूटरों के वर्तमान पुनरावृत्तियों के साथ संगत हैं और निकट भविष्य में जाली क्यूसीडी के अधिक संपूर्ण कार्यान्वयन के लिए मूलभूत कार्य का प्रतिनिधित्व करते हैं।

मशीन लर्निंग: क्वांटम तरीका

IHEP में एक अन्य क्वांटम अनुसंधान विषय में क्वांटम मशीन लर्निंग शामिल है, जिसे चार अलग-अलग दृष्टिकोणों में बांटा जा सकता है: CC, CQ, QC, QQ (C के साथ - शास्त्रीय; Q - क्वांटम)। प्रत्येक मामले में, पहला अक्षर डेटा प्रकार से मेल खाता है और बाद वाला उस कंप्यूटर के प्रकार से मेल खाता है जो एल्गोरिदम चलाता है। उदाहरण के लिए, सीसी योजना, शास्त्रीय डेटा और शास्त्रीय कंप्यूटर का पूरी तरह से उपयोग करती है, हालांकि क्वांटम-प्रेरित एल्गोरिदम चलाती है।

हालाँकि, IHEP में अपनाए जा रहे सबसे आशाजनक उपयोग-मामले में मशीन लर्निंग की CQ श्रेणी शामिल है, जहाँ शास्त्रीय डेटा प्रकार को क्वांटम कंप्यूटर में मैप और प्रशिक्षित किया जाता है। यहां प्रेरणा यह है कि क्वांटम यांत्रिकी के बुनियादी सिद्धांतों - बड़े हिल्बर्ट स्पेस, सुपरपोजिशन और उलझाव - का फायदा उठाकर क्वांटम कंप्यूटर परिणामी मशीन-लर्निंग पद्धतियों को अनुकूलित करने के लिए बड़े पैमाने के डेटासेट से अधिक प्रभावी ढंग से सीखने में सक्षम होंगे।

<a data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-3.jpg" data-caption="कण ट्रैकिंग IHEP scientists believe quantum computing will help to streamline track reconstruction methods in next-generation particle accelerators like the HL-LHC. Above: Hideki Okawa (right), Jiaheng Zou (standing) and Xiaozhong Huang (left) evaluate reconstructed particle tracks generated with the Origin Quantum Wuyuan computer, billed as “China’s first practical quantum computer”. (Courtesy: IHEP)” title=”Click to open image in popup” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-3.jpg”>

क्वांटम लाभ की संभावना को समझने के लिए, IHEP वैज्ञानिक वर्तमान में विदेशी कण Z को "फिर से खोजने" पर काम कर रहे हैं_c(3900) क्वांटम मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए। पिछली कहानी के संदर्भ में: Z_c(3900) एक विदेशी उप-परमाणु कण है जो क्वार्क (प्रोटॉन और न्यूट्रॉन के निर्माण खंड) से बना है और माना जाता है कि यह प्रयोगात्मक रूप से देखी गई पहली टेट्राक्वार्क अवस्था है - एक अवलोकन जिसने, इस प्रक्रिया में, क्यूसीडी की हमारी समझ को गहरा कर दिया। कण की खोज 2013 में बीजिंग इलेक्ट्रॉन-पॉज़िट्रॉन कोलाइडर (BEPCII) में बीजिंग स्पेक्ट्रोमीटर (BESIII) डिटेक्टर द्वारा की गई थी, जापान के KEK कण भौतिकी प्रयोगशाला में बेले प्रयोग द्वारा स्वतंत्र अवलोकन के साथ।

क्वांट-नेट के परीक्षण आधारित नवाचार: क्वांटम नेटवर्क की पुनर्कल्पना

इस अनुसंधान एवं विकास अध्ययन के एक भाग के रूप में, IHEP के जियाहेंग ज़ू के नेतृत्व में एक टीम, जिसमें शेडोंग विश्वविद्यालय और जिनान विश्वविद्यालय के सहकर्मी शामिल थे, ने प्रशिक्षण के लिए तथाकथित क्वांटम सपोर्ट वेक्टर मशीन एल्गोरिदम (शास्त्रीय एल्गोरिदम का एक क्वांटम संस्करण) तैनात किया। Z के अनुरूपित संकेतों के साथ_c(3900) और पृष्ठभूमि के रूप में वास्तविक BESIII डेटा से यादृच्छिक रूप से चयनित घटनाएं।

क्वांटम मशीन-लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, प्रदर्शन शास्त्रीय मशीन-लर्निंग सिस्टम की तुलना में प्रतिस्पर्धी है - हालांकि, महत्वपूर्ण रूप से, छोटे प्रशिक्षण डेटासेट और कम डेटा सुविधाओं के साथ। क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ बढ़ी हुई सिग्नल संवेदनशीलता को प्रदर्शित करने के लिए जांच जारी है, जो अंततः भविष्य के प्रयोगों में नए विदेशी कणों की खोज का रास्ता दिखा सकता है।

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• स्रोत: https://physicsworld.com/a/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science/